KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Sosyal Güvence / 2015 / Sayı: 8

Biyometrik Tanımlama Yöntemlerinin Sağlık Harcamalarındaki Suistimalleri Önlemede Başarımı

-

Fetullah Evliyaoğlu
Sayfa
96–118
Yayın Tarihi
2015-11-12
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Ayrıca bu değişikliğin boyutunu etkileyen faktörlerin neler olabileceği ve nasıl etkilediği de tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Sağlık hizmetlerinin daha yaygın ve erişilebilir olması ancak hizmetlerin daha adil ve eşit bir şekilde sunulması ile mümkün olabilir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Hizmetlerin adil ve eşit sunulmasında son yıllarda etkin olarak kullanılan yöntemlerin başında gelen biyometrik tanımlama yöntemleri gerek uygulamacılar gerekse akademisyenler tarafından farklı disiplinlerce ele alınmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Ayrıca bu değişikliğin boyutunu etkileyen faktörlerin neler olabileceği ve nasıl etkilediği de tespit edilmiştir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Biyometri · Tanımlama Yöntemleri · Sağlık Harcamalarındaki Riskler

Özet

Sağlık hizmetlerinin daha yaygın ve erişilebilir olması ancak hizmetlerin daha adil ve eşit bir şekilde sunulması ile mümkün olabilir. Hizmetlerin adil ve eşit sunulmasında son yıllarda etkin olarak kullanılan yöntemlerin başında gelen biyometrik tanımlama yöntemleri gerek uygulamacılar gerekse akademisyenler tarafından farklı disiplinlerce ele alınmıştır. Bu çalışmanın amacı ise biyometrik tanımlama yöntemlerinin sağlık hizmetlerindeki suistimalleri önleme konusundaki başarısının ölçülmesidir. Araştırma kapsamında Sosyal Güvenlik Kurumu (SGK) tarafından devreye alınan damar izi yöntemi ile biyometrik kimlik doğrulama sistemi incelenmiştir. Bu kapsamda Genel Sağlık Sigortasının yirmi dört aylık verileri kullanılmıştır. Bu veriler doğrultusunda biyometri sonrasındaki beş aylık dönem analiz edilmiştir. Çalışmanın sonucu olarak biyometrik tanımlama yöntemlerinin sağlık harcamalarında az da olsa bir değişiklik yarattığı ve bu değişikliğin dönemsel bazlı olarak farklılaştığı hesaplanmıştır. Ayrıca bu değişikliğin boyutunu etkileyen faktörlerin neler olabileceği ve nasıl etkilediği de tespit edilmiştir. Bu çalışmanın, disiplinler arası olması ve bu alanda kısıtlı sayıda araştırma olması nedeniyle, sonuçları önem arz etmektedir.

Abstract

Having wide spreading and easy access to health care facilities can only be possible when the services provided more fairly and equally. In recent years, biometric identification is one of the leading methods in effective usage of fair and equal services which has been addressed inter-disciplinary by practitioners and academicians. In this paper, the success of biometric identification methods for preventing health care abuse will be analyzed. Within the scope of this work, the biometric identification system which applied by Social Security Intuition (SGK) has been researched. In the below context, 24 months data of the General Health Insurance have been used. According to these data, a five months period of biometric project has been analyzed. As a result of this study, it concluded that biometric identification techniques have limited effect on health care expenses and this effect changes based on different seasons. Furthermore, it is determined what might effect these changes. The result of this research is important due to the reason that it is inter-disciplinary and there are limited researches in this field

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Evliyaoğlu, F. (2015). Biyometrik Tanımlama Yöntemlerinin Sağlık Harcamalarındaki Suistimalleri Önlemede Başarımı. Sosyal Güvence, Sayı: 8, 96–118. https://ajindex.com/articles/2061

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (27)

  1. Evliyaoğlu F. (2014). Biyometrik Tanımlama Yöntemlerinin Sağlık Harcamalarındaki Usulsüzlükleri Önlemede Başarımı. Sosyal Güven- lik Uzmanlık Tezi. SGK Başkanlığı: Ankara.
  2. Zuniga A. E. F., Win K. T. ve Susil W. (2010). Biometrics for Ele- ctronic Health Records. J Med Systems, 34, s. 975–983.
  3. Jain A. K., ROSS A. A. ve Nandakumar K. (2011). Introduction to Biometrics. Springer Science+Business Media, s. 1-44.
  4. Mansfield-Devine S. (2013). Biometrics In Retail. Biometric Tech- nology Today, September.
  5. Yang W. S. (2013). Implementation of an Identification System Using Iris Recognition. International Journal of Security and Its Appli- cations, Vol. 7, No. 4, s. 399-406.
  6. Brown C. L. (2012). Health-Care Data Protection and Biometric Authentication Policies: Comparative Culture and Technology Accep- tance in China and in the United State. Review of Policy Research, Vol. 29, No. 1.
  7. Burnes J. (2008). Towards a Unique Biometric Criterion for an In- tegrated Face and Fingerprint Identifıcation. Doktora Tezi. Rensselaer Polytechnic Institute:Troy.
  8. NSTC. (2013). Biyometri Alt Komitesi, Mart 2014 tarihinde http:// www.biometrics.gov/documents/biointro.pdf adresinden erişildi.
  9. Jain A. K., Ross A. A. ve Prabhakar S. (2004). An Introduction to Biometric Recognition. IEEE Transactions On Circuits And Systems For Video Technology. Vol. 14, No. 1.
  10. Chen F., Huang X. ve Zhou J. (2013). Hierarchical Minutiae Mat- ching for Fingerprint and Palmprint Identification. IEEE Transactions on Image Processing. Vol. 22, No. 12.
  11. Jung K., Ruthruff E. ve Gaspelın N. (2013). Automatic Identifica- tion Of Familiar Faces. Atten Percept Psychophys, 75, s. 1438–1450.
  12. Yang W. S. (2013). Implementation of an Identification System Using Iris Recognition. International Journal of Security and Its Appli- cations, Vol. 7, No. 4.
  13. Lopes S. (2010). Test Security: Defeating The Cheats. Biometric Technology Today, April.
  14. Wang J., Li H., Wang G., Li M. ve Li D. (2013). Vein Recognition Based on (2D)2FPCA. International Journal of Signal Processing, Ima- ge Processing and Pattern Recognition. Vol.6, No.4, s. 323-331.
  15. Mackey T. ve Liang B. A. (2012). Combating Healthcare Corrupti- on And Fraud With Improved Global Health Governance. Mackey and Liang BMC International Health and Human Rights, 12:2.
  16. Rashidian A., Joudaki H. ve Vian T. (2012). No Evidence of the Effect of the Interventions to Combat Health Care Fraud and Abuse: A Systematic Review of Literature. Plos One, Volume 7 | Issue 8.
  17. Feder H. M. (2010). New Study Examines Health Care Fraud in the United States. Journal of Health Care Compliance, January – Feb- ruary.
  18. Li J., Huang K., Jin J. ve Shi J. (2008). A Survey on Statistical Met- hods for Health Care Fraud Detection. Health Care Manage Sci, No. 11. [19] Dube J. E. (2011). Fraud in Health Care and Organized Crime. Medicine & Health/Rhode Island, Volume 94 No. 9.
  19. Breward M. (2009). Factors Influencing Consumer Attitudes Towards Biometric Identity Authentication Technology Within The Ca- nadian Banking Industry. Mcmaster University, Doktora Tezi, Ottawa, Published Heritage Branch, S. 7.
  20. Moses R. E. ve Jones D. S. (2011). Physician Assistants in Health Care Fraud: Vicarious Liability. Journal of Health Care Compliance, March – April.
  21. SGK (2012). Biyometrik Yöntemlerle Kimlik Doğrulama Sis
  22. temlerine Ait Kılavuz. Mart 2014 tarihinde http://www.probel.com.tr/
  23. downloads/SGK_Resmi_Klavuz_Duyuru_14092012_01.pdf adresin- den erişildi.
  24. SGK (2013). Biyometrik Yöntemlerle Kimlik Doğrulama Sistem- lerine Ait Kılavuz. Ocak 2015 tarihinde https://www.sgk.gov.tr adresin- den erişildi.
  25. Hekimce Bakış (2014). SGK Biyometrik Kimlik Uygulamasını Durdurdu. Temmuz 2015 tarihinde http://www.hekimcebakis.org/ima- ges/Hekimce_Bakis_Arsiv/87/66.SAYFA.pdf adresinden erişildi.
  26. SGK (2013). Basın Duyurusu. Temmuz 2015 tarihinde http:// www.sgk.gov.tr/ adresinden erişildi.
  27. Burnes J. (2008). Towards a Unique Biometric Criterion for an In- tegrated Face and Fingerprint Identifıcation. Doktora Tezi. Rensselaer Polytechnic Institute:Troy.