Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightKarşılaştırmalar sonucunda GM(1,1)’in (toplam için MAPE=8,82; RMSE=3487) diğer modellere göre daha iyi performans gösterdiği tespit edilmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışma, bir eğitim ve araştırma hastanesinin çocuk ve erişkin ruh sağlığı ve hastalıkları polikliniğine gelecek yıllarda oluşabilecek talebin belirlenmesini amaçlamaktadır. Bu amaca ulaşabilmek için Gri Tahmin Modeli GM(1,1), Basit Üstel Düzeltme Modeli, Üstel Modelleme ve Doğrusal Regresyon Modeli kullanılmıştır. Araştırma verileri, 2012-2018 yılları arasında ortaya çıkan yedi yıllık talepten oluşmaktadır. Tahminde bulunulurken cinsiyet ve yaş değişkenleri aracılığı ile ayrıştırılmış tahminler yapılmıştır. Modellerin tahmin performansı ortalama mutlak hata yüzdesi (mean absolute percentage error-MAPE) ve kök ortalama kare hata (root mean square error-RMSE) ile ölçülmüştür. Karşılaştırmalar sonucunda GM(1,1)’in (toplam için MAPE=8,82; RMSE=3487) diğer modellere göre daha iyi performans gösterdiği tespit edilmiştir. Bu nedenle gelecek tahmini GM(1,1) modeli ile gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak 2019-2023 yılları arasında belirtilen polikliniğe olan talebin cinsiyet bakımından hem kadın hem erkek; yaş bakımından hem 18 yaş altı hem de 18 yaş ve üstü ve toplam hasta sayısı bakımından da her geçen yıl artacağı, 2023’te 90.173 kişiye ulaşacağı öngörülmüştür.