Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightAnaliz sonucunda hastanelerin 6 farklı kümede toplandıkları tespit edilmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışmada Sağlık Bakanlığına bağlı 30 ve daha fazla yatağa sahip olan toplam 514 kamu hastanesinin seçilmiş örgütsel ve finansal performans göstergeleri bakımından kümelenmesi amaçlanmıştır. Hastanelerin kümelenmesinde Expectation Maximization kümeleme algoritmasından yararlanılmıştır. Optimal küme sayısının belirlenmesinde 10 katlı çapraz geçerlilik yöntemi kullanılmıştır. Analiz sonucunda hastanelerin 6 farklı kümede toplandıkları tespit edilmiştir. Hastanelerin örgütsel değişkenler bakımından kümelenmesinde belirleyici olan faktörün hastanelerin bir genel hastane olup olmama durumlarının olduğu ve finansal değişkenler bakımından iyi durumda olan hastanelerin daha çok orta büyüklükteki hastanelerden oluştukları ve bu hastanelerin belirli bir kümede toplandıkları görülmüştür. Araştırma bulgularına göre hastanelerin türü ve büyüklüğü, finansal performans göstergeleri açısından yapılan değerlendirmelerde dikkate alınması gereken temel özelliklerdir. Araştırma sonuçları her geçen gün artan kaynak sınırlılığı sorunu ile karşı karşıya olan profesyonel hastane yöneticilerinin kaynaklarını etkin yönetebilmeleri için faydalı bilgiler sunmaktadır.
Abstract
In this study clustering of public hospitals which have 30 and more number of beds that belongs to Ministry of Health in terms of selected organizational and financial performance indicators. Expectation Maximization clustering algorithm was used for clustering of hospitals. 10 fold cross validation method was used for determining optimal cluster number. At the end of the analysis it was determined that hospitals were gathered in 6 different clusters. It was seen that the determinator factor in determining clusters in terms of organizational variables is wheather a hospital is a general hospital or not and hospitals which are in a good situation in terms of financial variables are medium size hospitals and this hospitals gathered in one cluster. According to study findings type and size of hospitals must taken into consideration when assessing hospitals interms of financial performance indicators. Results of the study presents useful informations for professional hospital managers for managing resources effectively, which are meeting resource limitation problem day by day.