Sağlık Hizmetleri Yönetiminde Bir Yapay Sinir Ağları Uygulaması

dc.contributor.advisor Ülengin, Füsun tr_TR
dc.contributor.author Aktaş, Emel tr_TR
dc.contributor.department Endüstri Mühendisilği tr_TR
dc.contributor.department Industrial Engineering en_US
dc.date 2004 tr_TR
dc.date.accessioned 2008-02-29 tr_TR
dc.date.accessioned 2015-11-20T09:31:00Z
dc.date.available 2015-11-20T09:31:00Z
dc.description Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2004 tr_TR
dc.description Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2004 en_US
dc.description.abstract Bu çalışmada, Bayes Ağları ve Yapay Sinir Ağları ile desteklenen bir model Sağlık Hizmetleri Yönetimi’nde kullanılmak üzere önerilmiştir. Bayes Ağları incelenen sistemlerdeki nedensel ilişkilerin ortaya konmasına ve bu nedensel ilişkilere sahip sistem değişkenlerinin durum kümelerindeki elemanların olasılıklarının hesaplanmasında kullanılmaktadır. Yapay Sinir Ağları ise kendilerine eğitim seti olarak sunulan girdi/hedef çiftleri arasındaki doğrusal olmayan ilişkileri saptamakta kullanılmaktadırlar. Bayes Ağları, incelenen sistemin modellenmesi ve olası sistem davranışlarının tahmin edilmesi aşamalarında, Yapay Sinir Ağları türlerinden Çok Katmanlı Algılayıcılar ise sistemin kontrol edilemez kritik değişkenini etkileyen diğer kontrol edilebilir değişkenlerin kritik değişken üzerindeki etkilerine göre önem derecelerinin saptanmasında kullanılmıştır. Uygulama alanı olarak özel bir hastanenin radyoloji servisinin tomografi bölümü seçilmiştir. Bu bölüm için kritik değişken olan tetkik süresini etkileyen değişkenler saptanmış, önemlerine göre sıralanmış ve bu sıraya göre iyileştirme önerilerinde bulunulmuştur. Önerilen model uygulandığı alana benzer diğer alanlarda da ufak değişikliklerle uygulanabilecek esnekliğe sahiptir. tr_TR
dc.description.abstract In this study, a model supported by Bayesian Belief Nets and Artificial Neural Networks is proposed to be applied in the area of Health Care Management. Bayesian Belief Nets are used to represent the causal relationships in the systems which are examined and to calculate the probabilities of the states of the variables of the systems that are of interest. Artificial Neural Networks are used to find out the nonlinear relationships between the input/target pairs represented themselves as a training set. Bayesian Belief Nets are used in the stages of modeling the causal relationships in the system of interest and estimating the probable behaviors of that system. Multilayer Perceptrons as a type of Artificial Neural Networks are used to determine the importance level of the controllable variables that have a causal effect on the uncontrollable critical variable of the system. As an application area, tomography section of radiology department of a private hospital is selected. The variables that affect the critical variable, which is medical scrutiny time, for this section, are determined, these affecting variables are ordered in terms of importance, and suggestions for improvement are represented according to that order. The proposed model has a flexibility to be applied in other similar areas to the area it was applied with little modifications. en_US
dc.description.degree Yüksek Lisans tr_TR
dc.description.degree M.Sc. en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11527/10561
dc.publisher Fen Bilimleri Enstitüsü tr_TR
dc.publisher Institute of Science and Technology en_US
dc.rights İTÜ tezleri telif hakkı ile korunmaktadır. Bunlar, bu kaynak üzerinden herhangi bir amaçla görüntülenebilir, ancak yazılı izin alınmadan herhangi bir biçimde yeniden oluşturulması veya dağıtılması yasaklanmıştır. tr_TR
dc.rights İTÜ theses are protected by copyright. They may be viewed from this source for any purpose, but reproduction or distribution in any format is prohibited without written permission. en_US
dc.subject Nedensel haritalar tr_TR
dc.subject Bayes Ağları tr_TR
dc.subject Yapay Sinir Ağları tr_TR
dc.subject Çok Katmanlı Algılayıcılar tr_TR
dc.subject Causal maps en_US
dc.subject Bayesian Belief Nets en_US
dc.subject Artificial Neural Networks en_US
dc.subject Multilayer Perceptrons en_US
dc.title Sağlık Hizmetleri Yönetiminde Bir Yapay Sinir Ağları Uygulaması tr_TR
dc.title.alternative An Artificial Neural Network Application In Health Care Management en_US
dc.type Thesis en_US
dc.type Tez tr_TR
Dosyalar
Orijinal seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.alt
Ad:
8178.pdf
Boyut:
6.07 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Açıklama
Lisanslı seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.placeholder
Ad:
license.txt
Boyut:
3.16 KB
Format:
Plain Text
Açıklama