Sağlık sektöründe hasta talebinin tahmini

Abstract

Sağlık sektörü hizmet sektörü içinde önemi artan sektörlerden birisidir. Sağlık sektörünün işletmecilik için önemi son yıllarda artmaktadır. Bu sektörde talebin öngörülmesi diğer sektörlere göre daha zor olduğundan tahminleme diğer sektörlerden daha karmaşıktır. Hasta talebinin tahmini personel çizelgeleme, stok maliyetleri ve diğer maliyetler gibi pek çok alanı ilgilendirmektedir. Talep tahmini ile ilgili geniş bir literatür olmasına rağmen, hasta tahmini ile ilgili çalışmalar sınırlıdır. Bu çalışmada özel bir hastanede hasta talep tahmini yapılması amaçlanmaktadır. Sadece ayaktan hasta tahmini değil, ameliyat sayıları ve yatan hasta sayıları da tahmin edilmeye çalışılmıştır. Ameliyat sayısı ayaktan hasta sayısı kullanılarak, yatan hasta sayısı talebi ise ameliyat talebi kullanılarak tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışmada talep tahmini gerçekleştirmek için hareketli ortalama, üstel düzgünleştirme, Holt yöntemi, trend analizi ve regresyon analizi yöntemleri uygulanmıştır. Elde dilen sonuçlar hata ölçütlerine göre kıyaslanmıştır.

Health sector is one of the developing areas in service sector. The importance of health sector has been increasing in business world. As prediction of demand is harder than other sectors, forecasting is more complex in health sector. Forecasting of patient demand affects many areas such as staff scheduling inventory cost and other costs. There is a substantial literature regarding forecasting; whereas research regarding patient forecasting is much more limited. This research aims to forecast patient demand in a private hospital. Not only outpatient demand is forecasted but also number of surgeries and number of inpatient treatment day demand is forecasted. Number of surgeries is forecasted using outpatient demand and number of inpatient demand is forecasted using number of surgeries. In this research moving average, exponential smoothing, Holt Method, trend analysis and regression analysis are applied for forecasting for each department. The results obtained are compared according to error measures.