Kamu Hastanelerinin Rol Sınıflandırmasında Veriye Dayalı Bir Yaklaşım: Türkiye’den Kanıtlar

Abstract

Hastane sınıflandırması, modern sağlık sistemlerinde kaynakların etkin kullanımı, sağlık hizmetlerine erişimin artırılması ve hastaların uygun bakım düzeyine yönlendirilmesi açısından kritik bir rol oynamaktadır. Çalışmanın amacı, Türkiye’deki kamu hastanelerinin rol sınıflarını Rastgele Orman (Random Forest, RF) sınıflandırma algoritması kullanarak öngörmektir. Bu çalışma, Türkiye’de kamu hastanelerinin rol sınıflandırması üzerine doğrudan yürütülen ilk çalışmadır. Çalışmada, Türkiye genelinde sekiz farklı rol sınıfına ayrılmış 716 kamu hastanesine ait veriler analiz edilmiştir. İki farklı RF modeli (Model 1 ve Model 2) geliştirilmiş ve bu modeller genel doğruluk, Cohen’in Kappa katsayısı, eğri altı alan (AUC), F1 skoru ve dengelenmiş doğruluk gibi çeşitli performans göstergeleriyle karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Yapılan performans değerlendirmesinde, RF Model 2’nin Model 1’e kıyasla üstün sonuçlar verdiği görülmüştür. Model 2, Model 1’e kıyasla daha yüksek doğruluk (%96,82’ye karşı %95,82), daha iyi Kappa katsayısı (0,9612’ye karşı 0,9489) ve daha yüksek AUC değeri (0,9889’a karşı 0,9863) elde etmiştir. Bu nedenle, Türkiye’deki kamu hastanelerinin rol sınıflarının öngörülmesinde Model 2’nin kullanılması önerilmektedir. Önerilen yöntem, farklı ülkelerdeki hastanelerin sınıflandırılmasında da uyarlanabilir ve sağlık yöneticilerine stratejik planlama ve kaynak tahsisinde veri temelli destek sağlayabilir.