Hastane Yönetim Etkinliğinde Yerleşim Planının Önemi ve Bir Model Çalışması
Öz
Günümüzde talebin gittikçe arttığı ve her gün daha fazla insanın sağlık hizmeti alabilmek için başvurduğu sağlık kuruluşları, fiziksel olarak çok geniş alanları kaplamakta ve çoğalan uzmanlık alanları sebebiyle gittikçe artan sayıda poliklinik ve laboratuar birimleri ile hizmet vermektedirler. Niteliksel olarak önemli gelişme gösteren ve başvuru sayılarının hızla arttığı hastanelerde, hastaların hastane içindeki birimlere ulaşımları büyük ve beklenmeyen sorunlar oluşturmaya başlamış ve hastanelerde biriken yoğun kalabalıklar bu durumu kronik bir sorun haline getirmiştir. Geçmiş dönemlerde hastaların muayene sonrası tanı birimlerine yönlendirilme oranları çok yüksek değil iken, günümüzde teşhis amaçlı yapılan birçok muayene, tanı birimlerinden alınan sonuçlarla desteklenmektedir. Benzer şekilde poliklinikler arası konsültasyon istem sayıları da fazlalaşmış, sağlık kurumları içerisinde birimler arası ulaşım ve etkileşim sıklıkla yapılır hale gelmiştir. Bu durum, hastane yöneticilerini, hastane mekân organizasyonu ve özellikle poliklinik, laboratuar ve radyoloji birimlerinin hastane içerisindeki yerleşim düzenleri üzerinde planlama yapmaya sevk etmiştir. Bu çalışmada, en uygun hastane yerleşim planlarını oluşturarak hastane içi ulaşım problemlerini en aza indirebilmek amacıyla karınca kolonisi algoritması temelinde bir yazılım geliştirilmiş ve bu yazılım vasıtasıyla en uygun hastane yerleşim planlarının oluşturulabilmesi için bir model önerisi yapılmıştır. Çalışma sonuçlarına göre, örnek modelde, poliklinik hastalarının ilk başvuru yapabilmek için gerçekleştirdikleri hastane içi sirkülasyonda %62, konsültasyon istemlerinde gerçekleşen hastane içi sirkülasyonda %78, polikliniklerden laboratuarlara gönderilen hastaların ulaşımında %23, polikliniklerden radyoloji birimlerine gönderilen hastaların ulaşımında ise %53 oranlarında kazanım sağlanmıştır. Çalışma kapsamında geliştirlen model önerisi, özellikle mekansal olarak çok geniş alanlarda hizmet veren, çok sayıda uzmanlaşmış poliklinik ve labaratuvara sahip ve her gün binlerce hastanın başvurduğu sağlık kurumlarının poliklinik, labaratuvar ve radyoloji birimlerinin mümkün olan en doğru şekilde konumlandırılabilmesi için yön gösterici olabilecektir. Çalışmada geliştirlen sistem, hastanede hizmet veren birimlerin tercih edilen fiziksel büyüklüklerini, poliklinik konsültasyon sayılarını ve polikliniklerden labaratuvar ve radyoloji birimlerine parametrik olarak aldığı için farklı çalışma ve iş düzenine veya farklı fiziksel tasarıma sahip olan sağlık kurumlarında kolaylıkla uygulanabilecektir.
Anahtar Kelimeler
Tam Metin:
PDFReferanslar
Arcidi, P. (1992). Hospitals Made Simple. Progressive Architecture, 73 (3), 86-95.
Arnaout, J.P. (2013). Ant colony optimization algorithm for the Euclidean location–allocation problem with unknown number of facilities, J. Intell. Manuf. 24 (1) 45-54.
Aslan, Ş., Akgemci, T., Çelik, A. (2004). Sağlık Sektöründe Müşteri Memnuniyeti Araştırması: Dr. Faruk Sukan Doğum ve Çocuk Hastanesi Örneği. K.S.Ü. Sosyal Bilimler Dergisi, 1 (1), 113-123.
Bechtel, B., & Churchman, A. (2002). Environmental Psychology. John Wiley and
Sons Inc, New York.
Bui, T.N., Deng, X., & Zrncic, C.M. (2012). An improved ant-based algorithm for the degree-constrained minimum spanning tree problem. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 16 (2), 266-278,
Çetik, M.O. ve Oğulata, S.N. (2003). Hastane Hizmet Birimleri Arasında İş Akışının
Ergonomik Açıdan Düzenlenmesi. Standart Ekonomik ve Teknik Dergi, 41, 28-29.
Dalke, H., Little, J., Niemann, E., Camgöz, N., Steadman, G., Hill, S., & Stott, L. (2005). Colour and Ligthing in Hospital Design. Optic and Laser Technology, 38, 343-365.
Deneubourg, J.L., Aron, S., Goss, S., & Pasteels, J.M. (1990). The self-organizing exploratory
pattern of the argentine ant. Journal of Insect Behavior, 3, 159-168.
Doan, MN. (2007). An effective ant-based algorithm for the degree-constrained minimum spanning tree problem. Proceedings of the IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC '07), 485-491, IEEE.
Dorigo, M., & Stützle T. (2004). Ant Colony Optimization. Bradford Book, The MIT
Press, Cambridge, Massachusetts, Londra, İngiltere.
Dorigo, M., Maniezzo, V., & Colorni, A. (1996). The ant system: Optimization by a colony
of cooperating agents. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part B, 26 (1), 29–41.
Ergenoğlu, S.A. (2006). Sağlık Kurumlarının İyileştiren Hastane Anlayışı ve Akreditasyon Bağlamında Tasarımı ve Değerlendirilmesi. Yayımlanmamış Doktora Tezi, YTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Mimarlık Anabilim Dalı Mimari Tasarım Programı, İstanbul.
Hahn, P.M. & Krarup, M. (2001). A hospital facility layout problem finally solved, Journal of Intelligent Manufacturing, 12, 487-489.
Keskintürk, T. & Söyler, H., (2006). Global Karınca Kolonisi Optimizasyonu, Gazi Üniv.
Müh. Mim. Fak. Dergisi, 21 (4), 689-698.
Marberry, S.O. (1997). Healthcare Design. John Wiley and Sons, New York.
Neumann, F., & Witt, C. (2010). Ant colony optimization and the minimum spanning tree problem. Theoretical Computer Science, 411 (25), 2406-2413.
Padgaonkar, A. S., (2004). Modeling and analysis of the hospital Facility layout problem. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, New Jersey Üniversitesi, ABD.
Padma, P., Rajendran, C., & Sai, L.P. (2009). A Conceptual Framework of Service
Quality in Healthcare. Benchmarking: An International Journal, 16 (2), 157- 191.
TUİK (Türkiye İstatistik Kurumu), 2016, www.tuik.gov.tr. Erişim:5.9.2017.
Ying, K.C., & Liao, C.J. (2003). An ant colony system approach for scheduling problems. Prod. Plan. Control, 14 (1) 68-75.
Refback'ler
- Şu halde refbacks yoktur.
Bu eser Creative Commons Atıf 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.