Sağlık Yönetimi Araştırmalarında Makine Öğrenimi Uygulaması: Tahmine Dayalı Analitikten Öğrenen Sağlık Sistemlerine
Anahtar Kelimeler
Bu bölüm, sağlık yönetimi
araştırmalarında geleneksel istatistiksel yöntemlerden makine öğrenimi destekli
analitik süreçlere geçişin teorik ve pratik yönlerini kapsamlı şekilde
incelemektedir. Dijitalleşmenin sağlık hizmetlerinde artan veri hacmi ve çeşitliliği,
klasik hipotez testi ve doğrusal regresyon modellerinin tahmin gücünü
sınırlandırmaktadır. Burada, makine öğreniminin sağlık yönetimindeki rolü,
denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme yaklaşımlarıyla ele alınmaktadır.
Özellikle Random Forest, Gradient Boosting ve Doğal Dil İşleme tekniklerinin
acil servis yoğunluk tahmini, yeniden yatış riski analizi ve yapılandırılmamış
klinik verilerin anlamlandırılması gibi uygulamalardaki üstünlükleri
vurgulanmaktadır. Ayrıca, model başarısının ölçümünde geleneksel p-değeri
yöntemiyle modern performans metrikleri arasındaki epistemolojik farklar
tartışılmaktadır. Analizler, makine öğreniminin sadece tahmin yapmakla
kalmayıp, verinin sürekli geri bildirim döngüsüyle klinik uygulamaları
geliştiren öğrenen sağlık sistemlerinin temelini attığını ortaya koymaktadır.
Bölüm, algoritmik hakkaniyet, açıklanabilirlik ve veri gizliliği gibi etik
konulara dikkat çekmekte ve sağlık yönetimi araştırmalarında nedensel makine
öğrenimine geçişin önemini savunmaktadır.
Bu kitabın bölümleri bulunmamaktadır.
Atıf Sayısı :
