Küreselleşme ve teknolojik gelişmelerle birlikte 21. Yüzyılın ikinci yarısında toplumların sağlık ihtiyaçları değişmiş ve sağlık hizmeti sunumunda değişiklikler yapılması zorunlu hale gelmiştir. Nüfusun seyrek olduğu yerleşim yerlerinde kapsamlı sağlık tesisleri kurmanın ekonomik olarak sürdürülebilir olmaması, devletlerin vatandaşlarının sağlık hizmetlerine eşit erişimini sağlamakla yükümlü olması sağlık hizmeti sunumunda farklı arayışlara neden olmuştur. Türkiye Cumhuriyeti Sağlık Bakanlığı halka eşit şartlarda sağlık hizmeti sunabilmek için 3400 sağlık kuruluşu ve yaklaşık 7500 doktorla kırsal bölgelere gezici sağlık hizmeti (GSH) sunumu uygulamasını başlatmıştır. GSH sunan doktorlar günde 8 saat çalışarak her ay yaklaşık 9 milyon kişiye GSH vermektedir. Türkiye genelinde uygulanan kapsamlı bir hizmet olması nedeniyle hizmet sunumu planlaması için kırsal yerleşim bölgelerine sağlık merkezi ve doktor atama, rotalama, çizelgeleme ihtiyacı doğmuştur. Bu çalışmada, kırsal alanlarda GSH rotalama ve çizelgeleme problemi (GSH-RÇP) ele alınmıştır. GSH-RÇP’de amaç, çalışma saati, rota süresi, ziyaret başına minimum hizmet süresi, köylere her ay aynı doktorların hizmet sunması gibi kısıtlar altında, toplam katedilen mesafeyi enazlayacak şekilde aylık periyotlarda doktorların günlük rotalarını belirlemektir. Problemin çözümü için öncelikle karma tamsayılı matematiksel model geliştirilmiştir. GSH-RÇP, çok depolu zaman kısıtlı periyodik araç rotalama problemine eşdeğer olduğu için NP-zor problemler sınıfında yer almaktadır. Bu nedenle, orta ve büyük boyutlu problemlere makul sürelerde çözüm bulabilmek amacıyla bir karma sezgisel algoritma geliştirilmiştir. Açgözlü çözüm kurucu (Greedy Constructive) sezgiseli ve Kayıttan Kayıta Gezinti (Record to Record Travel) metasezgiseline dayalı olan bu karma sezgisel algoritma “AGS-KKG” olarak adlandırılmıştır. Matematiksel model ve AGS-KKG algoritmasının performansı Ankara iline ait verilere dayalı olarak mevcut planlar ile karşılaştırmalı incelenmiştir. Karşılaştırma sonucunda mevcut planlara göre toplam katedilen mesafede matematiksel model ile %15,6, AGS-KKG ile %22,3 iyileşme sağlanmıştır.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.