İptal Edilen Hastane Randevularıyla Ayda 5 bin 500 Hastaya Daha Bakıldı

Sağlık Bakanlığı’nın gündemini epey meşgul eden, randevularına gelmeyen vatandaşların ihtiyaç sahibi vatandaşları mağdur bırakması sorununa çözüm Bezmialem Vakıf Üniversitesi Hastanesi’nden geldi. Üniversite Hastanesinin geliştirdiği Yapay Zeka Temelli Akıllı Randevu Sistemi sayesinde iptal edilen hastane randevularının yeri kısa sürede dolduruldu. Bu sayede vatandaşların mağduriyeti giderildi.

Sağlık Bakanlığı’nın gündeminde yer edinen önemli konulardan biri de hastaneden randevu alan fakat gitmeyen vatandaşlar olmuştu. Bezmialem Vakıf Üniversitesi Hastanesi’nin geliştirdiği Yapay Zeka Temelli Akıllı Randevu Sistemi, hastanenin hizmet kapasitesini çok daha verimli kullanabilmeyi amaçlıyor.

Yapay zeka temelli sistem, hastaneden randevu alan fakat birtakım nedenlerden ötürü randevusuna gelemeyen ya da gelmeyerek iptal eden vatandaşların yerine yedek hasta randevularını almaya dayanıyor.

Bezmialem Vakıf Üniversitesi Hastanesi tarafından alınan bilgilere göre hastane randevu sistemine entegre edilen yapay zeka altyapısıyla geliştirilen algoritma, hastaların başvuruda bulunduğu branş, doktor, randevu saati, ikamet adresi, yaşı, daha önceki iptal etme eğilimleri gibi birçok bilgiyi analiz edip bir süzgeçten geçirerek iptal anında yerine yedek listesinden bir vatandaşı ekliyor. Bu kapsamda yedek listesinde bulunan her vatandaş, iptal halinde ortalama hastanede olabileceği süre sorusuna yanıt veriyor. Sistem de randevunun iptali edilmesinin ardından elde edilen bu bilgilere göre asil randevu konumuna geçen kişileri SMS yolu ile bilgilendiriyor.

Bu sistem sayesinde kasım ayı içerisinde 5 bin 500 hastanın daha hizmet alması sağlandı. Hastanenin hizmet kapasitesinin de artmasıyla birlikte randevulu gerçekleşen hasta oranında ise ortalama yüzde 10  artış görüldüğü belirtildi.

Gidilmeyen hastane randevuları ihtiyaç sahibi vatandaşları mağdur bıraktığına dikkat çeken hastane Başhekim Yardımcısı Uzman Dr. Muhammed Tunç:

“Özellikle son dönemlerde artan hastane randevusu almakta güçlük, hastane randevusu bulamama veya uzun süreli randevular verilmesi gibi şikayetleri kurumuzda almaya başladıktan sonra ne yapabiliriz diye çalışmalar yapmaya başladık. Bu anlamda da yapay zekayı işin içerisine katarak bir akıllı randevu sistemi kısaca ARS dediğimiz bir sistemi, bilgi teknolojileri direktörlüğümüz yardımıyla kurumuza kazandırdık. Burada temel amacımız yapay zekayı kullanarak randevu aldıktan sonra randevusuna gelme alışkanlıkları daha düşük olan hastaları veya belirli saat aralıklarında randevu alıp da hastanemize başvurmayan hastaları belirleyerek bu hasta sıralarının aralıklarına tamamlayıcı randevu olarak tanımladığımız randevuları vermeye başladık. Bu şekilde hastalardan aldığımız dönüşlerde randevu bulmakta, hastaların hekime ulaşmakta daha kolaylık yaşadığını ve sağlık problemlerinin çözümünde de daha etkin bir rol alabildiğimizi görmüş olduk. Verilerimizi incelediğimizde sanki 1 iş günü daha kurumumuza kazandırmışız gibi, 1 ayda 20 iş günü varsa biz bir 21 iş günü gibi hastalarımıza hizmet vermeye başlamışız. Daha önceki verilerle karşılaştırdığımızda bu artışı bariz olarak görüyoruz. Son yıllarda sağlık sistemimiz ülkemizde genel olarak çok ciddi bir yol kat etti ama şu an maalesef şu an ülkemizin kanayan yaralarından bir tanesi; muayene için yer ayırıp gelinmemesi. Biz ne kadar özveri gösterirsek gösterelim yine de hastalarımızın bu konuda özen göstermesi, gelmeyecekleri muayene sıralarını mutlaka önceden iptal etmelerini yine üzerine basa basa söylüyoruz ki gerçekten ihtiyacı olan birisi bu hizmete kolaylıkla ulaşabilsin” ifadelerini kullandı.

Sistem hakkında bilgi veren üniversite hastanesinin Bilgi Teknolojileri Direktörü Kadir Ataş, “2022 Şubat ayında başladığımız bir projeydi, hastalarımıza bu hizmeti ne kadar başarılı bir şekilde verdiğimizi inceledik. Tüm hekimlerimizin muayene sıralarını kayıtlarını analiz ederek başladık. 3 aylık bir çalışma sonucunda muayene oranlarımızda iptal oranlarının yüksek olduğunu gördük ve bu yüksek oran üretim tarafında da bir sıkıntıya neden olmaktaydı. Hekimlerimizin bazı muayeneleri boş kalabilmekteydi. Bu da kurumun toplam kapasite oranında negatif etki etmekteydi. Bu elde ettiğimiz parametreler sonucunda bir model çıkarttık. Bu modelimizi de yapay zeka algoritmamıza uyguladık. Verdiğimiz hasta sıralarını 2 tipe ayırdık. Birinci tipte normal vermeleri gereken kota sayısını ifade eden asil randevuydu. Bu randevuların dolmasıyla birlikte de hekimimizin ne kadar yedek randevu verebileceğini bu asil randevuları üzerinden çıkarttığımız iptal oranlarıyla hesap edebildik. Hastalarımız yedek hastane randevusu alırken şuna dikkat ediyorlar; biz kendilerine ne kadar sürede haber verirsek hastanelerimize ulaşabilirler bunu soruyoruz. Bu bilgiyi vermek zorundalar. Örneğin 1 saat kala, 2 saat, 4 saat ve 12 saat kala seçeneklerimiz bulunmakta. Hastalarımız bunlardan birini seçtiğinde herhangi bir asil randevu iptal edildiği anda sistemimiz, burada çalışan algoritmamız yedek sıralamayı tetikliyor ve ilgili hastalar arasında en yakın saate tercihini yapan hastamıza bilgi veriyor. Yedek sıralamanız artık asil randevuya dönüştürülmüştür, hastanemize gelebilirsiniz metniyle bir SMS gönderiyoruz” şeklinde konuştu.

Sistemle birlikte iptal edilen hasta sırasının yerinin çok kısa bir zamanda doldurulduğunu ve bu durumun da hastanenin kapasitesinin kullanımına son derece katkı sağladığını aktaran Ataş, “Hekimlerimizin üretkenliğini yüzde 6 oranında arttırdık, bu da şunu gösteriyor aylık 5 bin 500 daha fazla hastaya hizmet edebilir hale geldik. Hastalarımızın yaşlarına, lokasyonlarına, hangi branşa hangi saate randevu aldıklarına baktık, inceledik. Algoritmamız şunu hesap etti; hastanın yaşı, aldığı branşı, saatini üst seviyede etkiliyordu aslında ve bu istatistikler de bizim bu sıralamayı doğru yapabilmemizi sağladı. En fazla iptal oranı Fatih bölgesinde, hastalarımız bu lokasyonu yakın gördükleri için iptal etme eğilimleri daha yüksek oluyor. Saat.10.00 ila 11.30 arasında en fazla iptal oranı, öğleden sonra ise 13.00 ile 14.00 arasında en fazla iptal oranı buluyor. Hastanelerimize randevu alamayıp da randevusuz gelen hasta oranı da yüksek olabiliyor. Bu oranda tabi ki hastane içerisinde kuyruklara sebep olabiliyor, hekim tarafından ciddi bir yoğunluğa sebep oluyor. Uluslararası örnekleri de inceledikten sonra biz patent başvurusu yapabileceğimizi gördük çünkü bu dünyada bir ilk olduğumuzu gösteriyordu. Bu çalışmalarımız da tamamladık, patent başvurumuzu da uluslararası olarak yaptık. Mesela geçen ayki verilere baktığımızda 30 bin civarında bir yedek hasta talebi almışız, bunların 5 bin 500’üne hizmet verebilmişiz” dedi.