Hastane Yönetim Etkinliğinde Yerleşim Planının Önemi ve Bir Model Çalışması

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:

Yönetim, Yerleşim Planı Organizasyonu, Yönetim Bilişim Sistemleri.

The Importance of Layout Organization in Hospital Management Efficiency and A Model Study

Nowadays, every day more and more people increasingly demand to receive healthcare services from healthcare organizations, so hospitals cover physically large areas and due to the increasing number of expertise more laboratory units and polyclinics are needed to serve. Although hospitals have gained great advances qualitatively, transportation of patients to units in hospitals has started to build large and unexpected problems and dense crowds in hospitals have made this situation a chronic problem. In the past, the rate of referral of the patients to the diagnostic units after the examination was not very high, however, many of the diagnostic examinations today are supported by the results obtained from the diagnostic units. Likewise, the number of consultation requests between polyclinics has increased, and transportation and interaction among the units has become frequent among the health institutions. This problem has led hospital managers to tmake plans about hospital layout problems especially on radiology, laboratory units and polyclinics locations. In this study, in order to solve transportation problems in hospitals by creating the most appropriate hospital layouts and to minimize problems we implemented a software based on ant colony algorithm to create the best layout of the hospital. According to the results of the study, in the sample model, 62% benefit was gained from the circulation of outpatient clinics, 78% benefit was gained from the outpatient circulation in the consultation requests and 23% and 53% benefit was gained in the transportation of the patients sent to the laboratories and radiology departments respectively. The model proposal developed within the scope of the study, could be a guide for positioning policlinics, laboratories and radiology units of medical institutions, which have a large number of specialized polyclinics and laboratories, which are spatially very large and visited by thousands of patients every day. The system developed in the study can be easily implemented in healthcare institutions that have different working arrangements or different physical designs because it receives as parameters of the preffered sizes of each unit, policlinic consultation numbers and number of test requests from polyclinics to the laboratory and radiology departments

Keywords:

Management, Layout Plan Organization, Management Information Systems,

PDF

___

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.