Akademik Veri Yönetim Sistemi
44. Yöneylem Araştırması ve Endüstri Mühendisliği Ulusal Kongresi, Ankara, Türkiye, 25 - 27 Haziran 2025, ss.1, (Özet Bildiri)
Müşteri kaybı analizi, literatürde yaygın olarak churn analizi olarak adlandırılmakta ve bireylerin bir kurumu veya hizmeti neden bıraktığını anlamaya yönelik önemli bir yöntem olarak kullanılmaktadır. Genellikle telekomünikasyon, bankacılık, sigortacılık ve e-ticaret gibi kâr amacı güden sektörlerde uygulanan churn analizi, son yıllarda sağlık sektöründe de ilgi görmeye başlamıştır. Sağlık hizmeti sunan kuruluşlar açısından hasta kaybının önceden tahmin edilmesi, hem hizmet kalitesini artırmak hem de kurumsal sürdürülebilirliği sağlamak açısından büyük önem taşımaktadır.
Bu çalışmanın uygulama kısmında, beş farklı tıbbi branşta (Fizik Tedavi ve Rehabilitasyon - FTR, İç Hastalıkları - ICH, Kardiyoloji - KAR, Kadın Hastalıkları ve Doğum - KHD, Nöroloji - NOR) yürütülen churn analizi kapsamında, hasta davranışları uzman görüşleriyle ağırlıklandırılmış RFM (Recency - Son Ziyaret, Frequency - Ziyaret Sıklığı, Monetary - Ödeme Miktarı) öznitelikleri üzerinden modellenmiş ve sınıflandırma için Rastgele Orman algoritması kullanılmıştır.
Modelin başarısı kesinlik, duyarlılık, F1 skoru ve doğruluk gibi temel sınıflandırma metrikleri ile değerlendirilmiştir. Rastgele Orman algoritması özellikle Kardiyoloji branşında 0.9937 duyarlılık değeriyle churn olan hastaları yüksek başarıyla tahmin etmiştir. FTR ve ICH branşlarında ise sırasıyla 0.9217 ve 0.9140 F1 skoru ile güçlü ve dengeli bir performans sergilemiştir. NOR ve KHD branşlarında da %92 ila %93 aralığında doğruluk oranları elde edilmiştir.
Elde edilen bulgular, Rastgele Orman algoritmasının sağlık sektöründe hasta kaybını tahmin etmede etkili bir yöntem olduğunu göstermektedir. Bu çalışma, sağlık kuruluşlarında karar destek sistemlerinin geliştirilmesine katkı sağlamakta ve veri odaklı hizmet yönetimi açısından literatüre önemli bir katkı sunmaktadır.