I. Uluslararası Sağlıkta Performans ve Kalite Kongresi Bildiriler ...

fiyatla ödemeler yapmak,
• Başka kurumlara gereksiz hasta sevki, yerel tedavi yerine uzak sağlık
kurumuna yönlendirme,
• Hak sahibi olmayan kişilerce, başka hastaların sosyal güvenlik ve özel sağlık
sigortalarının kullanılması,
• Hastanede-evde istirahat çakışmaları, gerekli olmadığı halde hastanede
kalma,
• Gerekli olmadığı halde ameliyat ve döner sermaye gelirlerini artırmak için
yapılan operasyonlar olarak sıralanabilir (Li Jing vd., 2008: 8; roselladb.
com, 2008).
Sağlık sisteminde görülen suistimaller, faillerine göre üç başlık altında toplanmaktadır.
Sağlık hizmeti sağlayanlar (doktorlar, hastaneler, ambulans hizmeti veren kuruluşlar,
görüntüleme merkezleri ve laboratuarlar), sigortalılar ve işyeri sahipleri ile sağlık
sigortası sağlayıcıları( kamu sosyal güvenlik kurumu ve özel sağlık sigortası şirketleri).
Sağlık hizmeti sağlayanların büyük çoğunluğu dürüstlük ve etik çerçevesinde hareket
etmektedir. Ancak geri kalan azınlık grup tarafından çok çeşitli ve sağlık sistemini
zarara uğratan suistimaller yapılmaktadır. Örneğin, dünya çapında sağlık hizmeti
sağlayanlar tarafından yapılan suistimallerin tespiti ile ilgili araştırmalar, bütün
çalışmalar içerisinde % 69 ile ilk sırada yer almaktadır (Li Jing vd., 2008: 8).
2.2. Veri Madenciliği
Veri madenciliği, eldeki verilerden üstü kapalı, çok net olmayan, önceden
bilinmeyen ancak potansiyel olarak kullanışlı bilginin çıkarılmasıdır. Başka bir
deyişle, veri madenciliği, verilerin içerisindeki desenlerin, ilişkilerin, değişimlerin,
düzensizliklerin, kuralların ve istatistiksel olarak önemli olan yapıların yarı otomatik
olarak keşfedilmesidir (Frawley vd.,1991: 3).
Performansa dayalı ek ödeme sistemi hastane bilgi sistemlerinde tutulan veriler
üzerine kurulmuştur. Her geçen gün artan bu verilerin işlenmesinde standart
sorgulamalar yetersiz kaldığından veri madenciliği tekniklerine ihtiyaç duyulmuştur.
Veri madenciliği işlem süreci; problemin tanımlanması, önişleme teknikleri
ile verilerin hazırlanması, modelin ortaya konulması, değerlendirilmesi ve
izlenmesi aşamalarından oluşmaktadır (Phua vd., 2005: 11).
2.2.1. Veri Önişleme
Veri ön işleme veri madenciliği çalışmalarında en önemli aşamalardandır. Farklı
ortamlardan elde edilen ham verilerin işlenerek modelin kullanabileceği forma
getirilmesi gerekmektedir. Veri önişleme yaklaşık olarak bütün çalışma zamanının
%80‘ini alan, veri temizleme, kayıp değerlerin elde edilmesi ve veri dönüştürme alt
353