PLANNING AND SCHEDULING OF CHEMOTHERAPHY OPERATIONS
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2025
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: GÜNSU DAĞISTANLI ÇALLI
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Meral Azizoğlu
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Kemoterapi tedavisine olan artan ihtiyaç, onkoloji klinikleri ve hastanelerin sınırlı kapasitesini aştıkça, etkin planlama ve çizelgeleme kritik hâle gelmektedir. Birinci aşama, hastaların birden fazla tedavisini, tedavi planlarının ve hastane programlarının kısıtları dâhilinde tedavi günlerine tahsis eder. İkinci aşama ise, hemşire, koltuk ve diğer kısıtlar göz önünde bulundurularak, kaynak kullanımını ve hasta memnuniyetini en üst düzeye çıkarmak amacıyla günlük randevu programlarını hazırlar. Ankara'daki Hacettepe Onkoloji Hastanesi'ndeki gözlemlere dayanarak, birinci aşamadaki Ayakta Tedavi Kemoterapi Planlaması (OCP) problemi için infüzyon sürelerinin stokastik ve deterministik olduğu iki problem tanımı yapıyor ve her biri için birer model sunuyoruz: iki aşamalı stokastik Karma-Tamsayılı Doğrusal Programlama (SMILP) modeli ve kompakt deterministik Karma-Tamsayılı Doğrusal Programlama (MILP) modeli. Birinci model, hemşire iş yüklerini dengelerken toplam cezaları en aza indirmeyi hedefler ve senaryo azaltma sezgiseli ile çözülür. İkinci model ise, hastane politikalarıyla uyumlu hedefleri dikkate alır ve ayrıca MILP tabanlı yeniden planlama modelleriyle desteklenir. Herhangi bir seçili hedef için, modelimizin sunduğu çözümler, aktif olarak uygulanan çözümlerden daha iyi sonuçlar vermektedir. Kemoterapi Randevu Çizelgelemesi (CAS) problemi için, toplam ağırlıklı randevu başlama zamanlarını en aza indiren deterministik bir MILP modeli öneriyoruz. Hemşire tahsisleri için, Hemşire İş Yükü Dengeleme (NWB) problemine yönelik iki model sunuyoruz. Bu modeller iş yüklerini iki farklı hedef doğrultusunda dengelemeyi amaçlar: maksimum iş yükünü en aza indirmek ve bireysel iş yüklerinin ortalamadan kare farkını en aza indirmek. İkinci problem için, Karma-Tamsayılı Doğrusal Olmayan Programlama (MINLP) modeli ve Kısıt Programlama (CP) modeli öneriyoruz. Kapsamlı hesaplama çalışmamızın sonuçları, tüm NWB modellerinin büyük boyutlu örnekleri çözebildiğini ancak maksimum iş yükünü en aza indiren modelin diğerlerinden daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymaktadır.