Cuma ÇAKMAK
Acıbadem Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi - 2026;17(2):0-0
Amaç: Hasta memnuniyeti, sağlık hizmetlerinin kalitesini değerlendirmede temel bir göstergedir ve sağlık sistemlerinin sürdürülebilirliği açısından büyük önem taşır. Bu çalışmada, bireylerin sağlık hizmetlerinden memnuniyet düzeyini etkileyen faktörleri belirlemek ve memnuniyet düzeyini tahmin etmek amacıyla makine öğrenmesi yöntemleri kullanılmıştır. Yöntem: Türkiye İstatistik Kurumu'nun (TÜİK) yaşam memnuniyeti veri seti kullanılmış; veriler eğitim (%80) ve test (%20) olarak ikiye ayrılmış, sınıf dengesizliği durumunda SMOTE yöntemi uygulanmıştır. Bulgular: Lojistik Regresyon, SVM, Karar Ağaçları, Rastgele Orman ve Naive Bayes modelleri denenmiş, en uygun modelin Lojistik Regresyon olduğu belirlenmiştir. Bulgulara göre, yaş, cinsiyet, sağlık memnuniyet ölçeği, hastaneye başvuru sıklığı, muayene sorunları, hijyen sorunları, muayene memnuniyeti, sağlık personeli yetersizliği, ilaç maliyeti sorunları ve bekleme süresi sorunları değişkenleri istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur. Sonuç: Sonuç olarak, makine öğrenmesi yaklaşımlarının sağlık memnuniyeti analizinde etkili olduğu görülmektedir.
