Dijital sağlık mimarisine yapılandırılmış bir yaklaşım: Tasarımdan optimizasyona ve değerlendirmeye

Günümüzde kentleşmenin hızla artması; çevresel sürdürülebilirlik, sistemsel dirençlilik ve yaşam kalitesinin korunması gibi çok katmanlı zorluklara entegre çözümler geliştirilmesini gerektirmektedir. Bu bağlamda, akıllı şehirler yalnızca fiziksel altyapıdan ibaret olmayıp; teknolojik, sosyal ve yönetişimsel yeniliklerin bütüncül biçimde ele alındığı yapılar olarak öne çıkmaktadır. Bu yapılar içerisinde dijital sağlık, yalnızca sağlık hizmetlerinin sunum biçimini dönüştürmekle kalmamakta, aynı zamanda eşitsizliklerin azaltılması, sürdürülebilir kalkınmanın desteklenmesi ve çevresel etkilerin en aza indirilmesi gibi çok boyutlu katkılar sunarak stratejik bir yapı taşı haline gelmektedir. Bu tez çalışması, dijital sağlık ekosisteminin bu stratejik rolünden hareketle, çok yöntemli bir çerçeve önerisi sunmaktadır. İlk aşamada, PRISMA kılavuzuna uygun olarak gerçekleştirilen sistematik literatür taramasıyla dijital sağlık alanındaki paydaş gereksinimleri ve yükselen teknolojiler belirlenmiş ve yapılandırılmıştır. Elde edilen sınıflandırmada 19 paydaş ihtiyacı (ör. adil hizmet erişimi, gerçek zamanlı izleme, klinik iş akışı optimizasyonu, hassas tıp) ve 21 teknolojik bileşen (ör. mobil sağlık, medikal nesnelerin interneti, biyo-algılayıcılar, dijital ikizler, makine öğrenmesi) tanımlanmıştır. Bu ögeler, Kalite Fonksiyon Göçerimi (QFD) yöntemiyle bir Kalite Evi (HOQ) matrisine dönüştürülerek, gereksinimler ile teknolojiler arasındaki ilişkiler haritalanmıştır. İkinci aşamada, elde edilen gereksinim ve teknoloji eşleşmelerine dayanarak dijital hastane ortamında kullanılmak üzere, kronik ruh sağlığı yönetimine odaklı veri temelli bir Klinik Karar Destek Sistemi (CDSS) tasarımı önerilmiştir. Tasarlanan sistem, makine öğrenmesi (ML), büyük dil modelleri (LLMs), doğal dil işleme (NLP) gibi ileri teknolojiler ile çok kriterli karar verme (MCDM) ve çok amaçlı optimizasyon gibi mühendislik temelli yaklaşımları birleştirmektedir. Sistem; hastanın kayıt aşamasından tedavi sürecinin tamamlanmasına kadar tüm bakım yolculuğunu destekleyecek modüler bileşenlerden oluşmaktadır. Model, terapötik uyumu gözeten hasta-hekim eşleştirme, çok amaçlı randevu planlama ve gelişmiş klinik akıl yürütme bileşenleri sunmaktadır. Üçüncü aşamada, CDSS kapsamında önerilen hasta-hekim eşleştirme ve randevu planlama süreci için çok amaçlı, çok randevulu bir çizelgeleme modeli geliştirilmiştir. Önerilen model; terapötik uyum, kapasite kısıtları, hizmet sürekliliği, iş yükü dengesi ve adalet gibi faktörleri tekil bir matematiksel yapı altında bütünleştirmektedir. Klasik tek dönemli randevu modellerinin ötesine geçen yapı; çok haftalı süreklilik, randevular arası aralık kuralları ve hem gün hem hekim bazında iki düzeyli iş yükü dengesi gibi unsurları içermektedir. Modelin çözümünde esas olarak leksikografik hedef programlama kullanılmış; ayrıca çözüm uzayındaki tercihlerin karşılaştırılması için ε-kısıt ve ağırlıklı Tchebycheff yöntemleri de uygulanmıştır. Son olarak, çevrim içi sağlık platformlarının kalitesini değerlendirmek amacıyla kapsamlı bir çok kriterli grup karar verme (MCGDM) çerçevesi geliştirilmiştir. Bu yapı; Fuzzy Best-Worst Method (FBWM), Ağırlıklı Heronian Ortalaması (WHM) ve Bulanık TOPSIS (FTOPSIS) yöntemlerini entegre ederek uzman görüşlerindeki belirsizlikleri dikkate alan bir yaklaşım sunmaktadır. Kronik hastalık yönetiminde sıkça çalışılan bir alan olan diyabet uygulamaları üzerinden yürütülen örnek olay çalışması, yöntemin uygulanabilirliğini göstermiştir. Karşılaştırmalı analizde, WHM'nin katkısını test etmek amacıyla TOPSIS, VIKOR ve MARCOS yöntemleri de kullanılmış; istatistiksel testler WHM'nin hem duyarlılığı hem de sağlamlığı artırdığını doğrulamıştır.