Yapay zekâ destekli tıbbi atık yönetimi ve tahmin modeli önerisi: Türkiye analizi (2018-2022)
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.17897901Anahtar Kelimeler:
tıbbi atık, yapay zeka, atık yönetimi, tahmin modeliÖzet
Amaç: Bu çalışma, 2018–2022 yılları arasında Türkiye’de oluşan tıbbi atık miktarlarının eğilimlerini ve özelliklerini analiz etmekte ve sağlık hizmeti göstergeleri ile entegre edilen yapay zekâ (YZ) tabanlı bir tahmin modeli önermektedir. Bu model, tıbbi atık yönetiminde etkinliği ve sürdürülebilirliği artırmayı amaçlamaktadır.
Gereç ve Yöntem: Tıbbi atık verileri, Türkiye İstatistik Kurumu’nun (TÜİK) 2018–2022 yıllarına ait atık istatistiklerinden elde edilmiştir. Ek olarak, sağlık hizmeti göstergeleri (hastane yatak sayısı, yatak doluluk oranı, hasta sayısı vb.) kullanılarak atık üretimiyle olası ilişkiler değerlendirilmiştir. Zaman serisi ve bölgesel analizler yapılarak atık üretimindeki değişim ve bertaraf yöntemlerinin dağılımı incelenmiştir. Bu bulgulara dayanarak, tıbbi atık miktarlarının tahmininde kullanılmak üzere Random Forest ve LSTM gibi makine öğrenmesi algoritmalarından yararlanabilecek kavramsal bir yapay zekâ tahmin modeli çerçevesi önerilmiştir.
Bulgular: Ön analizler, tıbbi atık miktarlarında sürekli bir artış eğilimi olduğunu ve özellikle İstanbul, Ankara ve İzmir gibi büyükşehirlerde yoğunlaşma görüldüğünü ortaya koymuştur. Sterilizasyon ve düzenli depolama yöntemlerinin en yaygın bertaraf yöntemleri olduğu belirlenmiştir. Önerilen YZ modeli, sağlık hizmeti yoğunluğu ve demografik göstergeleri birleştirerek atık tahmininde yüksek doğruluk potansiyeli göstermiştir.
Sonuç: Tıbbi atık verilerinin sağlık göstergeleriyle entegre edilerek YZ tabanlı tahmin modelleriyle analiz edilmesi, sağlık kuruluşlarında atık yönetimi planlamasının, kapasite kullanımının ve çevresel sürdürülebilirliğin geliştirilmesine önemli katkı sağlayabilir. Gelecekte gerçek zamanlı IoT verilerinin modele dahil edilmesi, tahmin doğruluğunu ve operasyonel verimliliği artıracaktır.
Referanslar
Porter ME, Teisberg EO. Redefining health care: Creating value-based competition on results. Boston: Harvard Business Press; 2006.
Hossain MS, Santhanam A, Norulaini N, Omar A. Clinical solid waste management practices and its impact on human health and environment: A review. Waste Manag. 2011;31(4):754-766.
Peng Y, Wu P, Schartup AT, Zhang Y. Plastic waste release caused by COVID-19 and its fate in the global ocean. Proc Natl Acad Sci U S A. 2021;118(47): e2111530118.
Ministry of Environment, Urbanization and Climate Change. Regulation on the control of medical wastes. Official Gazette No. 25883. Ankara (Türkiye); 2005.
Ministry of Health. Service Quality Standards (SQS). Ankara: Ministry of Health; 2011.
Ministry of Health. Health Quality Standards – Hospital (HQS–Hospital). Ankara: General Directorate of Health Services; 2021.
Ministry of Health. HQS Hospital Set, Version 6.1. Ankara: Department of Healthcare Quality, Accreditation and Employee Rights; 2021.
Lee SM, Lee D. Effective medical waste management for sustainable green healthcare. Int J Environ Res Public Health. 2022;19(22):14820.
Soyler A, Burmaoglu S, Kidak LB. The evolutionary path of medical waste management research: Insights from co-citation and co-word analysis. Waste Manag Res. 2024;43(1):3-15.
Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). Health at a Glance 2023: OECD indicators. Paris: OECD Publishing; 2023.
Bansod HS, Deshmukh P. Biomedical waste management and its importance: A systematic review. Cureus. 2023;15(2): e34589.
Zhou H, Yu X, Alhaskawi A, Dong Y, Wang Z, Jin Q, et al. A deep learning approach for medical waste classification. Sci Rep. 2022; 12:2159.
United Nations Environment Programme (UNEP). Global Waste Management Outlook 2024. Paris: UNEP/ISWA; 2024.
Bajwa J, Munir U, Nori A, Williams B. Artificial intelligence in healthcare: transforming the practice of medicine. Future Healthc J. 2021;8(2).
Fahim YA, Hasani IW, Kabba S, Ragab WM. Artificial intelligence in healthcare and medicine: clinical applications, therapeutic advances, and future perspectives. Eur J Med Res. 2025;30(1):848.
Windfeld ES, Brooks MS. Medical waste management – A review. J Environ Manag. 2015; 163:98-108.
Andeobu L, Wibowo S, Grandhi S. Medical waste from COVID-19 pandemic-A systematic review of management and environmental impacts in Australia. Int J Environ Res Public Health. 2022;19(3):1381.
Leal Filho W, Lisovska T, Fedoruk M, Taser D. Medical waste management and the UN Sustainable Development Goals in Ukraine: Environmental challenges. Environ Chall. 2023; 13:100763.
Golbaz S, Nabizadeh R, Sajadi HS. Comparative study of predicting hospital solid waste generation using multiple linear regression and artificial intelligence. J Environ Health Sci Eng. 2019;17(1):41–51.
Slutzman JE, Glickman A, Sherman JD. Waste audits in healthcare: A systematic review and description of best practices. Waste Manag. 2022; 141:1-12.
Huda MN, Mekonnen TH, Abebe SM, Tesfaye F, Aynalem YA, Dagne H. Medical waste management–related factors affecting health risks among waste handlers in low- and middle-income countries: A systematic review. J Environ Public Health. 2022; 2022:5581894.
Turkish Statistical Institute. Waste Statistics 2020. Ankara: TURKSTAT; 2021.
Ministry of Environment, Urbanization and Climate Change. Environmental Indicators Medical Waste. Ankara: MoEUCC; 2024.
World Health Organization. Global report on health expenditure: Efficiency, waste and universal health coverage (UHC). Geneva: WHO; 2020.
World Health Organization. Safe management of wastes from health-care activities. 2nd ed. Geneva: WHO Press; 2014.
Jaafari J, Mehdizadeh A, Karbassi A, Torabian A. Environmental impacts of medical waste and the need for advanced monitoring strategies: A systematic evaluation. Environments. 2024; 12:295.
Rahman MW, Islam R, Hasan A, Bithi NI, Hasan MM, Rahman MM. Intelligent waste management system using deep learning with IoT. J King Saud Univ Comput Inf Sci. 2022;34(6):2072–2087.
Sepetis A, Zaza PN, Rizos F, Bagos PG. Identifying and predicting healthcare waste management costs for an optimal sustainable management system: evidence from the Greek public sector. Int J Environ Res Public Health. 2022;19(16):9821.
Yayınlanmış
Nasıl Atıf Yapılır
Sayı
Bölüm
Lisans
Telif Hakkı (c) 2025 Journal of Social and Analytical Health
Bu çalışma Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License ile lisanslanmıştır.
JSOAH, 