رویکرد بیمار محور در حوزه سلامت به تازگی در حوزه نظام پزشکی کشور ما مطرح شده است ولی تا کنون در زمینه عوامل رضایت بیمار از پزشک تحقیق علمی منتشر شده ای وجود ندارد. مقاله حاضر قصد دارد خلاء بیان شده را با ارزیابی علمی مبتنی بر اطلاعات واقعی کسب شده از مطالعه میدانی پوشش دهد.در این راستا با مرور ادبیات و مدلهای حوزه ارائه خدمات؛ پرسشنامه ای برای حوزه سلامت طراحی و با نظر خبرگان مورد تایید قرار گرفت. به منظور کسب نظر بیماران پرسشنامه بین 500 نفر از افرادی که عمل جراحی زیبایی بینی در تهران انجام دادند، توزیع شد و 395 پرسشنامه جمع آوری شد. تعداد برای تحلیل داده ها، از سه روش درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان و شبکه‌های عصبی، استفاده شد. تحلیل نتایج بر حسب معیار صحت نشان داد که کاراترین روش، در اولویت اهمیت عوامل موثر بر رضایت بیمار؛ روش شبکه عصبی بوده است. نتایج تحلیل با این روش حاکی از آن است که موثرترین ویژگی در رضایت‌مندی بیمار از پزشک، اطلاعاتی است که بیمار انتظار دارد پزشک در اختیارش قرار دهد. نتایج رتبه بندی عوامل در مقایسه با سایر مطالعاتی که تنها از روشهای آماری برای تحلیل استفاده شده بودنشان داد که نتایج نسبتا مشابه بوده و یکدیگر را تایید می‌کردند. ولی توامندیهایی که روش شبکه عصبی در مدلسازی دارد نقطه قوت این روش نسبت به مطالعات مذکور است. Manuscript profile

هدف سرویس‌های اورژانس پزشکی کاهش مرگ و میر و عوارض ناشی از بیماری‌ها و صدمات می‌باشد. اعزام سریع سرویس‌های اورژانس و کاهش زمان پاسخ، منجر به افزایش نرخ بقاء می‌شود. زمان پاسخ یکی از معیارهای مهم سنجش کارایی سرویس‌های اورژانس پزشکی می‌باشد. روش معمول در اعزام آمبولانس‌ها، فرستادن نزدیک‌ترین واحد در دسترس می‌باشد که این روش به کارایی در کوتاه مدت توجه می‌کند. یکی از روش‌هایی که اخیرا در زمینه اعزام آمبولانس بیان شده است، مبتنی بر تحلیل شبکه‌های پیچیده است. هدف این روش، اعزام آمبولانس مد نظر به تماسی می‌باشد که مرکزیت بیشتری نسبت به دیگر تماسها دارد، که منجر به کارایی بهتر در دراز مدت می‌شود. دیگر روش‌ها در اعزام آمبولانس مبتنی بر پیدا کردن بهترین مسیر مناسب برای ماشین‌های سرویس‌دهنده می‌باشد که پیچیدگی زمانی این روش‌ها بسیار بالا می‌باشد. در این مقاله با استفاده از رویکردی ترکیبی و به کارگیری معیار‌های مرکزیت از تحلیل شبکه‌های پیچیده و روش‌های جستجو مبتنی بر هوش مصنوعی، روشی بهینه و نوین را برای کاهش زمان پاسخ سرویس‌های اورژانسی ارائه شده است. علاوه بر این در روش پیشنهادی، اولویت اورژانسی تماس‌ها نیز درنظر گرفته شده است، که متغیری مهم در تصمیم گیری ها می باشد. روش پیشنهادی نسبت به روش‌های قبلی از محدودیت‌های کمتری برخوردار بوده و نتایج شبیه سازی گسترده نیز بهبود معنی‌دار این روش را در مقایسه با روش های قبلی مانند روش مرکزیت و نزدیک‌ترین همسایه، مورد تایید قرار می‌دهد. Manuscript profile

رويكرد بيمار محور در حوزه سلامت به تازگي در حوزه نظام پزشكي كشور ما مطرح شده است ولي تا كنون در زمينه عوامل رضايت بيمار از پزشك تحقيق علمي منتشر شده اي وجود ندارد. مقاله حاضر قصد دارد خلاء بيان شده را با ارزيابي علمي مبتني بر اطلاعات واقعي كسب شده از مطالعه ميداني پوشش دهد.در اين راستا با مرور ادبيات و مدلهاي حوزه ارائه خدمات؛ پرسشنامه اي براي حوزه سلامت طراحي و با نظر خبرگان مورد تاييد قرار گرفت. به منظور کسب نظر بیماران پرسشنامه بين 500 نفر از افرادی که عمل جراحی زیبایی بینی در تهران انجام دادند، توزيع شد و 395 پرسشنامه جمع آوري شد. تعداد براي تحليل داده ها، از سه روش درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان و شبکه‌های عصبی، استفاده شد. تحليل نتايج بر حسب معيار صحت نشان داد كه کاراترین روش، در اولویت اهمیت عوامل موثر بر رضايت بيمار؛ روش شبکه عصبی بوده است. نتايج تحليل با اين روش حاكي از آن است كه موثرترین ویژگی در رضایت‌مندی بیمار از پزشک، اطلاعاتی است که بيمار انتظار دارد پزشک در اختیارش قرار دهد. نتايج رتبه بندي عوامل در مقايسه با ساير مطالعاتي كه تنها از روشهاي آماري براي تحليل استفاده شده بودنشان داد كه نتایج نسبتا مشابه بوده و یکدیگر را تایید می‌کردند. ولي توامنديهايي كه روش شبكه عصبي در مدلسازي دارد نقطه قوت اين روش نسبت به مطالعات مذكور است. Manuscript profile

هدف سرویس‌های اورژانس پزشکی کاهش مرگ و میر و عوارض ناشی از بیماری‌ها و صدمات می‌باشد. اعزام سریع سرویس‌های اورژانس و کاهش زمان پاسخ، منجر به افزایش نرخ بقاء می‌شود. زمان پاسخ یکی از معیارهای مهم سنجش کارایی سرویس‌های اورژانس پزشکی می‌باشد. روش معمول در اعزام آمبولانس‌ها، فرستادن نزدیک‌ترین واحد در دسترس می‌باشد که این روش به کارایی در کوتاه مدت توجه می‌کند. یکی از روش‌هایی که اخیرا در زمینه اعزام آمبولانس بیان شده است، مبتنی بر تحلیل شبکه‌های پیچیده است. هدف این روش، اعزام آمبولانس مد نظر به تماسی می‌باشد که مرکزیت بیشتری نسبت به دیگر تماسها دارد، که منجر به کارایی بهتر در دراز مدت می‌شود. دیگر روش‌ها در اعزام آمبولانس مبتنی بر پیدا کردن بهترین مسیر مناسب برای ماشین‌های سرویس‌دهنده می‌باشد که پیچیدگی زمانی این روش‌ها بسیار بالا می‌باشد. در این مقاله با استفاده از رویکردی ترکیبی و به کارگیری معیار‌های مرکزیت از تحلیل شبکه‌های پیچیده و روش‌های جستجو مبتنی بر هوش مصنوعی، روشی بهینه و نوین را برای کاهش زمان پاسخ سرویس‌های اورژانسی ارائه شده است. علاوه بر این در روش پیشنهادی، اولویت اورژانسی تماس‌ها نیز درنظر گرفته شده است، که متغیری مهم در تصمیم گیری ها می باشد. روش پیشنهادی نسبت به روش‌های قبلی از محدودیت‌های کمتری برخوردار بوده و نتایج شبیه سازی گسترده نیز بهبود معنی‌دار این روش را در مقایسه با روش های قبلی مانند روش مرکزیت و نزدیک‌ترین همسایه، مورد تایید قرار می‌دهد. Manuscript profile