Makine Öğrenimi Nedir?
Makine öğrenimi, bir makineye örnek veriler veya tarihsel bilgileri kullanarak bir performans kriterini en üst düzeye çıkarmayı öğretme sürecidir. Amacı, verilerdeki kalıpları otomatik olarak tanımlamak ve bu kalıpları gelecekteki verileri veya diğer ilgili sonuçları tahmin etmek için kullanabilen teknikler oluşturmaktır.
Sağlık turizmi, dinamik bir endüstri olan sağlık hizmetleri ile seyahat, turizm, bilgi, iletişim ve teknoloji alanlarının birleşimi olarak tanımlanabilir. Bu noktada, makine öğrenimi ve sağlık turizminin kesişimi, her iki alanın da potansiyelini ortaya çıkarır. Makine öğrenimi, sağlık turizminin daha verimli ve etkili olmasına olanak tanıyarak, hastaların ihtiyaçlarını ve beklentilerini daha iyi anlaşılmasına, tedavi süreçlerini kişiselleştirilmesine ve veri analizi yoluyla hizmet kalitesinin artırılmasına yardımcı olur. Böylece, sağlık turizmi ve makine öğrenimi birleşerek hastalar için daha iyi deneyimler ve sonuçlar sunar.
Veri Analizi ve Kişiselleştirilmiş Sağlık Çözümleri
Hastanın sağlık verileri, röntgenlerden kan testi sonuçlarına kadar hasta ilerlemesi hakkında büyük miktarda bilgiyi hızlı bir şekilde yorumlamak için kullanılabilir. Daha fazla hasta verisi toplandıkça, genomik ve kişiselleştirilmiş tıp mevcut bilgi miktarını büyük ölçüde genişletecek ve gelecekte daha fazla içgörü sağlanacaktır. Bilgisayarların bir hastanın durumu, tedavi süreci ve sonuçları hakkında bilgi topladığı bir durumda, bu tedavilerin etkinliği veya olumsuz olaylar ile hasta özellikleri arasındaki bağlantılar hakkında kullanışlı veriler otomatik olarak tüm popülasyon için toplanır. Altyapılar bir kez kurulduktan sonra yeni bir hasta eklemenin ek maliyeti neredeyse ihmal edilebilir olacak ve bu ölçek ekonomisi daha fazla teknolojik ilerlemeye yol açacaktır.
Makine öğrenimi tekniklerinin uygulanması, dijital ve öngörüsel çözüm yöntemlerinin geliştirilmesinde giderek daha önemli hale gelmiştir, çünkü veri toplama ve analizinin daha iyi anlaşılması mümkün olmuştur. Örneğin, makine öğrenimi sistemleri üzerine kurulu yapay zeka teknolojisi, tanımlama ve planların uygulanmasında karar verme sürecine yardımcı olabilir.
Makine öğrenimi, her kullanıcının özelliklerine ve eğilimlerine odaklanarak tanıtım tekniklerini ayarlar. Kullanıcıların gördüğü reklamlar doğrudan ilgi alanlarına ve gereksinimlerine göre uyarlandığından, bu kullanıcılar için daha etkili ve kişiselleştirilmiş bir reklam deneyimi sağlar. Bu, tüketici memnuniyetini artırabilir. Yandex’in Alice’i, Apple’ın Siri’si, Amazon’un Alexa’sı ve Microsoft’un Cortana gibi sonraki nesil kişisel dijital asistanlar, makine öğrenimindeki gelişmeler sayesinde kullanıcı etkileşimli iş planlama ve yönetim çözümleri sunmaktadır. Bu ileri teknolojiler, müşteri analizi konusunda yardımcı olabilecek bileşenler olarak düşünülmektedir.
Hasta Deneyimi ve Memnuniyet
Teknolojik ilerlemeler sayesinde gerçek yaşam deneyimleri sunulmakta ve bu nedenle dijital kullanıcı sayısı artmaktadır. Bu durumu bir fırsat olarak gören birçok şirket, dijital platformları kullanarak yaratıcı potansiyellerini ortaya çıkarmak ve hedef kitlelerine etkili bir şekilde ulaşmak için yenilikçi yaklaşımlar aramaktadır. Son on yılda dijital teknolojide önemli bir ilerleme kaydedilmiş olup, kitlesel özelleştirmeyi yönetmek ve verimliliği artırmak için insanların akıllı teknolojilerle daha yakın etkileşime girdiği “insan-makine işbirliği” döneminin yolunu açmıştır. Bu gelişmeler, sağlık turizmi ve diğer sektörler üzerinde büyük bir etki yaratmıştır. Çok sayıda hastaya yardımcı olmanın yanı sıra, sağlık hizmeti sağlayıcılarının gerçek zamanlı teknolojik güncellemeler sunmalarına, süreçleri hızlandırmalarına ve bilgiyi sentezlemelerine olanak tanımıştır. Tıbbi teknolojideki en son gelişmeler, özellikle daha hızlı ve daha etkili tedavilerin geliştirilmesinde önemli bir rekabet avantajı sunmaktadır.
Teknolojilerinin genel sağlık sektörüne entegrasyonu, sağlık turizminin genişlemesine katkıda bulunmakta ve özellikle ilk kontrol ve takip aşamaları için hasta seyahat olanaklarını ve modellerini dönüştürecektir. Mobil sağlık ve dijital sağlık teknolojisi gibi teknoloji tabanlı ürün/hizmet tekliflerinin sağlık hizmetlerinde gelişmesiyle birlikte, bireyler ve sağlık hizmeti sunan turizm işletmeleri arasında mesafe kavramı gözetmeksizin gerçek zamanlı ve anlık iletişim kurmak mümkündür.
Yapay zeka entegre iletişim teknolojilerinin kullanımıyla, müşteriler hizmetleri daha hassas ve bireysel olarak talep edebilir ve arama, danışma ve alışveriş süreçleri daha hızlı ve daha az insan etkileşimiyle tamamlanabilir. Büyük veri ve makine öğrenimi teknolojileri, tüketicilere akıllı telefonlar ve giyilebilir teknolojiler aracılığıyla zaman ve konum açısından daha esnek bir şekilde hizmet sağlayıcılarla iletişim kurma imkanı verir. Bu cihazlar ayrıca kullanıcı arama, tarama ve satın alma geçmişi verilerine dayalı olarak akıllı önerilerde bulunabilir. Bazı teknolojiler, güçlü görselleştirmelerle kullanıcıların etkileşimini artırabilir ve öğrenmelerine yardımcı olabilir. Bu yöntem, müşteri bekleme sürelerini azaltmanın yanı sıra sosyal etkileşimi de azaltabilir. Makine öğrenimine dayalı olarak, akıllı ev ve akıllı izleme sistemleri kullanıcılarına daha kapsamlı ve güvenilir hizmetler sunabilir.
Baran, Z., & Karaca, Ş. (2023). Next-Generation Technologies in Health Tourism. In Global perspectives on the opportunities and future directions of health tourism (pp. 138-164). IGI Global.
MTM. Medical Tourism Magazine, (2022). Trends in healthcare digital revolution. MTM. www.magazine. medicaltourism.com/article/trends-healthcare-digital- revolution
Katsov, I. (2019). Machine learning for business and marketing. St. Petersburg Press.
Gutnik, S. (2021). Application of data mining and machine learning methods to enhance the effectiveness of digital marketing strategies. In N. Konina (Ed.), Digital Strategies in a Global Market. Palgrave Macmillan, Cham. doi:10.1007/978-3-030- 58267-8_10
Becha, M., Riabi, O., Benmessaoud, Y., & Masri, H. (2020). Advanced Data Mining and Applications, Xiaochun Yang (Ed.) in International Conference on Advanced Data Mining and Applications (p.533-546). Springer. 10.1007/978-3-030-65390-3_40
Thimbleby, H. (2013). Technology and the Future of Healthcare. Journal of Public Health Research, 2(3), e28. doi:10.4081/jphr.2013.e28 PMID:25170499
Wang, K., Kong, H., Bu, N., Xiao, H., Qiu, X., & Li, J. (2022). AI in health tourism: developing a measurement scale. Asia Pacific Journal of Tourism Research, 27(9), 954–966. https://doi.org/10.1080/10941665.2022.2142620
Chi, O. H., Denton, G., & Dogan, G. (2020). Artificially intelligent device use in service delivery: A systematic review, synthesis, and research agenda. Journal of Hospitality Marketing & Management, 29(7), 757–786. https://doi.org/10.1080/ 19368623.2020.1721394
Panschen, J., Kietzmann, J., & Kietzmann, T. C. (2019). Artificial intelligence (AI) and its implications for market knowledge in B2B marketing. The Journal of Business & Industrial Marketing, 34(7), 1410–1419. https://doi.org/10.1108/JBIM-10-2018-0295
Li, M., Yin, D., Qiu, H., & Bai, B. (2021). A systematic review of AI technology-based service encounters: Implications for hospitality and tourism operations. International Journal of Hospitality Management, 95, 102930. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2021.102930
Alpaydin, E. (2021). Machine learning. MIT press.
