Echocardiography Device Selection with Multicriteria Decision Making Methods

Year 2017, Volume: 4 Issue: 1, 41 - 49, 07.02.2017

Tamer Eren , Şeyma Cihan , Enes Ayan , Taner Topal , Erdem Kamil Yıldırım

https://doi.org/10.17681/hsp.285651

Abstract

Aim: Medical devices are the most budgeted items in hospitals. For this
reason, the decision to buy a medical device is one of the critical decisions.
In this study, the selection problem of echocardiography device planned to be
taken to a cardiology department in a public hospital was discussed. Methods: Criteria affecting
echocardiography device selection and available alternative devices were
determined by reviewing the relevant literature and taking the opinions of
three physicians specializing in cardiology. After the selection criteria were
determined, the criteria were weighted by the Analytic Hierarchy Process (AHP)
method and the best alternative was determined by sorting the alternatives by
TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) method.
Results: The priorities of the
alternatives determined for the selection problem of the echocardiography
device were found to be %48 for B, %29 for A, and %23 for C, according to the
AHP method. With the TOPSIS method, the ideal distance (Si *), negative ideal
distance (Si-) and the ideal solution relative (Ci *) values ​​of each decision
point were found to be 0, 0.124287 and 1 for B, respectively. Conclusion: According to the method of
AHP and TOPSIS, device B is the first alternative.

Keywords

AHP, medical machine selection, multicriteria decision making

Çok Ölçütlü Karar Verme Yöntemleri ile Ekokardiyografi Cihazı Seçiminin Yapılması

Abstract

Amaç:
Medikal cihazlar hastanelerde en çok bütçe ayrılan
kalemlerdendir. Bu nedenle medikal cihaz alım kararı kritik kararlardan
biridir. Bu çalışmada, bir devlet hastanesinde Kardiyoloji Servisine alınması
planlanan ekokardiyografi cihazı seçim problemi ele alınmıştır. Gereç ve Yöntem: Ekokardiyografi cihazı seçimini etkileyen kriterler ve mevcut
alternatif cihazlar konuyla ilgili literatür taranarak ve kardiyoloji alanında
uzman üç hekimin görüşleri alınarak belirlenmiştir. Seçim kriterleri
belirlendikten sonra Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) yöntemi ile kriterler
ağırlıklandırılmış ve İdeal Çözüme Dayalı Sıralama Tekniği (TOPSIS) yöntemi ile
alternatifler sıralanarak en iyi alternatif belirlenmiştir. Bulgular: Ekokardiyografi cihazının seçim problemi için belirlenen
alternatiflerin öncelikleri AHP yöntemine göre, B cihazı için %48, ikinci sırada yer
alan A cihazı için %29, C cihazı için ise %23 olarak bulunmuştur.
TOPSIS yöntemi ile İdeal Uzaklık (S_i^*
), Negatif İdeal Uzaklık (S_i^-) ve her bir karar noktasının
ideal çözüme göreli yakınlık (C_i^*) değerleri B cihazı
için sırasıyla 0, 0.124287 ve 1 olarak bulunmuştur. Sonuç:
AHP ve TOPSIS yöntemine göre B cihazı birinci alternatif olarak öne çıkmıştır.

Keywords

çok ölçütlü karar verme, medikal cihaz seçimi, TOPSIS, AHP

References

• 1. Martelli N, Hansen P, Van Den Brink H, Boudard A, Cordonnier AL, Devaux C, et al. Combining Multi-Criteria Decision Analysis And Mini-Health . . Technology Assessment: A Funding Decision-Support Tool for Medical Devices in A University Hospital Setting. Journal of Biomedical Informatics 2016; 59: 201-208.
• 2. Ivlev I, Vacek J, Kneppo P. Multi-Criteria Decision Analysis For Supporting The Selection Of Medical Devices Under Uncertainty. European Journal of Operational Research, 2015; 247(1): 216-228.
• 3. World Health Organization. World Health Report 2010: Health Systems Financing, The Path To Universal Coverage. Geneva, Switzerland Available from http://www.who.int/whr/2010/10_summary_en.pdf. Erişim Tarihi: 7.6.2016.
• 4. Arslan Ç, Catay M, Budak E. A Decision Support System for Machine Tool Selection. Journal of Manufacturing Technology Management 2004; 15(1): 101-109.
• 5. Dağdeviren M. Decision Making in Equipment Selection: An Integrated Approach with AHP and PROMETHEE. Journal of Intelligent Manufacturing 2008; 19(4): 397-406.
• 6. Yılmaz B, Dağdeviren M. Ekipman Seçimi Probleminde PROMETHEE ve Bulanık PROMETHEE Yöntemlerinin Karşılaştırmalı Analizi. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi 2010; 25(4): 811-826.
• 7. Santos FA, Garcia R. Decision Process Model To The Health Technology Incorporation. In Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2010 Annual International Conference of the IEEE 2010; 414-417.
• 8. Kaya İ, Kılınç MS, Çevikcan E. Makine Teçhizat Seçim Probleminde Bulanık Karar Verme Süreci. Mühendis ve Makine 2007; 49(576): 8-14.
• 9. Chatburn RL, Primiano JFP. Decision Analysis For Large Capital Purchases: How To Buy A Ventilator. Respiratory care 2001; 46(10): 1038-1053.
• 10. Çimren E, Çatay B, Budak E. Development of a Machine Tool Selection System Using AHP. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 2007; 35(3-4): 363-376.
• 11. Balaji CM, Gurumurthy A, Kodali R. Selection Of A Machine Tool For FMS Using ELECTRE III—A Case Study. IEEE International Conference on Automation Science and Engineering 2009; 171-176.
• 12. Bazzazi, AA, Osanloo M, Karimi B. Deriving Preference Order of Open Pit Mines Equipment through MADM Methods: Application of Modified VIKOR Method. Expert Systems with Applications 2011; 38(3): 2550-2556.
• 13. Özgen A, Tuzkaya G, Tuzkaya UR, Özgen D. A Multi-Criteria Decision Making Approach For Machine Tool Selection Problem In A Fuzzy Environment. International Journal of Computational Intelligence Systems 2011; 4(4): 431-445.
• 14. Çalışkan H, Kurşuncu B, Kurbanoğlu C, Güven ŞY. TOPSIS Metodu Kullanılarak Kesici Takım Malzemesi Seçimi. Makine Teknolojileri Elektronik Dergisi 2012; 9(3): 35-42.
• 15. Perçin S. Bulanık AHS Ve TOPSIS Yaklaşımının Makine teçhizat Seçimine Uygulanması. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 2012; 21(1): 169-184.
• 16. Taha Z, Rostam S. A Hybrid Fuzzy Ahp-Promethee Decision Support System for Machine Tool Selection in Flexible Manufacturing Cell. Journal of Intelligent Manufacturing 2012; 23(6): 2137-2149.
• 17. Ertuğrul İ, Özçil A. Çok Kriterli Karar Vermede TOPSIS ve VIKOR Yöntemleriyle Klima Seçimi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler 2014; 4(1): 267-282.
• 18. Özdağoğlu A. Üretim Faaliyetinde Bulunan İşletmeler İçin CNC Torna Tezgâhı Alternatiflerinin VIKOR ve TOPSIS Yöntemleri İle Karşılaştırılması. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 2014; 14(2): 37-57.
• 19. Rahimdel MJ, Ataei M. Application of Analytical Hierarchy Process to Selection of Primary Crusher. International Journal of Mining Science and Technology 2014; 24(4): 519-523.
• 20. Kursunoglu N, Onder M. Selection of An Appropriate Fan For An Underground Coal Mine Using The Analytic Hierarchy Process. Tunnelling And Underground Space Technology 2015; 48: 101-109.
• 21. Martelli N, Billaux M, Borget I, Pineau J, Prognon, P, Van Den Brink H. Introduction of Innovative Medical Devices at French University Hospitals: An Overview Of Hospital-Based Health Technology Assessment Initiatives. International Journal Of Technology Assessment In Health Care 2015; 31(1-2): 12-18.
• 22. Wu Z, Ahmad J, Xu J. A Group Decision Making Framework Based On Fuzzy VIKOR Approach For Machine Tool Selection With Linguistic Information. Applied Soft Computing 2016; 42: 314-324.
• 23. Karim R, Karmaker CL. Machine Selection by AHP and TOPSIS Methods. American Journal of Industrial Engineering 2016; 4(1): 7-13.
• 24. Dağdeviren M, Eren T. Tedarikçi Firma Seçiminde Analitik Hiyerarşi Prosesi Ve 0-1 Hedef Programlama Yöntemlerinin Kullanılması. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 2001; 16(1-2): 41-52.
• 25. Saaty TL. The Analytic Hierarchy Process. New York: McGraw-Hill; 1980.
• 26. Felek S, Yuluğkural Y, Aladağ Z. Mobil İletişim Sektöründe Pazar Paylaşımının Tahmininde AHP ve ANP Yöntemlerinin Kıyaslaması. Makine Mühendisleri Odası Endüstri Mühendisleri Dergisi 2007; 18(1): 6-22.
• 27. Cristóbal JRS. Contractor Selection Using Multicriteria Decision Making Methods. Journal of Construction Engineering and Management 2012; 138(6): 751-758.
• 28. Çakır S, Perçin S. Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü. Ege Akademik Bakış 2013; 13(4): 449-459.
• 29. Popescu BA, Stefanidis A, Nihoyannopoulos P, Fox KF, Ray S, Cardim N, et al. Ekokardiyografi Laboratuvarlarının Akreditasyonu İçin Avrupa Kardiyovasküler Görüntüleme Derneği Tarafından Belirlenmiş Güncel Standartlar Ve İşlemler. Türk Kardiyol Dern Arş - Arch Turk Soc Cardiol 2014; 42(3): 17-31.
• 30. Super Decisions version 1.6.0 by Creative Decisions Foundation, Pittsburgh, USA, website:www.superdecisions.com. 2016.
• 31. Ayağ Z, Özdemir RG. A Fuzzy AHP Approach To Evaluating Machine Tool Alternatives. Journal of intelligent manufacturing 2006; 17(2): 179-190.
• 32. Genç T, Masca M. TOPSIS ve PROMETHEE Yöntemleri ile Elde Edilen Üstünlük Sıralamalarının Bir Uygulama Üzerinden Karşılaştırılması. Afyon Kocatepe Üniversitesi İİBF Dergisi 2013;.15(2): 539-566.
• 33. Ivlev I, Kneppo P, Bartak M. Multicriteria Decision Analysis: A Multifaceted Approach To Medical Equipment Management. Technological and Economic Development of Economy. 2014; 20 (3): 576–589.
• 34. Liberatore MJ, Nydick RL. The Analytic Hierarchy Process İn Medical And Health Care Decision Making: A Literature Review. European Journal of Operational Research 2008; 189(1): 194-207.
• 35. David Y, Jahnke EG. Medical Technology Management: From Planning To Application. In Proceedings of the 2005 IEEE engineering in medicine and biology 27th annual conference, Shanghai, China 2005; 186-189.
• 36. Sloane, EB, Liberatore MJ, Nydick RL, Luo W, Chung QB. Using The Analytic Hierarchy Process As A Clinical Engineering Tool To Facilitate An İterative, Multidisciplinary, Microeconomic Health Technology Assessment. Computers & Operations Research 2003; 30(10): 1447-1465.