Yazar "Pişirgen, Ali" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Artificial Intelligence in Healthcare Industry: A Transformation From Model-Driven to Knowledge-Driven DSS
    (2022) Hızıroğlu, Abdulkadir; Pişirgen, Ali; Özcan, Mert; İlter, Halil Kemal
    Healthcare professionals and inter (or multi) disciplinary academia have been paying more attention to decision support systems (DSS) for improved decision making during their health service processes or management, as well as clinical practices. Although there have been numerous DSS applications in the healthcare industry, it has been intended to provide a categorical snapshot view of current implementations or academic work at specific DSS types for better understanding the application domains by addressing the gap in the literature. To achieve this, it has been focused on DSS applications in healthcare specifically by concentrating on two main types: model-driven and knowledge-driven. In this context, relevant information systems and medical science literatures were reviewed. For health service problems like hospital placement decisions and homecare route planning, model-driven DSS applications are used for optimization and modelling. Both conventional operations research techniques like optimization, decision analysis, simulation, and multi-criteria decision making, as well as contemporary ones like heuristic search, benefit from these applications. In addition, artificial intelligence techniques help health decision makers via knowledge-driven DSS applications, specifically clinical decision support systems (CDSS). Artificial intelligence applications can also assist health professionals in enhancing their decision-making abilities by incorporating complex operational rules and developing such procedures as single-or multi-agent systems. This research focuses on what to emphasis on while designing a DSS in the healthcare setting, such as which programming or modelling languages to employ and how to transform a model-driven DSS into a knowledgedriven DSS, or how to create the DSS more intelligent. Overall, this study indicates a present course for DSS and offers useful knowledge for both scholars and professionals in the healthcare domain.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Clustering and profiling scholars based on publication performance in bibliographic databases: A case of Turkey
    (İzmir Bakırçay Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023) Pişirgen, Ali; Peker, Serhat
    Son yıllarda bilim insanlarının araştırma performansının değerlendirilmesi büyük önem kazanmıştır ve Google Scholar (GS), Scopus ve Web of Science (WoS) gibi çevrimiçi veritabanlarında bulunan geniş kapsamlı bibliyometrik veriler bu değerlendirmeyi kolaylaştırmaktadır. Bu araştırma, bilim insanlarını sınıflandırmak ve yayın özelliklerini anlamak için bibliyometrik verileri kullanan kümeleme tabanlı bir yaklaşım sunmaktadır. Akademik yaş, Üretkenlik, Güncellik ve Etki (YÜGE) modeli, bilim insanlarının yayınları hakkında daha derin bir anlayış sunmaktadır. Türk akademisine odaklanan çalışma, Google Akademik'den alınan 30 Türk üniversitesi ve bu üniversitelerin 24 bölümünden toplam 13.070 bilim insanından oluşan veri setini incelemektedir. Kümeleme analiziyle, bilim insanları "yenibaşlayanlar," "etkili orta kademelerdeki durgunlar," "yükselen yıldızlar," "hareketsiz ve verimsiz acemiler," "etkili durgun üst düzeydeki bilim insanları," "süper yıldızlar" ve "şu anda aktif ve verimli olan üst düzeydeki bilim insanları" gibi yedi farklı gruba ayrılmaktadır. İlginç bir şekilde, analiz sonuçları yükselen yıldızların %6'sının yüksek üretkenlik ve etkiye sahip araştırmalar sergilediğini ortaya koyarken, süper yıldızların yalnızca %1,32'sinin istisnai üretkenlik ve etkiye sahip olduğunu göstermektedir. Çalışma ayrıca bilim insanlarının çalıştıkları üniversiteleri, bölümleri, akademik unvanları ve doktora nitelikleri gibi demografik özelliklerini de dikkate alarak analizi geliştirmektedir. Özellikle, tıp ve ilaç bilimleri alanında eğitim alan bilim insanlarının en üretken ve etkili olduğu görülmektedir. Ayrıca, çalışma Google Akademik, WoS ve Scopus gibi üç büyük bibliyografik veritabanında bilim insanlarının yayın özelliklerini incelemektedir. 23 akademik bölümdeki 4.054 bilim insanının verilerini analiz eden araştırmanın ikinci ayağının sonuçlarına göre, bilim insanlarının GS veritabanından Scopus ve WoS veritabanlarına geçişte yayın performansında bir düşüş olduğunu göstermektedir. Ayrıca, tıp, doğa bilimleri ve mühendislik alanlarında profesörlerin daha yüksek üretkenlik ve etkiye sahip olduğu, sosyal bilimler, eğitim bilimleri ve idari, siyasi ve uygulamalı bilimlerdeki yardımcı doçentler, araştırma asistanları ve öğretim görevlilerinin daha düşük yayın performansı sergilediği görülmektedir. Bu çalışma, üniversitelere ve araştırma kuruluşlarına bilim insanlarının yayın özelliklerini değerlendirmeleri ve araştırma sonuçlarını iyileştirmek için stratejiler geliştirmeleri konusunda değerli bilgiler sunmaktadır. Oluşturulan bilim gruplar ve analizler ayrıca, politika yapıcılarına işe alım, terfi, ödüller ve fon tahsisine ilişkin kararlarında rehberlik edebilir.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Rethinking customer analytics: The impact of artificial intelligence
    (Springer International Publishing Ag, 2022) Pişirgen, Ali; Hızıroğlu, Abdulkadir; Doğan, Onur
    With the triggering effect of Covid-19 pandemic, the role of digitalization has become a strategic target and expedited the digital transformation process. World's direction to the digital future has therefore shaped the use of new-age technologies, such as internet of things, artificial intelligence (AI), machine learning and blockchain. In response to this evolvement of new-age technologies, a noticeable shift from data-driven analysis to technology-oriented applications has occurred, particularly addressing the significance of analytics and AI. These rapid advancements of AI applications influence the use of customer analytics whilst enhancing the importance both for the general understanding and individual behavior of customers, within the scope of customer analytics. Considering the embeddedness of these technologies on practical applications, this study acknowledges the high-impact role and power of AI. In this regard, the study concentrates AI applications from the perspectives of customer analytics. Furthermore, the task of AI, the level of intelligence of AI applications and how the information from customer analytics is obtained and exploited by these applications are discussed. Focusing on the practical case applications, the study suggests a taxonomical structure of AI and customer analytics.