Bireysel Risk Skorlama Çerçevesi ve Yapay Zekâ Destekli Sosyal Hizmet Karar Destek Modeli: Türkiye Bağlamında Çok Kriterli Karar Modellemeye Dayalı Üç Fazlı Bir Çerçeve

Türkiye sosyal hizmet sistemi son yirmi yılda hızlı bir kurumsal dönüşüm geçirmiş; hizmet kapsamı ve erişilebilirliği önemli ölçüde genişlemiştir. Bu gelişime paralel olarak, risk değerlendirme süreçlerinin nicel, çok boyutlu ve teknoloji entegreli araçlarla güçlendirilmesi giderek daha fazla önem kazanmaktadır. Mevcut Sosyal İnceleme Raporu (SİR), bilgi toplama sürecini standartlaştırma açısından değerli bir işlev görmekle birlikte, ağırlıklı puanlama, dinamik risk izleme ve yapay zekâ destekli karar desteği gibi bileşenler sisteme henüz entegre edilmemiştir. Bu çalışma, söz konusu boşluğu gidermek amacıyla Bireysel Risk Skorlama Çerçevesi'ni (BRSC) ve üç fazlı Yapay Zekâ Destekli Sosyal Hizmet Karar Destek Modeli'ni (YZDM) kavramsal düzeyde sunmaktadır.Model birbiriyle bağlantılı üç faz üzerine inşa edilmektedir. Faz 1 - Statik Risk Skorlama Çerçevesi, sekiz ana risk kategorisi ve 47 risk faktöründen oluşan, uzman ağırlıklı çok kriterli karar modellemesine (MCDM) dayanan yapılandırılmış bir sistemdir. Faktörlerin puanlanmasında yedi ağırlıklandırma kriteri (Şiddet, Aciliyet, İşlevsellik Etkisi, Kronikleşme Riski, Kümülatif Etki, Müdahale Gerektirme Düzeyi, Epidemiyolojik Kanıtlar) kullanılmakta; kriter ağırlıkları Analitik Hiyerarşi Süreci (Analytic Hierarchy Process, AHP) ile, faktör geçerliliği Modified Delphi uzman konsensüsü yöntemiyle belirlenecektir. Faz 2 - Dinamik Ağırlıklandırma, bağlam duyarlı ağırlıklandırma (CBW), etkileşim sinerjisi (ISW) ve zaman duyarlı ağırlıklandırma (TSW) bileşenlerini içeren hesaplamalı bir uzantıdır. Faz 3 - Öğrenen Sistem, bireyselleştirilmiş risk profili üretimi ve sürekli model güncelleme kapasitesini barındıran tam otomasyon mimarisidir.Her risk faktörü 2828, 5395, 6284 ve 6698 sayılı kanunlar başta olmak üzere güncel Türkiye sosyal hizmet mevzuatıyla ilişkilendirilmiştir. YZDM, uzman klinik yargısının yerini almayı değil; görüşme desteği, otomatik raporlama, kanıta dayalı müdahale planlaması ve hizmet eşleştirme işlevleriyle mesleki kapasiteyi güçlendirmeyi hedeflemektedir. Bu ön baskı, çerçevenin fikir önceliğini zaman damgalı biçimde kayıt altına almakta ve çok aşamalı araştırma programının teorik zeminini oluşturmaktadır.Anahtar Kelimeler: bireysel risk değerlendirmesi, çok kriterli karar modelleme, MCDM, Modified Delphi, AHP, sosyal hizmet, yapay zekâ destekli karar desteği, dinamik ağırlıklandırma, öğrenen sistem, Türkiye