A tartózkodás és a betegáramlás előrejelzése

Machine Learning
Power BI
SQL Server

Solution Idea

Ha szeretné látni, hogyan bővítjük ki ezt a cikket olyan további információkkal, mint a lehetséges esetek, az alternatív szolgáltatások, az implementációval kapcsolatos megfontolások vagy a díjszabási útmutató, GitHub visszajelzéssel!

Az egészségügyi létesítményt futtató személyek számára a betegfelvételtől a betegfelvételig meg kell maradniuk. Ez a szám azonban eltérő lehet a létesítményekben, a betegség körülményei között és a szakterületek között, még ugyanazon az egészségügyi rendszeren belül is, így nehezebb nyomon követni a betegáramlást, és ennek megfelelően tervezni.

Ez az Azure-megoldás segít a kórház rendszergazdáinak a gépi tanulásban, hogy előrejelezhető legyen a kórházi belépések időtartamának előrejelzése a kapacitástervezés és az erőforrások kihasználtságának javítása érdekében. A főorvosi információs igazgató egy prediktív modellel megállapíthatja, hogy mely létesítményeket túlterelték, és mely erőforrásokat kell megerősítegelni az adott létesítményekben, és a Care Line Manager segítségével megállapíthatja, hogy lesz-e elegendő személyzet a betegek kiadásának kezelésével kapcsolatban.

Ha előre tudják jelezni a belépéskor való maradás hosszát, az segít a kórháznak magasabb minőségi ellátásban és a működési feladatok leegyszerűsítésében. Emellett segít pontosan megtervezést tervezni a fogavakra, csökkentve az egyéb minőségi intézkedéseket, például a visszafogadásokat.

Architektúra

Architektúradiagram Az architektúra SVG-nek letöltése.

Összetevők

  • SQL Server Machine Learning Services:A betegek és a kórház adatait tárolja. Betanítást és előrejelezni tudja a modelleket és előrejelezni a felhasználáshoz az R használatával.
  • Power BI interaktív irányítópultot biztosít olyan vizualizációval, amely a SQL Server tárolt adatok alapján hoz döntéseket az előrejelzések alapján.
  • Azure Machine Learning:Machine Learning segítségével prediktív elemzési megoldásokat tervezhet, tesztelhet, működőképesíthet és kezelhet a felhőben.

Következő lépések