入院期間の予測

Data Science Virtual Machine
Power BI
SQL Server

ソリューションのアイデア

この記事にさらに多くの情報 (想定されるユース ケース、代替サービス、実装に関する考慮事項、価格ガイダンスなど) の掲載をご希望の方は、GitHub のフィードバックでお知らせください。

このソリューションでは、入院期間の予測モデルを実現します。 入院期間 (LOS) は、患者の入院初日から、特定の病院施設を退院するまでの日数で定義されます。

Architecture

アーキテクチャ図 このアーキテクチャの SVG をダウンロードしてください。

デプロイ

デプロイの手順と技術的な実装の詳細については、GitHub リポジトリの「Predicting Length of Stay in Hospitals」を参照してください。

概要

このソリューションでは、入院期間の予測モデルを実現します。 入院期間 (LOS) は、患者の入院初日から、特定の病院施設を退院するまでの日数で定義されます。 同じ医療システム内であっても、医療施設、病状、専門の科によって、LOS が大きく異なる可能性があります。 入院時点での LOS の高度な予測により、ケアの質と運用ワークロードの効率を大幅に向上させることができます。また、退院に向けた計画を正確に立てることができるため、質の他の評価指標 (再入院率など) が改善されます。

ビジネスの観点

病院管理には、入院期間の予測の信頼性が向上することでメリットが得られると考えられる 2 種類のビジネス ユーザーがいます。 具体的には次のとおりです。

  • 医療機関において情報科学/技術の専門家と医療従事者の境界線上に位置する、最高医療情報責任者 (CMIO)。 通常、CMIO の任務には、分析を使用して、病院ネットワーク内でリソースが適切に割り当てられているかどうかを判断することが含まれます。 この一環として、CMIO は、過大な負荷がかかっている施設を特定できる必要があります。具体的には、それらの施設で強化する必要があるリソースを特定し、需要に合わせてそれらのリソースを再調整する必要があります。
  • 患者のケアに直接関与するケア ライン マネージャー。 このロールは、個々の患者の状態を監視し、患者の特定のケア要件に対応するためのスタッフを確保する必要があります。 また、ケア ライン マネージャーは、患者の退院を管理する必要があります。 患者の LOS を予測できることで、ケア ライン マネージャーは、患者の退院に対応するスタッフ リソースが適切かどうかを判断できます。

データ サイエンティストの観点

SQL Server Machine Learning Services は、リレーショナル データを使用して R スクリプトを実行できるようになる SQL Server の機能です。 オープンソースのパッケージとフレームワーク、および予測分析と機械学習用の Microsoft R パッケージを使用できます。 スクリプトは、SQL Server の外部またはネットワーク経由でデータを移動することなく、データベース内で実行されます。

このソリューションでは、データの作成と調整、R モデルのトレーニング、SQL Server マシンでのスコアリングの実行に必要な手順を示します。 SQL Server のスコア付けされた最終的なデータベース テーブルには、各患者の予測された LOS が示されます。 このデータは Power BI で視覚化されます。 (機能を説明するために、このテンプレートではシミュレートされたデータが使用されています)。

ソリューションのテストと開発を行っているデータ サイエンティストは、各自のローカル コンピューターで R IDE の利便性を活用すると同時に、コンピューティングを SQL Server にプッシュできます。 完成したソリューションは、ストアド プロシージャに R の呼び出しを埋め込むことによって、SQL Server にデプロイされます。 これらのソリューションは、SQL Server Integration Services および SQL Server エージェントを使用してさらに自動化できます。

このソリューションでは、データ サイエンティストが必要とする R コードが R フォルダーに含まれています。 これは、SQLR フォルダーに展開できるストアド プロシージャ (.sql ファイル) を示しています。 [Azure へのデプロイ] ボタンをクリックして自動化をテストすると、ソリューション全体が Azure サブスクリプションで使用できるようになります。

価格

デプロイに使用される Azure サブスクリプションでは、このソリューションで使用されるサービスの従量課金が発生します。 料金の詳細については、Azure 料金ページを参照してください。

Components

次のステップ