입원 기간 및 환자 흐름 예측

Machine Learning
Power BI
SQL Server

솔루션 아이디어

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의료 시설을 실행하는 사람의 경우 환자 치료에서 병상에 이르는 기간(일)을 유지합니다. 그러나 해당 수는 동일한 의료 시스템 내에서도 시설 및 질병 상태 및 전문 분야에 따라 달라질 수 있으므로 환자 흐름을 추적하고 그에 따라 계획하기가 더 어려워집니다.

이 Azure 솔루션은 병원 관리자가 기계 학습의 능력을 사용하여 병원 내 병원 수용 기간 예측, 용량 계획 및 리소스 사용률을 개선하는 데 도움이 됩니다. 최고 의료 정보 책임자는 예측 모델을 사용하여 해당 시설 내에서 과부하가 걸리는 시설과 이를 파악할 리소스를 결정할 수 있으며, 의료 라인 관리자는 이를 사용하여 환자의 릴리스를 처리하기에 적절한 직원 리소스가 있는지 확인할 수 있습니다.

병원이 병원이 더 높은 품질의 의료 서비스를 제공하고 운영 워크로드를 간소화하는 데 도움이 됩니다. 또한 재입원과 같은 다른 품질 측정값을 낮추어 정확히 숙지하는 데 도움이 됩니다.

Architecture

아키텍처 다이어그램 이 아키텍처의 SVG를 다운로드합니다.

구성 요소

  • SQL Server Machine Learning Services:환자 및 병원 데이터를 저장합니다. R을 사용하여 학습 및 예측 모델 및 예상 소비 결과를 제공합니다.
  • Power BI SQL Server 저장된 데이터를 사용하여 예측에 대한 의사 결정을 내리는 시각화가 포함된 대화형 대시보드를 제공합니다.
  • Azure Machine Learning:Machine Learning 클라우드에서 예측 분석 솔루션을 디자인, 테스트, 운영 및 관리하는 데 도움이 됩니다.

다음 단계