병원 입원 기간 예측

Data Science Virtual Machine
Power BI
SQL Server

솔루션 아이디어

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이 솔루션을 사용하면 병원 내 병원 예방에 대한 유지 기간에 대한 예측 모델을 사용할 수 있습니다. LOS(Stay)의 길이는 초기 수용 날짜부터 지정된 병원 시설로부터 환자를 치료한 날짜까지의 일 수로 정의됩니다.

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배포

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개요

이 솔루션을 사용하면 병원 내 병원 예방에 대한 유지 기간에 대한 예측 모델을 사용할 수 있습니다. LOS(Stay)의 길이는 초기 수용 날짜부터 지정된 병원 시설로부터 환자를 치료한 날짜까지의 일 수로 정의됩니다. 동일한 의료 시스템 내에서도 다양한 시설과 질병 상태 및 전문 분야에 걸쳐 LOS의 상당한 변형이 있을 수 있습니다. 허용 시 고급 LOS 예측은 관리 품질뿐만 아니라 운영 워크로드 효율성을 크게 향상시키고 재입원과 같은 다양한 다른 품질 측정값을 낮출 수 있는 정확한 계획 수립에 도움이 될 수 있습니다.

비즈니스 관점

병원 관리에는 더 안정적인 기간 예측의 이점을 기대할 수 있는 두 명의 비즈니스 사용자가 있습니다. 이러한 항목은 다음과 같습니다.

  • CMIO(Chiefs Medical Information Officer)는 의료 조직의 정보/기술과 의료 전문가 간의 격차를 해소합니다. 이러한 업무에는 일반적으로 분석을 사용하여 리소스가 병원 네트워크에 적절하게 할당되는지 확인하는 것이 포함됩니다. 이 작업의 일환으로 CMIO는 어떤 시설의 과부하가 적용되는지, 특히 이러한 리소스를 수요에 맞게 다시 구성하기 위해 이러한 시설의 리소스를 다시 구성해야 하는지 확인할 수 있어야 합니다.
  • 환자의 치료와 직접 관련된 의료 라인 관리자입니다. 이 역할은 개별 환자의 상태를 모니터링하고, 직원이 환자의 특정 진료 요구 사항을 충족할 수 있는지 확인해야 합니다. 또한 의료 라인 관리자는 환자의 이식을 관리해야 합니다. 환자의 LOS를 예측하는 기능을 통해 의료 라인 관리자는 직원 리소스가 환자의 릴리스를 처리하는 데 적합한지 확인할 수 있습니다.

데이터 과학자 큐브 뷰

SQL Server Machine Learning Services는 관계형 데이터로 R 스크립트를 실행하는 기능을 제공하는 SQL Server 기능입니다. 예측 분석 및 기계 학습에 오픈 소스 패키지 및 프레임워크와 Microsoft R 패키지를 사용할 수 있습니다. 스크립트는 SQL Server 외부에서 또는 네트워크를 통해 데이터를 이동하지 않고 데이터베이스 내에서 실행됩니다.

이 솔루션은 데이터를 만들고 구체화하고, R 모델을 학습시키고, SQL Server 머신에서 채점을 수행하는 데 필요한 단계를 안내합니다. SQL Server 최종 채점된 데이터베이스 테이블은 각 환자의 예측 LOS를 제공합니다. 그런 다음 이 데이터는 Power BI 시각화됩니다. (시뮬레이션된 데이터는 이 템플릿에서 기능을 설명하는 데 사용됩니다.)

솔루션을 테스트하고 개발하는 데이터 과학자는 컴퓨팅을 SQL Server 푸시하면서 로컬 컴퓨터에서 선호하는 R IDE에서 편리하게 작업할 수 있습니다. 완료된 솔루션은 저장 프로시저에 R에 대한 호출을 포함시켜 SQL Server 배포됩니다. 그런 다음 SQL Server Integration Services 및 SQL Server 에이전트를 통해 이러한 솔루션을 추가로 자동화할 수 있습니다.

이 솔루션에는 데이터 과학자가 R 폴더에 필요한 R 코드가 포함되어 있습니다. SQLR 폴더에 배포할 수 있는 저장 프로시저(.sql 파일)가 표시됩니다. Azure에 배포 단추를 클릭하여 자동화를 테스트하면 전체 솔루션을 Azure 구독에서 사용할 수 있습니다.

가격 책정

배포에 사용되는 Azure 구독에는 이 솔루션에 사용되는 서비스에 대한 사용 요금이 부과됩니다. 가격 책정에 대한 자세한 내용은 Azure 가격 책정 페이지 를 참조하세요.

구성 요소

다음 단계