Prevendo o tempo de internação hospitalar

Máquinas Virtuais de Ciência de Dados
Power BI
SQL Server

Ideia da solução

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Essa solução habilita um modelo preditivo para Duração da Estada para internações no hospital. O LOS (tempo de estada) é definido em número de dias desde a data inicial do paciente até a data em que o paciente é liberado de qualquer instalação de hospital.

Arquitetura

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Implantação

Para obter instruções de implantação e obter mais detalhes sobre a implementação técnica, consulte o Guia de previsão de duração de GitHub hospital.

Visão geral

Essa solução habilita um modelo preditivo para Duração da Estada para internações no hospital. O LOS (tempo de estada) é definido em número de dias desde a data inicial do paciente até a data em que o paciente é liberado de qualquer instalação de hospital. Pode haver uma variação significativa de LOS em vários recursos e em diferentes condições e especialidades de doença, mesmo dentro do mesmo sistema de saúde. A previsão de LOS avançada no momento da admissão pode aprimorar muito a qualidade do cuidado, bem como a eficiência da carga de trabalho operacional e ajudar com o planejamento preciso de desajustes, resultando na redução de várias outras medidas de qualidade, como readmissions.

Perspectiva de negócios

Há dois usuários de negócios diferentes no gerenciamento de hospital que podem esperar se beneficiar de previsões mais confiáveis do comprimento da estada. Eles são:

  • O CMIO (Diretor de Informações Médicas), que divide entre profissionais de saúde/tecnologia e informações em uma organização de serviços de saúde. Suas tarefas normalmente incluem o uso da análise para determinar se os recursos estão sendo alocados adequadamente em uma rede de hospital. Como parte disso, o CMIO precisa ser capaz de determinar quais instalações estão sendo sobrecarregadas e, especificamente, quais recursos nessas instalações podem precisar ser reforçadas para realinhar esses recursos com demanda.
  • O Gerente de Linha de Cuidado, que está diretamente envolvido com o cuidado dos pacientes. Essa função exige o monitoramento do status de cada paciente, bem como a certeza de que a equipe está disponível para atender às demandas de cuidados de seus pacientes. Um Gerenciador de Linhas de Atendimento também precisa gerenciar o descarregamento de seus pacientes. A capacidade de prever a LOS de um paciente permite que os Gerentes de Linha de Cuidado determinem se os recursos da equipe serão adequados para lidar com a liberação de um paciente.

Cientista de Dados perspectiva

SQL Server Machine Learning Services é um recurso no SQL Server que fornece a capacidade de executar scripts R com dados relacionais. Você pode usar estruturas e pacotes de software livre e os pacotes do Microsoft R para análise preditiva e aprendizado de máquina. Os scripts são executados no banco de dados sem mover dados para fora do SQL Server ou pela rede.

Essa solução percorre as etapas necessárias para criar e refinar dados, treinar os modelos de R e executar a pontuação no computador SQL Server dados. A tabela de banco de dados pontuada final SQL Server fornece a LOS prevista para cada paciente. Esses dados são visualizados em Power BI. (Os dados simulados são usados neste modelo para ilustrar o recurso.)

Os cientistas de dados que estão testando e desenvolvendo soluções podem trabalhar convenientemente de seu IDE de R preferencial em seu computador local, enquanto esvaem a computação para o SQL Server. As soluções concluídas são implantadas SQL Server por meio da incorporação de chamadas ao R em procedimentos armazenados. Essas soluções podem ser automatizadas ainda mais com SQL Server Integration Services e SQL Server agente.

Essa solução inclui o código R necessário para um cientista de dados na pasta R. Ele mostra os procedimentos armazenados (arquivos .sql) que podem ser implantados na pasta SQLR. Clique no botão Implantar no Azure para testar a automação e toda a solução será disponibilizada em sua assinatura do Azure.

Preços

Sua assinatura do Azure usada para a implantação incorre em encargos de consumo nos serviços usados nesta solução. Para obter detalhes sobre preços, visite a Página de Preços do Azure.

Componentes

Próximas etapas