Prever a duração da estadia nos hospitais

Máquinas Virtuais de Ciência de Dados
Power BI
SQL Server

Ideia de solução

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Esta solução permite um modelo preditivo para a duração da estadia para internamentos hospitalares. A duração da estadia (LOS) é definida no número de dias desde a data de admissão inicial até à data em que o paciente tem alta de qualquer unidade hospitalar.

Arquitetura

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Componentes

Detalhes da solução

Esta solução permite um modelo preditivo para a Duração da Estadia para internamentos hospitalares. A duração da estadia (LOS) é definida em número de dias desde a data de admissão inicial até à data em que o paciente tem alta de qualquer unidade hospitalar. Pode haver uma variação significativa de LOS em várias instalações e em todas as condições da doença e especialidades mesmo dentro do mesmo sistema de saúde. A previsão avançada de LOS no momento da admissão pode melhorar consideravelmente a qualidade dos cuidados, bem como a eficiência operacional da carga de trabalho e ajudar a planear com precisão as descargas, resultando na redução de várias outras medidas de qualidade, tais como readmissão.

Perspetiva de negócio

Existem dois diferentes utilizadores de negócios na gestão hospitalar que podem esperar beneficiar de previsões mais fiáveis da Duração da Estadia. Esses avisos são:

  • O Chefe de Informação Médica (CMIO), que divide entre a informática/tecnologia e os profissionais de saúde numa organização de saúde. As suas funções normalmente incluem a utilização de análises para determinar se os recursos estão a ser atribuídos adequadamente numa rede hospitalar. Neste domínio, o CMIO tem de ser capaz de determinar quais as instalações que estão a ser sobrecarregadas e, concretamente, quais os recursos nessas instalações que podem ter de ser reforçados para realinhar esses recursos com a procura.
  • O Gestor da Linha de Cuidados, que está diretamente envolvido com os cuidados dos pacientes. Esta função requer o acompanhamento do estado dos doentes individuais, bem como a garantia de que o pessoal está disponível para satisfazer os requisitos específicos de cuidados dos seus pacientes. Um Gestor de Linha de Cuidados também precisa de gerir a alta dos seus pacientes. A capacidade de prever LOS de um paciente permite aos Gestores de Linha de Cuidados determinar se os recursos do pessoal serão adequados para lidar com a libertação de um paciente.

Perspetiva de cientista de dados

SQL Server Machine Learning Services é uma funcionalidade em SQL Server que dá a capacidade de executar scripts R com dados relacionais. Você pode usar pacotes e estruturas de código aberto, e os pacotes Microsoft R, para análise preditiva e machine learning. Os scripts são executados na base de dados sem mover dados para fora SQL Server ou sobre a rede.

Esta solução percorre os passos necessários para criar e refinar dados, treinar os modelos R e realizar pontuação na máquina SQL Server. A tabela final de base de dados pontuada em SQL Server dá o LOS previsto para cada paciente. Estes dados são então visualizados em Power BI. (Os dados simulados são utilizados neste modelo para ilustrar a funcionalidade.)

Os cientistas de dados que estão a testar e a desenvolver soluções podem trabalhar convenientemente a partir do seu R IDE preferido no seu computador local, enquanto empurram o cálculo para o SQL Server. As soluções concluídas são implementadas para SQL Server incorporando chamadas para R em procedimentos armazenados. Estas soluções podem então ser automatizadas com SQL Server Serviços de Integração e SQL Server agente.

Esta solução inclui o código R necessário por um cientista de dados na pasta R. Mostra os procedimentos armazenados (.sql ficheiros) que podem ser implantados na pasta SQLR. Clique no botão Implementar para Azure para testar a automatização e toda a solução será disponibilizada na sua subscrição Azure.

Implementar este cenário

Para obter instruções de implantação e mais detalhes sobre a implementação técnica, consulte a duração prevista de permanência nos hospitais GitHub repo.

Preços

A sua assinatura Azure utilizada para a implantação incorrerá em custos de consumo nos serviços utilizados nesta solução. Para mais detalhes sobre preços, visite a Página de Preços do Azure.

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