Прогнозирование продолжительности пребывания в больнице

Виртуальные машины для обработки и анализа данных
Power BI
SQL Server

Концепция решения

если вы хотите узнать больше о том, как получить дополнительные сведения о возможных вариантах использования, альтернативных службах, рекомендациях по реализации или ценах, сообщите нам о GitHub.

Это решение позволяет прогнозной модели оставаться в курсе нахождения в больницы. Срок погашения (Лос) определяется в количестве дней с начальной даты от, до даты, когда пациент отключается от любого конкретного больницы.

Architecture

Схема архитектуры . Скачайте SVG этой архитектуры.

Развертывание

инструкции по развертыванию и дополнительные сведения о технической реализации см. в статье прогнозирование длительности больницы GitHub репозитории.

Общие сведения

Это решение позволяет прогнозной модели оставаться в курсе нахождения в больницы. Срок погашения (Лос) определяется в количестве дней с начальной даты от, до даты, когда пациент отключается от любого конкретного больницы. Возможны значительные вариации в различных средствах, а также в условиях болезни и функциональные возможности даже в той же системе здравоохранения. Advanced Лос-предсказание во время поправности может значительно повысить качество обслуживания, а также эффективность рабочей нагрузки и обеспечить точное планирование неоплачиваемых результатов, что приводит к снижению различных других мер качества, таких как приемы.

Перспектива бизнеса

Существует два разных бизнес-пользователя в управлении больницы, которые могут рассчитывать на преимущества более надежных прогнозов продолжительности. А именно:

  • Руководитель по медицинских сведениям (CMIO), который разбивается на разделение между специалистами информационными/Technology и здравоохранения в организации здравоохранения. Их обязанности обычно включают использование аналитики, чтобы определить, правильно ли распределяются ресурсы в сети больницы. В рамках этого CMIO должен иметь возможность определить, какие средства перечисляются, и, в частности, какие ресурсы в этих средствах могут потребоваться опираются для пересогласования ресурсов по требованию.
  • Руководитель строки, который напрямую вовлечен в пациентов. В его обязанности входит мониторинг состояния отдельных пациентов, а также обеспечение достаточных штатных ресурсов для выполнения конкретных требований при лечении пациентов. Руководитель строки также должен управлять разрядами своих пациентов. Возможность прогнозировать Лос с пациентами позволяет менеджерам по графику определить, достаточно ли сотрудников для управления выпуском пациента.

Перспектива "анализу данных"

SQL Server Машинное обучение Services — это функция в SQL Server, которая дает возможность выполнять скрипты R с реляционными данными. Для прогнозной аналитики и машинного обучения можно использовать пакеты и платформы с открытым исходным кодом, а также пакеты Microsoft R. Скрипты выполняются в базе данных без перемещения данных за пределы SQL Server или по сети.

в этом решении рассматриваются шаги, необходимые для создания и уточнения данных, обучения моделей R и выполнения оценки на SQL Server компьютере. последняя таблица оцененной базы данных в SQL Server выдает прогнозируемую LOS для каждого пациента. Затем эти данные выявляются визуально в Power BI. (Смоделированные данные используются в этом шаблоне для иллюстрации этой функции.)

Специалисты по обработке и анализу данных, которые проверяют и разрабатывают решения, могут работать с предпочтительным интерфейсом R IDE на своем локальном компьютере, одновременно отправляя вычислительные ресурсы в SQL Server. завершенные решения развертываются в SQL Server путем встраивания вызовов R в хранимые процедуры. затем эти решения можно автоматизировать с помощью SQL Server Integration Services и агента SQL Server.

Это решение включает код R, необходимый для анализу данных в папке R. В нем отображаются хранимые процедуры (SQL-файлы), которые могут быть развернуты в папке SQLR. Нажмите кнопку "развернуть в Azure", чтобы протестировать автоматизацию, и все решение будет доступно в вашей подписке Azure.

Цены

Ваша подписка Azure, используемая для развертывания, будет взимать плату за использование служб, используемых в этом решении. Сведения о ценах см. на странице цен на Azure.

Компоненты

Дальнейшие действия