SıradakiSonraki rehber
Diyabet Yönetiminde Yapay Zeka
Endüstriler
Sektörler KILAVUZU
Hastane hasta akışında yapay zeka, kaç hastanın geleceğini, kimin ne zaman taburcu edileceğini ve her birimin kaç yatağa ihtiyaç duyacağını tahmin etmek için tahmin ve optimizasyonu kullanıyor.
Bu önemlidir çünkü kalabalık acil servisler, gecikmiş taburculuklar ve iptal edilen ameliyatlar genellikle klinik sorunlardan ziyade talep ve kapasite arasındaki uyumsuzluklardan kaynaklanmaktadır ve erken tahminler yöneticilerin saatler veya günler öncesinden hareket etmesine olanak tanımaktadır.
Hasta akışı, hastaların gelişinden kabulüne, tedavisine, transferine ve taburculuğuna kadar olan hareketidir. Herhangi bir adım durduğunda, etkiler dalgalanıyor: Acil servise kabul edilen hastalar koridorlarda sedyelerde bekliyor (biniş olarak adlandırılıyor), ambulansların yönü değiştirilebiliyor ve zorunlu ameliyatlar erteleniyor. Operasyonel yapay zeka, teşhis koymak yerine bu darboğazları hedef alıyor. Üç tahmin görevi hakimdir. Talep tahmini, geçmişi, mevsimselliği, haftanın gününü, tatilleri ve bazen de solunum yolu virüsü gözetimini kullanarak varışları ve kabulleri saat veya güne göre tahmin eder. Teşhisler, prosedürler, laboratuvar eğilimleri, hareketlilik ve görüntüleme veya bir rehabilitasyon tesisine yerleştirme gibi bekleyen görevleri kullanarak, yatan her hastanın muhtemelen ne zaman ayrılacağı kalış süresi ve taburculuk tahmini tahminleri. Kapasite tahmini, genel koğuş yataklarıyla değiştirilemeyen yoğun bakım ünitesi veya telemetri gibi özel yataklar da dahil olmak üzere birim bazında doluluk miktarını projelendirmek için bu ikisini birleştirir. Bu tahminler genellikle personelin hastane genelindeki durumu tek bir yerde görebildiği komuta merkezlerini besler. Johns Hopkins Hastanesi, 2016 yılında GE Healthcare ile birlikte bir kapasite komuta merkezi açtı ve o zamandan bu yana pek çok sistem, GE HealthCare, Qventus ve LeanTaaS gibi satıcıların benzer kurulumlarını benimsedi. Bildirilen faydalar genellikle daha az biniş veya daha hızlı transferleri içerir, ancak sonuçlar büyük ölçüde yazılıma eşlik eden süreç değişikliklerine bağlıdır. Önemli bir yanılgı, modelin kendisinin yatakları serbest bırakmasıdır. Bir tahmin yalnızca birisinin buna göre hareket etmesi durumunda yardımcı olur: taburcu özetini tamamlamak, ulaşım rezervasyonu yapmak veya hemşireleri yeniden atamak. Bir diğeri ise kapasitenin sadece yatak sayısı olduğudur. Personel alımı, oda temizliğinin yenilenmesi ve bakım evi ya da rehabilitasyon yerlerinin mevcudiyeti genellikle akışı fiziksel yataklardan daha fazla kısıtlar. Adil olmak da önemlidir: Taburcu etme araçları dikkati taburcu edilmesi kolay hastalara odaklarsa, iş akışı bunu telafi etmediği sürece karmaşık hastalar daha uzun süre bekleyebilir.
Sektör bağlamı, yapay zeka fikirlerinin gerçeklikle temasta kalıp kalamayacağını belirler.
Etki alanı kısıtlamaları kabul edilebilir hata oranlarını ve gözetim modellerini etkiler.
Başarılı dağıtımlar, teknik kapasiteyi ön saflardaki iş akışlarıyla uyumlu hale getirir.
Operasyonel yapay zeka, daha düşük doğrudan hasta riski taşıdığı ve net mali teşviklere sahip olduğu için birçok klinik araçtan daha hızlı yayılabilir. Olası büyüme alanları arasında hastane tahminlerinin akut sonrası bakım kapasitesiyle ilişkilendirilmesi, öngörülen talebe bağlı personel planları ve taburculuk evraklarının taslağını hazırlayan veya taburcu olmayı engelleyen şeyleri özetleyen üretken yapay zeka yer alıyor. Ana sınırlar organizasyoneldir: tahminler yalnızca roller, üst kademeye yükseltme kuralları ve harekete geçme yetkisi açıkça tanımlandığında değer sağlar. Hastanelerin aynı zamanda optimizasyonun yükü personel üzerine yüklemediğini veya karmaşık hastaları dezavantajlı hale getirmediğini de kontrol etmesi gerekecektir. Yalnızca yazılıma özgü dramatik iyileştirmeler yerine, sürecin yeniden tasarımına bağlı istikrarlı, artan kazanımlar bekleyebilirsiniz.
Bir yatak yönetimi ekibi, önümüzdeki 48 saat boyunca acil durum kabullerini saat bazında tahmin eden bir gösterge tablosu kullanıyor ve hastalar uçağa binmeye başladıktan sonra değil, akşam yoğunluğundan önce bir acil müdahale ünitesini açıyor.
Her sabah taburcu olma olasılığı modeli, 24 saat içinde ayrılmaya hazır olabilecek yatan hastaları sıralayarak vaka yöneticilerini ulaşımı, ilaçları ve evde bakımı erkenden ayarlamaya teşvik ediyor.
Bir cerrahi planlayıcı, yoğun bakım yataklarının sıkışık olmasının beklendiği bir günde birkaç uzun süreli elektif vakanın rezervasyonunu önlemek için tahmini ameliyat sonrası kalış süresini kullanır.
Bir sağlık sisteminin transfer merkezi, gelen bir transferi kabul etmeden önce hastanelerdeki tahmini doluluk durumunu kontrol eder ve hastayı uygun yatağın bulunması muhtemel bölgeye yönlendirir.
Düzenleyici gereklilikler, aksi takdirde güçlü prototipleri geçersiz kılabilir.
Tarihsel veriler belirli topluluklara zarar veren önyargıları kodlayabilir.
Eski sistemler entegrasyon darboğazları ve gizli maliyetler yaratabilir.
Sorunun çerçevelenmesinden değerlendirmeye kadar alan uzmanlarını dahil edin.
Lansmandan önce denetim yollarını ve belgeleri tasarlayın.
Uyumluluk ve güvenlik yükümlülüklerini erkenden doğrulayın.
Açık durdurma ve geri alma kriterleriyle aşamalar halinde kullanıma alın.
Free newsletter
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Hastane hasta akışında yapay zeka, kaç hastanın geleceğini, kimin ne zaman taburcu edileceğini ve her birimin kaç yatağa ihtiyaç duyacağını tahmin etmek için tahmin ve optimizasyonu kullanıyor. Bu önemlidir çünkü kalabalık acil servisler, gecikmiş taburculuklar ve iptal edilen ameliyatlar genellikle klinik sorunlardan ziyade talep ve kapasite arasındaki uyumsuzluklardan kaynaklanmaktadır ve erken tahminler yöneticilerin saatler veya günler öncesinden hareket etmesine olanak tanımaktadır.
Yatılı hasta kabul edildiğinde ancak yatacak yatağı bulunmadığında, acil serviste genellikle sedye üzerinde kaldığında gerçekleşir.
Taburculuk ve kalış süresi modelleri, her hastanın ne zaman eve veya başka bir tesise gideceğini tahmin etmek için teşhisleri, prosedürleri, laboratuvar eğilimlerini ve bekleyen görevleri kullanır.
Ücretsiz bir genel koğuş yatağı, yoğun bakım ünitesinin izlenmesine ihtiyaç duyan bir hastayı alamaz; bu nedenle, tahminlerin ünite ve yatak tipine göre doluluk durumunu yansıtması gerekir.
Johns Hopkins, merkezi, veriye dayalı hastane operasyonlarının ilk örneği olarak 2016 yılında GE Healthcare ile birlikte kapasite komuta merkezini açtı.
Bir tahmin yalnızca personelin buna göre hareket etmesi durumunda (örneğin taburcu özetini tamamlayarak, ulaşımı ayarlayarak veya hemşireleri yeniden görevlendirerek) yardımcı olur.
Öğrenmeye devam et
Bu konu için daha fazla rehber seçildi
SıradakiSonraki rehber
Diyabet Yönetiminde Yapay Zeka
Endüstriler