Předpověď délky pobytu v nemocnicích

Toto řešení zajišťuje prediktivní model délky pobytu pro příjem hospitalizovaných pacientů. Délka pobytu se definuje jako počet dní od počátečního data nástupu až do data, kdy je příslušný pacient propuštěn z libovolného nemocničního zařízení.

Popis

Poznámka: Pokud jste toto řešení už nasadili, můžete ho zobrazit kliknutím sem.

Odhadovaný čas zřízení: 30 minut

Požaduje se předběžný souhlas: Před prvním nasazením virtuálního počítače pro datové vědy v předplatném Azure, musíte přijmout podmínky použití pro tento virtuální počítač. Kliknutím sem potvrďte souhlas s těmito podmínkami.

Přehled

Toto řešení zajišťuje prediktivní model délky pobytu pro příjem hospitalizovaných pacientů. Délka pobytu se definuje jako počet dní od počátečního data nástupu až do data, kdy je příslušný pacient propuštěn z libovolného nemocničního zařízení. Délka pobytu se může napříč jednotlivými zařízeními, specializacemi a nemocemi výrazně lišit, a to i v rámci stejného systému zdravotnické péče. Upřesněná predikce délky pobytu v době příjmu může výrazně zlepšit kvalitu péče a efektivitu provozu a napomáhá přesnému plánování propouštění. Výsledkem je snížení různých dalších kvalitativních ukazatelů, jako jsou například opakované příjmy.

Z obchodního pohledu

Ve vedení nemocnic existují dva typy různých obchodních uživatelů, kteří mohou očekávat výhody plynoucí ze spolehlivějších předpovědí délky pobytu. Jsou to:

  • CMIO (Chief Medical Information Officer), kteří mají v zařízení zdravotnické péče na starosti propojení mezi informatikou/technologiemi a zdravotnickými pracovníky. Mezi jejich povinnosti obvykle patří využití analýz k určení, jestli se prostředky v nemocniční síti přidělují odpovídajícím způsobem. V rámci toho musí být CMIO schopen určit, která zařízení jsou přetěžována a konkrétně které prostředky v těchto zařízeních je potřeba posílit, aby odpovídaly poptávce.
  • Ředitel úseku péče, který má přímo na starosti péči o pacienty. Jeho úkolem je monitorovat stav pacientů a také zajistit, aby byl k dispozici potřebný personál pro zajištění specifických požadavků péče o jednotlivé pacienty. Ředitel úseku péče má také na starosti propuštění pacientů. Možnost predikce délky pobytu pacienta umožňuje ředitelům úseku péče určit, jestli je k dispozici dostatek personálu pro vyřízení propuštění pacienta.

Z pohledu odborníka přes data

V tomto řešení SQL Server R Services spouští R na počítači hostujícím databázi a přináší tak výpočetní prostředky k datům. Zahrnuje databázovou službu, která běží mimo proces SQL Serveru a zabezpečeně komunikuje s modulem runtime R.

Toto řešení provádí jednotlivými kroky a ukazuje, jak vytvořit a zpřesnit data, natrénovat modely R a provést vyhodnocení na počítači s SQL Serverem. Finální vyhodnocená databázová tabulka na SQL Server poskytuje predikovanou délku pobytu pro každého pacienta. Tato data se potom vizualizují v Power BI. (K ilustraci této funkce se v této šabloně využívají simulovaná data.)

Odborníci na data, kteří testují a vyvíjejí řešení, mohou pracovat v upřednostňovaném prostředí R IDE na klientském počítači a přesunout výpočetní funkce na počítač s SQL Serverem. Dokončená řešení jsou nasazena na SQL Server 2016 vložením volání R do uložených procedur. Tato řešení se potom dají dál automatizovat pomocí SQL Server Integration Services a agenta SQL Serveru.

Toto řešení zahrnuje kód R vyžadovaný odborníkem přes data ve složce R. Ukazuje uložené procedury (soubory .sql), které je možné nasadit ve složce SQLR. Poskytuje se také skript PowerShellu (soubor .ps1), který automatizuje spuštění kódu SQL. Kliknutím na tlačítko Deploy (Nasadit) otestujete automatizaci a celé řešení bude k dispozici ve vašem předplatném Azure.

Ceny

U předplatného Azure, které použijete pro toto nasazení, se budou účtovat poplatky za služby využité v tomto řešení, a to přibližně ve výši $1.15 za hodinu pro výchozí virtuální počítač.

Nezapomeňte prosím zastavit instanci virtuálního počítače, když toto řešení aktivně nepoužíváte. Provoz virtuálního počítače bude mít za následek vyšší náklady.

Pokud toto řešení nepoužíváte, odstraňte ho.

Právní omezení

© 2017 Microsoft Corporation. Všechna práva vyhrazena. Tyto informace se poskytují „tak, jak jsou“ a mohou se bez předchozího upozornění změnit. Společnost Microsoft neposkytuje s ohledem na uvedené informace žádné záruky, ať už výslovné, nebo implikované. K vytvoření řešení byla použita data třetích stran. Zodpovídáte za respektování práv ostatních, včetně pořízení náležitých licencí pro vytváření podobných datových sad a jejich dodržování.

Související architektury řešení

Správa zdravotního stavu obyvatelstva pro zdravotnictví

Správa zdravotního stavu obyvatelstva je důležitý nástroj, který je stále více využíván poskytovateli zdravotní péče ke správě a kontrole neustále rostoucích nákladů. Jádrem správy zdravotního stavu obyvatelstva je využití dat ke zpřesnění zdravotních výstupů. Tři pilíře správy zdravotního stavu obyvatelstva jsou sledování, monitorování a porovnávání. Cílem je zlepšit klinické a zdravotní výstupy a současně zajistit správu nákladů a jejich snižování.