Arquitectura de solución: Predicción de la duración de la estancia y el flujo de pacientes con análisis de datos sanitarios

Para aquellas personas que dirigen un centro sanitario, la duración de la estancia, es decir, el número de días desde que ingresa un paciente hasta que se le da el alta, importa. Sin embargo, ese número puede variar de unos centros a otros y según las patologías y especialidades, incluso dentro del mismo sistema sanitario, lo que dificulta el seguimiento del flujo de pacientes y planificar en consecuencia.

Esta solución de Azure ayuda a los administradores de hospitales a usar el potencial del aprendizaje automático para predecir la duración de las estancias en el hospital, con el fin de mejorar la planificación de la capacidad y la utilización de recursos. Un director de Información médica puede usar un modelo predictivo para determinar qué servicios están sobrecargados y qué recursos debe reforzar en esos servicios, mientras que el director de un teléfono de atención puede usarlo para determinar si habrá personal adecuado para atender el alta de un paciente.

El hecho de poder predecir la duración de la estancia en el momento del ingreso ayuda a los hospitales a ofrecer una atención sanitaria de más calidad y a optimizar su carga de trabajo operativa. También permite planificar las altas de un modo más preciso y reducir así otras medidas de calidad, como los reingresos.

Implementar en Azure

Utilizar la siguiente plantilla predefinida para implementar esta arquitectura en Azure

Implementar en Azure

Visualización de la solución implementada

Power BI SQL Database Machine Learning

Guía sobre la implementación

Productos/descripción Documentación

SQL Server R Services

Almacena los datos de los pacientes y del hospital. Proporciona modelos de entrenamiento y predicción, así como resultados previstos para usarlos con R.

Power BI

Power BI ofrece un panel interactivo con visualización que usa los datos almacenados en SQL Server para sustentar la toma de decisiones sobre predicciones.

Machine Learning Studio

Machine Learning ayuda a diseñar, probar, utilizar y administrar soluciones de análisis predictivo en la nube.

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