Architecture de solution : Prédire la durée de séjour et le flux de patients avec les analytiques sur les soins de santé

Pour les personnes qui gèrent un établissement de santé, la durée d’accueil, c’est-à-dire le nombre de jours de l’admission à la sortie du patient, a de l’importance. Toutefois, cette durée peut varier selon les établissements, les maladies et les spécialités, y compris au sein du même système de santé. Cela rend plus difficile le suivi du flux des patients et la planification en conséquence.

Cette solution Azure aide les administrateurs des hôpitaux à utiliser la puissance du Machine Learning pour prédire la durée de séjour en cas d’admission, afin d’améliorer la planification de la capacité et l’utilisation des ressources. Un directeur des systèmes d’information en milieu médical peut utiliser un modèle prédictif pour déterminer les établissements débordés et quelles ressources renforcer au sein de ces derniers. Un responsable des soins peut utiliser ce modèle pour déterminer si du personnel adéquat est présent pour gérer la sortie d’un patient.

Être capable de prédire la durée du séjour au moment de l’admission aide les hôpitaux à fournir des soins de meilleure qualité et à rationaliser leur charge de travail opérationnelle. Cela aide également à planifier précisément les sorties, en revoyant à la baisse les autres mesures de qualité telles que les réadmissions.

Déployer dans Azure

Le modèle prédéfini suivant permet de déployer cette architecture dans Azure

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Power BI SQL Database Machine Learning

Conseils sur l’implémentation

Produits/Description Documentation

Services SQL Server R

Stocke les données sur l’hôpital et les patients. Fournit une formation, des modèles de prévision et des projections de résultats pour la consommation à l’aide de R.

Power BI

Power BI fournit un tableau de bord interactif avec une visualisation qui utilise les données stockées dans SQL Server pour prendre des décisions en fonction des prédictions.

Machine Learning Studio

Machine Learning vous aide à concevoir, de tester, de rendre opérationnelles et de gérer facilement des solutions d’analyse prédictive dans le cloud.

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