ソリューションのアーキテクチャ: 医療分析による入院期間とペイシェント フローの予測

医療機関を運営する人々にとって、入院期間 (患者の入院から退院までの日数) は重要です。しかし、この数字は、たとえ同じ医療システム内であったとしても、医療機関や病状、専門の科によって異なります。そのため、ペイシェント フローや計画を適切に追跡することは一層難しくなっています。

この Azure ソリューションでは、病院の管理者は機械学習の力を借りて、入院期間の予測やキャパシティのプランニング、リソース活用の改善に役立てることができます。最高医療情報責任者の場合は、予測モデルを使用して、多大な負荷がかかっている施設や、その施設で強化すべきリソースを特定できます。また、ケア ライン マネージャーの場合は、予測モデルを使用して、患者の退院に対応するスタッフ リソースが十分にあるかどうかを判断できます。

入院時に入院期間を予測できると、病院側はより質の高いケアを提供でき、作業負荷を効率化できるようになります。また、退院に向けた計画を正確に立てられるため、再入院率などの質に関する指標の数値を下げることができます。

Azure へのデプロイ

次の事前構築済みのテンプレートを使用し、Azure にこのアーキテクチャをデプロイする

Azure へのデプロイ
Power BI SQL Database Machine Learning

実装ガイダンス

製品 ドキュメント

SQL Server R Services

患者と病院のデータを格納します。R を使用して、トレーニング、予測モデル、消費量の予測結果を提供します。

Power BI

Power BI では、SQL Server に格納されているデータを視覚化した対話形式のダッシュボードを使用して、予測に関する意思決定を促進します。

Machine Learning Studio

Machine Learning は、予測分析ソリューションをクラウドで簡単に設計、テスト、操作化、管理するのに役立ちます。

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