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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。

Predict length of stay and patient flow with healthcare analyticsLearn how to predict capacity and patient flow for your hospital or healthcare facility to enhance the quality of care and improve operational efficiency.Power BISQL DatabaseMachine Learning

実装ガイダンス

製品/説明 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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