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솔루션 아키텍처: 의료 분석을 통해 입원 기간 및 환자 흐름 예측

의료 시설을 운영하는 경우 입원 일수(환자의 입원에서 퇴원까지의 일수)가 중요합니다. 그러나 입원 일수는 동일한 의료 시스템 내에서도 시설, 질병 상태 및 특성에 따라 달라질 수 있으므로, 환자 흐름 및 계획을 추적하기는 힘듭니다.

이 Azure 솔루션을 통해 병원 관리자는 기계 학습 기능을 사용하여 입원 기간을 예측하고 수용 계획 및 리소스 사용을 향상할 수 있습니다. 최고 의료 정보 책임자(Chief Medical Information Officer)는 예측 모델을 사용하여 무리하게 사용되는 시설과 시설 내에서 개선할 리소스를 확인할 수 있으며, 상담 전화 관리자(Care Line Manager)는 예측 모델을 사용하여 환자 퇴원을 처리할 적절한 직원 리소스가 있는지 확인할 수 있습니다.

입원 시 입원 기간을 예측할 수 있어 병원은 더 높은 품질의 의료 서비스를 제공하고 운영 워크로드를 간소화할 수 있습니다. 또한 퇴원을 정확하게 계획하여 재입원 같은 기타 품질 기준을 낮출 수 있습니다.

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

구현 가이드

제품/설명 설명서

SQL Server R Services

환자 및 병원 데이터를 저장합니다. R을 사용하여 사용에 관한 교육, 예측한 모델 및 예측한 결과를 제공합니다.

Power BI

Power BI는 예측에 관한 결정을 내릴 수 있도록 SQL Server에 저장된 데이터를 사용하는 시각화를 통해 대화형 대시보드를 제공합니다.

Machine Learning Studio

Machine Learning을 통해 클라우드에서 예측 분석 솔루션을 쉽게 설계, 테스트, 운용 및 관리할 수 있습니다.

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