Gezintiyi Atla

Hastanelerde Kalma Süresini Tahmin Etme

Bu çözüm, hastanede Kalma Süresine yönelik tahmine dayalı bir model sunar. Kalma Süresi (LOS), ilk kabul tarihinden, hastanın herhangi bir hastane tesisinden taburcu edildiği tarihe kadar olan günlerden oluşur.

Açıklama

Not: Bu çözümü zaten dağıttıysanız dağıtımınızı görüntülemek için buraya tıklayın.

Tahmini Sağlama Süresi: 30 Dakika

Ön sözleşme gerekiyor: Bu sanal makineyi ilk defa dağıtmadan önce Azure Aboneliğinizdeki Veri Bilimi Sanal Makinesi’nin Kullanım Koşullarını kabul etmeniz gerekir. Bu koşulları kabul etmek için buraya tıklayın.

Genel Bakış

Bu çözüm, hastanede Kalma Süresine yönelik tahmine dayalı bir model sunar. Kalma Süresi (LOS), ilk kabul tarihinden, hastanın herhangi bir hastane tesisinden taburcu edildiği tarihe kadar olan günlerden oluşur. Kalma Süresi, çeşitli tesisler ile çeşitli hastalık koşulları ve uzmanlıkları genelinde, aynı sağlık sistemi içinde bulunmalarına rağmen önemli miktarda farlılıklar gösterebilir. Hastaneye yatış anında gelişmiş kalma süresi tahmini, hizmetin kalitesini ve işlemsel iş gücü verimliliğini büyük ölçüde geliştirebilir ve taburculara yönelik doğru planlamada yardımcı olabilir. Bunun sonucunda geri kabuller gibi diğer çeşitli kalite ölçüleri azaltılmış olur.

İş Perspektifi

Hastane yönetiminde, daha güvenilir Kalma Süresi tahminlerinden kazanç sağlamayı bekleyebilecek iki farklı iş kullanıcısı vardır. Bunlar:

  • Bilişim Kurulu Sağlık Başkanı (CMIO), bir sağlık hizmeti kuruluşunda bilişim/teknoloji ve sağlık uzmanları arasındaki ayrımı idare etmeye çalışır. Görevleri genelde, bir hastane ağında kaynakların uygun şekilde ayrılıp ayrılmadığını belirlemek için analizleri kullanmayı içerir. Bunun bir parçası olarak, CMIO hangi tesislerden fazla vergi alındığını ve özellikle bu tesislerdeki hangi kaynakların taleplere göre ayarlanması için desteklenmesi gerekebileceğini belirleyebilmelidir.
  • Sağlık Bölüm Müdürü, doğrudan hastaların bakımıyla ilgilenir. Bu rol, hastaların durumlarının izlenmesini ve personelin hastalarının belirli bakım ihtiyaçlarını karşıladığından emin olmayı gerektirir. Sağlık Bölüm Müdürü’nün ayrıca hastaların taburcu edilmesini yönetmesi gerekir. Hastaların kalma süresini tahmin edebilmek, Sağlık Bölüm Müdürlerinin, personel kaynaklarının hastaların tahliyesini idare etmeye yeterli olup olmadığını belirlemesini sağlar.

Veri Bilimcisi Perspektifi

SQL Server R Services, veritabanını barındıran bilgisayarda R çalıştırarak verilere işlem uygular. SQL Server işlemi dışında çalıştırılan ve R çalışma zamanıyla güvenli bir şekilde iletişim kuran bir veritabanı hizmeti içerir.

Bu çözümde, SQL Server makinesinde verilerin oluşturulup geliştirilmesi, R modellerinin eğitilmesi ve puanlamaların gerçekleştirilmesinin anlatıldığı adımlar gösterilir. SQL Server’daki son puanlanmış veritabanı tablosu, her hasta için tahmin edilen kalma süresini verir. Bu veriler daha sonra Power BI’da görselleştirilir. (Özelliği açıklamak için bu şablonda gösterilen sanal veri.)

Çözümleri test edip geliştiren veri bilimcileri, işlemleri SQL Server makinesine uygularken, istemci makinelerinde uygun oldukları R IDE’lerinden çalışabilir. Tamamlanmış çözümler, saklı yordamlardaki R’ye çağrı eklenilerek SQL Server 2016’ya dağıtılır. Bu çözümler daha sonra SQL Server Integration Services ve SQL Server aracısıyla otomatikleştirilebilir.

Bu çözüm, R klasöründe bir veri bilimcisi tarafından gereken R kodunu içerir. SQLR klasöründe dağıtılabilen saklı yordamları (.sql dosyaları) gösterir. SQL kodunun çalıştırılmasını otomatikleştiren bir PowerShell betiği (.ps1 dosyası) de sağlanır. Dağıt düğmesine tıklayarak otomasyonu test ettiğinizde, çözümün tamamı Azure aboneliğinizde kullanılabilir hale getirilir.

Fiyatlandırma

Dağıtım için kullanılan Azure aboneliğiniz bu çözümde kullanılan hizmetler için tüketim maliyetine neden olur. Bu maliyet, varsayılan sanal makine için yaklaşık olarak saatte $1.15 tutarında olur.

Lütfen çözümü etkin olarak kullanmadığınız sırada sanal makine örneğinizi durdurduğunuzdan emin olun. Sanal makineyi çalıştırmak daha yüksek maliyetlere neden olur.

Kullanmıyorsanız lütfen çözümü silin.

Bildirim

© 2017 Microsoft Corporation. Tüm hakları saklıdır. Buradaki bilgiler “olduğu gibi” sağlanmıştır ve bildirim yapılmaksızın değiştirilebilir. Microsoft, işbu bilgilerle ilgili açık veya zımni herhangi bir garanti vermez. Çözüm oluşturulurken üçüncü taraf verileri kullanılmıştır. Benzer veri kümeleri oluşturmak için ilgili lisansları edinmek ve bunlara uymak dahil olmak üzere başkalarının haklarına saygılı olma sorumluluğu sizindir.

İlgili çözüm mimarileri

Sağlık Hizmetleri için Nüfus Sağlık Yönetimi

Nüfus Sağlık Yönetimi, yükselen maliyetleri yönetmek ve denetlemek üzere sağlık kurumları tarafından gittikçe artan bir oranda kullanılan önemli bir araçtır. Nüfus Sağlık Yönetimi’nin en önemli özelliği, sağlık sonuçlarını geliştirmek için verileri kullanmasıdır. Nüfus Sağlık Yönetimi’nin üç kalesi olan takip etme, izleme ve kıyaslama yapma, maliyetleri yönetip azaltırken klinik ve sağlık sonuçlarını geliştirmeyi hedefler.