解決方案架構:利用醫療照護分析來預測住院天數及病患流動

對於經營醫療機構的人員來說,病患從住院到出院之間的天數 (停留天數) 相當重要。但是,就算是在相同的醫療照護系統下,依設備、病況及專科的差異,住院天數也會有所不同,使得追蹤病患流動與擬訂相應計畫變得困難。

此 Azure 解決方案能夠協助醫院管理人士使用機器學習服務的能力,來預測住院天數的長短,進而改善容量規劃與資源使用率。醫療資訊主管可以使用預測性模型,來判斷負擔過大的設施及這些設施的資源需求;醫療服務主管則可使用模型來判斷是否有足夠的人力資源可處理病患出院。

此解決方案使醫院能夠在病患於入住時就預測住院天數,有助於醫院能提供高照護品質,且簡化運作的工作負載。此外,還有助於準確地計劃出院,降低其他醫療品質指標,例如再住院率。

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Power BI SQL Database Machine Learning

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SQL Server R Services

儲存病患及醫院資料。提供訓練及預測的模型,及使用 R 進行取用的預測結果。

Power BI

Power BI 提供互動式儀表板,其具備使用 SQL Server 中儲存資料的視覺效果,能讓您根據預測做出決策。

機器學習 Studio

Machine Learning 協助您可以輕鬆設計、測試、操作以及管理雲端中的預測性分析解決方案。

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