在预测分析中使用人工智能和机器学习来预测床位需求

床位容量管理对于卫生系统至关重要，影响患者护理和安全、运营效率、系统可持续性和财务绩效。改进和简化管理的工作往往局限于中心内的各个区域，可能会导致资源利用率不高、患者护理不一致以及护理单位之间的转运和其他护理协调效率低下。

对从入院到出院的全球端到端床位需求管理进行评估，可以消除局部优化工作带来的许多意外后果。弗罗德特健康确定改善容量管理是一个重要且有针对性的目标，可以通过人工智能、机器学习和数据分析方法来实现。

了解和剖析患者流程及其来源使团队能够创建一套专门为护理协调中心设计的预测工具。Froedtert Health 能够通过更有效的人员部署和利用以及先发制人地响应患者床位需求的预期变化来改善患者护理、实施关键绩效指标并简化运营。

这优化了资源分配，改善了患者流量，改善了部门之间的协调并节省了成本。

Ravi Teja Karri 是 Froedtert ThedaCare Health 的机器学习工程师。他和两位同事将在 HIMSS25 的题为““利用机器学习改进容量规划和床位需求预测。”我们采访了 Karri，以了解他计划在 3 月份的 HIMSS25 会议期间讨论的内容。

问：您会议的总体主题是什么？为什么它与当今的医疗保健和健康 IT 特别相关？

一个。我们会议的首要主题是通过应用人工智能和机器学习技术来改善医院容量管理和床位需求预测。随着医院面临不可预测的患者数量变化，这个话题在医疗保健领域越来越重要。

季节性激增、计划外入院和患者需求波动使得维持资源的最佳分配具有挑战性。利用人工智能和机器学习来预测床位需求和患者流量，使医院能够优化人员配置、分配床位和简化运营，从而提高患者护理水平和整体效率。

我们的会议还将探讨医疗保健组织如何利用人工智能和机器学习将流程转变为预期工作流程而不是被动工作流程。这种积极主动的方法可以更准确地预测患者数量并更好地进行部门间协调，最终通过更有效的资源分配和及时的护理服务来增强患者体验。

将这些预测模型整合到日常运营中，使医疗机构能够更好地预测需求波动，最大限度地减少过度拥挤的风险并加强部门间协调。

问：您关注的是人工智能和机器学习，这是当今医疗保健领域的重要技术。根据您的会议重点和内容，它们如何在医疗保健中使用？

一个。我们的会议重点讨论人工智能和机器学习技术，特别是它们在医院床位需求预测和容量管理的预测分析中的应用。机器学习模型旨在分析大型数据集，包括历史患者入院情况、出院趋势、季节性疾病模式和其他因素，以预测未来的医院容量需求。

我们将探索这些模型如何预测患者流量和床位需求，使医疗机构能够在资源分配、人员配置和患者护理管理方面做出更明智的决策。

这些预测模型使用算法来识别患者入院、住院时间和出院率的模式和趋势，使医院能够高度准确地预测需求波动。机器学习集成了来自多个来源的数据，包括急诊科、外科科室和门诊护理，以提供组织能力的全面视图。

该分析可帮助医院领导层和护理协调员预测床位需求的激增（例如流感季节或自然灾害后的床位需求激增），并有效地进行规划，以确保在最需要的时候提供资源。通过实施这些技术，医疗机构可​​以从被动的方法转变为更加主动和预期的患者流量管理模式。

在我们的会议中，我们将研究如何将机器学习有效地应用于医疗保健领域，以预测床位需求并加强容量管理。通过分析患者入院率、出院模式和季节性趋势等历史数据，机器学习模型可以预测医院的容量需求。

这些预测使医疗保健组织能够优化资源分配、规划人员需求并提供改进的患者护理，从而实现主动而非被动的运营方法。

我们还将讨论如何将这些机器学习模型集成到医疗保健工作流程中，将预测转化为医院工作人员的行动。预测不再停留在实验环境或孤立的工具中，而是通过商业智能平台进行处理、存储并用于决策。

这些 BI 工具使医疗保健人员能够获得有效规划的见解，例如分配床位、管理人员配置和协调患者出院，最终提高运营效率和患者治疗结果。

问：您希望与会者离开您的会议并在返回组织后能够申请的各种要点是什么？

一个。我们希望与会者从我们的会议中获得的一个关键收获是实施的知识基于机器学习的预测分析工具提升医院自身管理能力。

与会者将了解预测模型如何准确预测床位需求并在患者流量出现潜在瓶颈之前识别它们。这些见解将使领导者能够做出数据驱动的决策，更有效地分配资源，并避免在高峰时期给单位或员工带来负担过重。

通过使用该工具包，医疗保健提供者可以最大限度地减少最后一刻的人员配置调整，优化床位利用率，并确保在高需求期间患者护理保持不间断。预测整个医院而不是孤立单位的患者流量，可以优化各部门的资源分配，并最大限度地减少因患者需求与可用资源不匹配而造成的延误。

这将促进临床团队和运营领导者之间更好的沟通，从而使患者护理阶段之间的过渡更加顺畅，并改善患者的整体体验。

Ravi Teja Karri 的会议“利用机器学习改进容量规划和床位需求预测”定于 3 月 4 日星期二上午 10:15 举行HIMSS25 拉斯维加斯。

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