Модель прогнозирования в здравоохранении на основе искусственного интеллекта повышает эффективность использования ресурсов и улучшает работу больниц.

Ан операционная модель прогнозирования на основе ИИ разработано Университет Хартфордшира цели исследователей повышение эффективности использования ресурсов в здравоохраненииОрганизации государственного сектора часто хранят большие архивы исторических данных, которые не позволяют принимать решения, ориентированные на будущее.

Партнерство между Университетом Хартфордшира и региональными органами здравоохранения Национальной службы здравоохранения решает эту проблему путем применения... машинное обучение в оперативном планированииПроект анализирует спрос на медицинские услуги, чтобы помочь руководителям принимать решения, касающиеся штатного расписания, ухода за пациентами и распределения ресурсов.

Как работает модель искусственного интеллекта

Модель использует пятилетние исторические данные для построения своих прогнозов. В него интегрированы такие показатели, как:

• Госпитализация и лечение
• Повторные госпитализации и коечная емкость
• Инфраструктурное давление
• наличие рабочей силы
• Местные демографические факторы включая возраст, пол, этническую принадлежность и уровень социально-экономического неблагополучия.

Джозеф МпорасПроект возглавляет профессор обработки сигналов и машинного обучения в Университете Хартфордшира. В состав команды входят два штатных постдокторанта, и разработка будет продолжена в течение... 2026.

«Работая вместе с Национальной службой здравоохранения Великобритании, мы создаем инструменты, которые могут спрогнозируйте, что произойдет, если не будут приняты никакие меры. «А также оценить количественное влияние меняющейся региональной демографии на ресурсы Национальной службы здравоохранения», — сказал профессор Мпорас.

Использование ИИ для прогнозирования в сфере здравоохранения

Модель выдает прогнозы, показывающие, как Вероятно, изменится спрос на медицинские услуги.Она моделирует влияние этих изменений на краткосрочные, среднесрочные и долгосрочныеЭта возможность позволяет руководству выйти за рамки реактивного управления.

Шарлотта МаллинсМенеджер стратегических программ NHS Herts and West Essex прокомментировал:

«Стратегическое моделирование спроса может повлиять на все аспекты, от результатов лечения пациентов до увеличения числа пациентов с хроническими заболеваниями. При правильном использовании этот инструмент может позволить руководителям Национальной службы здравоохранения Великобритании (NHS) принимать более инициативные решения и обеспечить реализацию 10-летнего плана, изложенного в документе «Центрально-восточный интегрированный совет по уходу», который является нашей стратегической программой».

Реализация и дальнейшее развитие

Он Партнерство интегрированной системы здравоохранения Университета Хартфордшира финансирует эту работу, которая началась в прошлом году. В настоящее время в больницах проводится тестирование модели ИИ, адаптированной для работы в сфере здравоохранения.

Это расширение соответствует структурным изменениям в регионе. Совет по комплексному медицинскому обслуживанию графств Хартфордшир и Западный Эссекс подает 1,6 миллиона жителей и готовится к слиянию с двумя соседними компаниями. В результате этого слияния будет создана... Центрально-восточный интегрированный совет по оказанию медицинской помощи.

На следующем этапе разработки будут использованы данные, полученные от этой более широкой группы населения. повысить точность прогнозирования модели.

Влияние на управление ресурсами здравоохранения

Эта инициатива демонстрирует, как Использование устаревших данных может способствовать повышению экономической эффективности. и показывает, что прогностические модели могут использоваться для проведения оценок в режиме "ничего не делать" и распределения ресурсов в сложных условиях предоставления услуг, таких как Национальная служба здравоохранения Великобритании (NHS).

Проект подчеркивает необходимость интеграция различных источников данных – от численности рабочей силы до тенденций в области здоровья населения – для создания единый подход к принятию решений.