人工智能医疗预测模型提升资源效率和医院运营水平

一个 运营型人工智能预测模型 由……开发 赫特福德大学 研究人员的目标是 提高医疗保健领域的资源效率公共部门组织通常拥有大量历史数据档案，但这些数据对前瞻性决策没有参考价值。

赫特福德大学与地区国民医疗服务体系（NHS）卫生机构之间的合作通过应用以下方法来解决这一问题： 机器学习在运营规划中的应用该项目分析医疗保健需求，以帮助管理者做出有关人员配备、患者护理和资源方面的决策。

人工智能模型的工作原理

该模型使用 五年历史数据 为了构建其预测模型，它整合了以下指标：

• 入院和治疗
• 再入院人数和床位容量
• 基础设施压力
• 劳动力供应情况
• 当地人口因素 包括年龄、性别、种族和贫困程度

约瑟夫·姆波拉斯赫特福德大学信号处理与机器学习教授领导该项目。团队包括两名全职博士后研究员，并将继续推进项目开发。 2026。

“通过与英国国家医疗服务体系（NHS）合作，我们正在开发能够……的工具。” 预测如果不采取行动将会发生什么 “并量化区域人口结构变化对英国国家医疗服务体系资源的影响，”姆波拉斯教授说。

利用人工智能进行医疗保健运营预测

该模型生成的预测结​​果显示了如何 医疗保健需求可能会发生变化。它模拟了这些变化的影响。 短期、中期和长期这种能力使领导层能够超越被动管理。

夏洛特·穆林斯英国国家医疗服务体系赫特福德郡和西埃塞克斯郡战略项目经理评论道：

“需求战略模型可以影响方方面面，包括患者的治疗结果，以及慢性病患者数量的增加。如果使用得当，该工具可以帮助英国国家医疗服务体系（NHS）的领导者……” 采取更积极主动的决策 并使我们能够落实中央东部综合护理委员会制定的十年计划，该计划是我们战略文件的一部分。

实施与未来发展

这 赫特福德大学综合医疗保健系统合作项目 该项目获得资金支持，始于去年。目前，针对医疗保健运营量身定制的人工智能模型正在医院环境中进行测试。

这一扩张与该地区的结构性变化相吻合。 赫特福德郡和西埃塞克斯综合护理委员会 服务 160万居民 并正准备与两个相邻的董事会合并。此次合并将创建 中东部综合护理委员会。

下一阶段的开发将纳入来自更广泛人群的数据。 提高模型的预测准确率。

对医疗资源管理的影响

该举措表明了如何 历史数据可以提高成本效益 这表明，预测模型可以为像英国国家医疗服务体系 (NHS) 这样的复杂服务环境中的“不采取任何行动”的评估和资源分配提供信息。

该项目凸显了以下方面的必要性： 整合各种数据源 从劳动力数量到人口健康趋势，旨在创建一个 统一的决策视角。