Охорона здоров'я

Dataiku як інструмент прогнозування потоку пацієнтів

~ 2 хв

За допомогою цієї аналітичної платформи керівництво клініки по-новому підійшло до процесу прогнозування потоку пацієнтів, і з набагато більш високою точністю визначило, який фахівець був необхідний і коли саме

Лікарня залежить від персоналу: недостатня кількість людей негативно позначиться на умовах утримання і спостереження пацієнтів, а також на якості медичної допомоги. У той же час, занадто велика кількість людей буде перешкоджати фінансовій стабільності клініки. Оскільки на персонал припадає понад 50% витрат клініки, дуже важливо розумно ним управляти. Але як ефективно управляти цими витратами, якщо графіки розміщення пацієнтів здебільшого все ще формуються вручну, виходячи з кількості доступних ліжкомісць?

Проблема: неефективність персоналу лікарні, високі витрати.

Перевтома лікарів і незадоволеність пацієнтів, як правило, є результатом відсутності прийняття рішень на основі даних у процесі комплектування персоналу. Неефективний розподіл робочого часу перешкоджає здатності клініки надавати оптимальну допомогу і утримувати кращих фахівців.

Лікарня (назва не повідомляється), яка почала використовувати рішення Dataiku, поставила завдання поліпшити якість прогнозування потоку пацієнтів. Таким чином керівництво установи отримало можливість приймати більш ефективні кадрові рішення і точно визначати потребу в персоналі.

Необхідне було технічне рішення, яке дозволило б:

  • розробити модель припливу пацієнтів;
  • створити рекомендоване штатний розклад на основі прогнозованих показників припливу пацієнтів.

Результат застосування Dataiku

Прогнозування попиту зазвичай виконується шляхом перегляду історичних даних про потреби пацієнтів і прогнозування кількості пацієнтів у зв’язку з сезонним коригуванням. Для адаптації кадрових потреб лікарня використовувала Dataiku. Платформа виконала автоматичну компіляцію і обробку внутрішніх історичних даних, а також зовнішніх наборів даних, таких як погода, епідемії, свята і трафік.

Потім алгоритм ML побудував статистичну модель, яка прогнозувала потреби пацієнтів. Створений прогноз постійно коректувався (у міру надходження нових даних у модель). В кінцевому підсумку, за допомогою API прогнозну модель об’єднали з системою штатного розкладу. Менеджери з персоналу також оновили пропозиції по персоналу в своєму інструменті планування на основі часу, дати та відділу.

Підсумки

Оптимізація персоналу є найбільш важливим важелем, який дозволяє контролювати витрати на лікарню. За допомогою Dataiku керівництво клініки по-новому підійшло до процесу прогнозування потоку пацієнтів, і з набагато більш високою точністю до того, який фахівець був необхідний і коли саме. В результаті застосування цієї аналітичної платформи було досягнуто значне зниження витрат на утримання персоналу і знижена плинність кадрів. 

Завдяки оптимізованому графіку лікарня поліпшила якість обслуговування пацієнтів і підвищила продуктивність, вийшовши на такі показники:

  • Моделі прогнозної аналітики, керовані Dataiku, на 47% точнішы, ніж середні історичні прогнози.
  • Скорочення витрат на персонал склало 11% (економія 730 тис. доларів на рік).
  • Зниження плинності кадрів на 1% на рік з моменту розгортання програми.
Звертайтеся до нас, щоб впровадити таке рішення в своїй компанії
Департамент корпоративних рішень
;