С помощью этой аналитической платформы руководство клиники по-новому подошло к процессу прогнозирования потока пациентов, и с гораздо более высокой точностью определяло, какой специалист был необходим и когда именно
Больница зависит от персонала: недостаточное количество людей отрицательно скажется на условиях содержания и наблюдения пациентов, а также на качестве медицинской помощи. В то же время, слишком большое количество людей будет препятствовать финансовой стабильности клиники. Поскольку на персонал приходится более 50% расходов клиники, очень важно разумно им управлять. Но как эффективно управлять этими затратами, если графики размещения пациентов по большей части всё ещё формируются вручную, исходя из количества доступных койкомест?
Переутомление врачей и неудовлетворенность пациентов, как правило, являются результатом отсутствия принятия решений на основе данных в процессе комплектования персонала. Неэффективное распределение рабочего времени препятствует способности клиники оказывать оптимальную помощь и удерживать лучших специалистов.
Больница (название не сообщается), которая начала использовать решение Dataiku, поставила задачу улучшить качество прогнозирования потока пациентов. Таким образом руководство учреждения получило возможность принимать более эффективные кадровые решения и точно определять потребность в персонале.
Необходимо было техническое решение, которое позволило бы:
Прогнозирование спроса обычно выполняется путем просмотра исторических данных о потребностях пациентов и прогнозирования количества пациентов в связи с сезонной корректировкой. Для адаптации кадровых потребностей больница использовала Dataiku. Платформа выполнила автоматическую компиляцию и обработку внутренних исторических данных, а также внешних наборов данных, таких как погода, эпидемии, праздники и трафик.
Затем алгоритм ML построил статистическую модель, которая прогнозировала потребности пациентов. Созданный прогноз постоянно корректировался (по мере поступления новых данных в модель). В конечном итоге, с помощью API прогнозную модель объединили с системой штатного расписания. Менеджеры по персоналу также обновили предложения по персоналу в своем инструменте планирования на основе времени, даты и отдела.
Оптимизация персонала является наиболее важным рычагом, который позволяет контролировать расходы на больницу. С помощью Dataiku руководство клиники по-новому подошло к процессу прогнозирования потока пациентов, и с гораздо более высокой точностью к тому, какой специалист был необходим и когда именно. В результате применения этой аналитической платформы было достигнуто значительное снижение затрат на содержание персонала и снижена текучесть кадров.
Благодаря оптимизированному графику больница улучшила качество обслуживания пациентов и повысила производительность, выйдя на такие показатели:
