Project Description
Vorhersage der Patientenaufnahme in der Notaufnahme und Effiziente Verwaltung der Ressourcen
In der Notaufnahme des Zuyderland Medical Center werden alle Patienten mit Notfällen aufgenommen, untersucht und behandelt. Sie ist die aktivste Abteilung des Krankenhauses, mit einem ständigen Zustrom von Patienten, die an einer akuten Krankheit oder Verletzung leiden. Die Notaufnahme ist in der Regel mit Krankenschwestern und Ärzten besetzt, die ein breites Spektrum an Erkrankungen behandeln können, darunter Herzstillstand, Schlaganfall, schwere Verletzungen, Schwangerschaftskomplikationen, Asthma und verschiedene andere Erkrankungen.
Um die Patientenversorgung zu verbessern, wollte Zuyderland mithilfe von KI und maschinellem Lernen die Aufnahme von Patienten in der Notaufnahme vorhersehen. Diese Station ist oft mit einer hochstressigen medizinischen Umgebung verbunden, in der jede Sekunde zählt. Durch die genaue Vorhersage des Patientenaufkommens möchte Zuyderland Ressourcen effizient zuweisen und sicherstellen, dass die richtige Anzahl an medizinischem Personal, Betten, Geräten und Medikamenten zur Verfügung steht, um eingehende Fälle sofort zu behandeln. Bei diesem Projekt wurde Zuyderland von einem Data Science-Experten von Conclusion Intelligence unterstützt:
Erstellung von zweiwöchentlichen (kurzfristigen) Prognosen über den Zustrom von Patienten unter Berücksichtigung von Variablen wie Wetterbedingungen und Feiertagen.
Entwicklung eines benutzerfreundlichen Dashboards zur Visualisierung von Daten und zur Erleichterung der Entscheidungsfindung.
Thema
Intelligent Resource Planning
Sektor
Gesundheitswesen
Kunde
Zuyderland
Das Konzept
Das Hauptziel bestand darin, sicherzustellen, dass die Patienten in der Notaufnahme die erforderliche Behandlung erhielten. Es war von entscheidender Bedeutung, die Patienten nach Triage-Codes zu sortieren, die den Schweregrad ihres Zustands widerspiegeln. Ein „Notfall“ kann etwas Schwerwiegendes sein, z.B. ein Autounfall, oder etwas weniger Ernstes, z. B. ein Treppensturz oder leichte Verbrennungen durch Feuerwerkskörper in der Silvesternacht. Die Notaufnahme ermittelt die Dringlichkeit eines jeden Falls und behandelt die Patienten entsprechend. In den schlimmsten Fällen kommen die Patienten auf die Intensivstation. Wenn Zuyderland weiß, wie viele Patienten kommen und welche Codes sie haben, kann feststellt werden, wer sofort behandelt werden muss. Außerdem kann entschieden werden, welches medizinische Personal, welche Betten, Geräte und Medikamente vorhanden sein müssen. Daher war es sinnvoll, Faktoren wie Wetterbedingungen und Feiertage in unsere Prognosen einzubeziehen. Benötigt das Krankenhaus beispielsweise in der Silvesternacht mehr Personal oder werden an regnerischen Tagen mehr Patienten aufgenommen?
Herausforderungen
Da wir Variablen wie Wetterbedingungen und Feiertage berücksichtigten, mussten wir kurzfristige, zweiwöchentliche Prognosen erstellen, um die Genauigkeit unserer Vorhersagen zu gewährleisten. Dazu brauchten wir Modelle, die sich schnell an diese Art von Daten anpassen konnten. Eine weitere Herausforderung bestand darin, dass unsere historischen Daten begrenzt waren und nur wenige Jahre umfassten. In einem Jahr ohne Schnee war es beispielsweise unmöglich, zuverlässige Vorhersagen zu treffen, da wir keine relevanten Stichproben hatten. Diese Einschränkung wirkte sich natürlich auf unsere Vorhersageergebnisse aus. Umgekehrt war unser Modell in der Lage, genaue Vorhersagen zu machen, wenn wir über vollständige Daten verfügten. Eine weitere Herausforderung bestand darin, unsere Prognosen nach Fachbereichen innerhalb der Krankenhausbelegschaft aufzuschlüsseln, um den Personalbedarf zu bestimmten Zeiten zu ermitteln.
Techniken und Technologien
Während des gesamten Projekts haben wir eng mit unserem Kunden zusammengearbeitet. Die folgenden Techniken und Technologien wurden eingesetzt:
Python
Time-Series Forecasting
Machine Learning
Microsoft SQL
Tableau
Docker
Ergebnisse
The information from the predictions gives Zuyderland insight into how to optimize patient care in the emergency room so that patients of varying severity levels receive the proper attention they need. The user-friendly dashboard offered easily understandable information, allowing the client to take preventive measures and manage & allocate their resources efficiently. Additionally, they also gained valuable insights into how variables like weather conditions and holidays affect admissions to the ER.
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