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【數據技術】醫院如何提升床位資源配置效率？高級數據分析師這樣說( 二 )

健康知識養生常識


病床使用率bur=每天在院數量/每天病床量
⑤模型預測：得到病床配置區間和共享病床量
基于強化學習環境的搭建 ， 在病床資源優化中考慮了疾病的特殊性（例如季節性疾病乙型腦炎、腦出血）和醫院自身情況（例如醫生調崗） ， 同時 ， 考慮到患者的特征、住院時間、住院天數 。 通過強化學習模擬住院場景 ， 智能體根據數據信息合理的選擇加減病床 ， 做到病床不浪費、不占床的目的 。
2.病床資源配置結果展示
基于某病區病案首頁數據 ， 采用強化學習算法預測主診醫生病床區間、共享病床量 ， 并通過KPI值計算基礎病床量 ， 結果如下表所示：
【數據技術】醫院如何提升床位資源配置效率？高級數據分析師這樣說
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圖源：厚立醫視野
優化前后病床使用率對比
【數據技術】醫院如何提升床位資源配置效率？高級數據分析師這樣說
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圖源：厚立醫視野
上表可以看出經過強化學習優化各主診醫生病床使用率有了較大提升 ， 避免了病床資源浪費 。
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總結
本篇文章引出醫療病床資源急需合理優化的思考和實際病床分配中存在的難題 ， 提出強化學習算法來解決復雜的病床配置 。 強化學習模擬患者入出院過程 ， 通過最大化獎勵值獲得各醫療小組的病床預測區間、共享床位量 ， 有效地提升了病床使用率 。
醫院精細化管理過程中 ， 強化學習模型不僅可以解決病床配置問題 ， 還可以應用到更多的資源優化管理 ， 甚至醫療效率、醫療效益等優化管理問題 。 醫療大數據分析信息化工具中引入基于神經網絡算法的疾病風險建模 ， 在醫療控費中取得了顯著效果 ， 強化學習的加入為醫療決策、資源優化提供了算法支撐 ， 提高了信息化管理工具的深度 。 相信未來強化學習可以應用到更多的醫療場景 ， 為醫療運營管理提供有力的決策支持 。
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