ನೇಮಕಾತಿ ಮತ್ತು ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ನಿರ್ವಹಣೆ: ನೋ-ಶೋ ಅಂದಾಜು ಮತ್ತು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಶೆಡ್ಯೂಲಿಂಗ್

ಲಾಭಗಳು:

• ನೊ-ಶೋ ದರದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಜ್ಞಾಪನೆ ಕರಡುಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು
• ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಬೆಂಬಲದೊಂದಿಗೆ ಸನ್ನಿವೇಶದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೊರರೋಗಿ ಕ್ಲಿನಿಕ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಸ್ಲಾಟ್ ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು ಓವರ್‌ಬುಕಿಂಗ್ ತರ್ಕವನ್ನು ಯೋಜಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಉತ್ಪಾದನೆಯು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಸಲಹೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಚಾರ್ಟ್ ನಿರ್ವಾಹಕರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ ಎಂದು ರಕ್ಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ರೋಗಿಯ ಪ್ರವೇಶ ಹಕ್ಕುಗಳು ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯೋಚಿತತೆಯನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಹೊರರೋಗಿ ಚಿಕಿತ್ಸಾಲಯದ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಅತ್ಯಂತ ನಿರಾಶಾದಾಯಕ ನಷ್ಟವೆಂದರೆ ಅಪಾಯಿಂಟ್‌ಮೆಂಟ್ ಸಮಯವು ಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಗೋಚರಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಖಾಲಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ. ರೋಗಿಯು ಅಪಾಯಿಂಟ್ಮೆಂಟ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಆದರೆ ತೋರಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಆ ಸ್ಲಾಟ್ (ಅಪಾಯಿಂಟ್ಮೆಂಟ್ ಸ್ಲಾಟ್ - ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯದೊಳಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ವೈದ್ಯರ ಹಕ್ಕು) ವ್ಯರ್ಥವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಆರೋಗ್ಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ನೋ-ಶೋ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆಸ್ಪತ್ರೆಯಲ್ಲಿ, ಹೊರರೋಗಿಗಳ ನೊ-ಶೋ ದರವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 20-30 ಪ್ರತಿಶತ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ; ಅಂದರೆ ಪ್ರತಿ ನಾಲ್ಕು ನೇಮಕಾತಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ವ್ಯರ್ಥವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ವೈದ್ಯರ ಸಮಯ ವ್ಯರ್ಥ ಮತ್ತು ಬರಲು ಬಯಸುವ ಆದರೆ ಸ್ಥಳ ಸಿಗದ ಇತರ ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶದ ನಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಎರಡು ಕೆಲಸಗಳಿಗಾಗಿ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ: ಯಾವುದೇ ಪ್ರದರ್ಶನಗಳ ಅಪಾಯವನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಈ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ನಿಗದಿಪಡಿಸುವುದು. ಆದರೆ ಆರಂಭದಿಂದಲೇ ಮಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸೋಣ: AI ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅಂದಾಜನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ಯಾವ ರೋಗಿಗೆ ಅಪಾಯಿಂಟ್‌ಮೆಂಟ್ ನೀಡಲಾಗುವುದು ಎಂಬುದು ಮ್ಯಾನೇಜರ್‌ನ ನಿರ್ಧಾರವಾಗಿದ್ದು, ರೋಗಿಯ ಪ್ರವೇಶದ ಹಕ್ಕು ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಯನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಯಾವುದೇ ಪ್ರದರ್ಶನವನ್ನು ಯಾವುದು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ?

ನೊ-ಶೋ ವರ್ತನೆಯು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಲ್ಲ; ಕೆಲವು ಮಾದರಿಗಳಿವೆ. ಅಂತರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಅಂಶಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ: ನೇಮಕಾತಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಡುವಿನ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಸಮಯ, ನೋ-ಶೋಗಳ ಹೆಚ್ಚಿನ ಘಟನೆಗಳು; ಬಹಳ ಮುಂಜಾನೆ ಅಥವಾ ಸಂಜೆ ತಡವಾಗಿ; ಪ್ರದರ್ಶನದ ಇತಿಹಾಸ (ಬಲವಾದ ಮುನ್ಸೂಚಕ); ಹವಾಮಾನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು; ರೋಗಿಯ ಸಾರಿಗೆ ದೂರ; ಶಾಖೆ (ಕೆಲವು ಶಾಖೆಗಳಲ್ಲಿ, ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಅನುಸರಣೆಯಿಂದಾಗಿ ಹಾಜರಾತಿ ಪ್ರಮಾಣವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುತ್ತದೆ). AI ಈ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಂದೊಂದಾಗಿ ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ; ನೀವು ನೀಡುವ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾದಿಂದ ಇದು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರಿ: AI ಒಂದು ಸಂಬಂಧವನ್ನು (ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ) ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಒಂದು ಕಾರಣವಲ್ಲ (ಕಾರಣ). "ಮಂಗಳವಾರದಂದು ನೊ-ಶೋಗಳು ಹೆಚ್ಚು" ಎಂದು ಹೇಳುವುದು ಮಂಗಳವಾರ ತಪ್ಪಿತಸ್ಥ ಎಂದು ಅರ್ಥವಲ್ಲ; ಬಹುಶಃ ಇನ್ನೊಂದು ಅಂಶವು ಮಂಗಳವಾರದಂದು ಆಟವಾಡುತ್ತಿರಬಹುದು.

ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಭಾಗದಲ್ಲಿ, ಎರಡು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿವೆ. ದಿನದ ಯಾವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನೀವು ಎಷ್ಟು ಅಪಾಯಿಂಟ್‌ಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಇರಿಸುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದು ಸ್ಲಾಟ್ ಸ್ಪ್ರೆಡ್ ಆಗಿದೆ. ನಿರೀಕ್ಷಿತ ನೋ-ಶೋ ಅನ್ನು ಸರಿದೂಗಿಸಲು ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಸ್ವಲ್ಪ ಹೆಚ್ಚು ಬುಕ್ಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಓವರ್‌ಬುಕಿಂಗ್ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ - ಉದಾಹರಣೆಗೆ ವಿಮಾನಯಾನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ವಿಮಾನವನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಮಾರಾಟ ಮಾಡುವಾಗ. ಓವರ್‌ಬುಕ್ ಮಾಡುವುದು ಜೂಜಾಟವಲ್ಲ, ಇದು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸ್: ನೀವು ತುಂಬಾ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿದರೆ, ಖಾಲಿ ಸ್ಲಾಟ್‌ಗಳು ಇರುತ್ತವೆ, ನೀವು ಹೆಚ್ಚು ಮಾಡಿದರೆ, ಎಲ್ಲರೂ ಬಂದಾಗ ಕ್ಯೂ ಮತ್ತು ಕಾಯುವಿಕೆ ಸ್ಫೋಟಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಸನ್ನಿವೇಶಗಳ ಮೂಲಕ ಈ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು AI ತುಂಬಾ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: AI ನೊಂದಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಪ್ರದರ್ಶನ ಮತ್ತು ಚಾರ್ಟ್ ಕೆಲಸ

1. ಅನಾಮಧೇಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ. ರೋಗಿಯ ಹೆಸರು, ಐಡಿ, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಇಲ್ಲ; "ಅಪಾಯಿಂಟ್ಮೆಂಟ್ ಸಮಯ, ಶಾಖೆ, ಕಾಯುವ ದಿನ, ಯಾವುದೇ ಪ್ರದರ್ಶನಗಳ ಹಿಂದಿನ ಸಂಖ್ಯೆ, ಬಂದ / ತೋರಿಸಲಿಲ್ಲ" ನಂತಹ ಅನಾಮಧೇಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಮಾತ್ರ.
2. ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕಳೆಯಿರಿ. ನೊ-ಶೋನೊಂದಿಗೆ ಯಾವ ಅಂಶಗಳು ಕೈಜೋಡಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಾರಾಂಶ ಮಾಡಲು AI ಅನ್ನು ಕೇಳಿ.
3. ರಿಸ್ಕ್ ಬ್ಯಾಂಡ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ. ಬ್ಯಾಂಡ್ ರೋಗಿಗಳು "ಉನ್ನತ/ಮಧ್ಯಮ/ಕಡಿಮೆ" ನೋ-ಶೋ ರಿಸ್ಕ್ - ನಿರ್ವಹಣಾ ಗುಂಪುಗಳು, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅಂಕಗಳಲ್ಲ.
4. ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ಗುಂಪಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ತೀವ್ರವಾದ ಜ್ಞಾಪನೆ (SMS + ಕರೆ), ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸ್ಲಾಟ್; ಕಡಿಮೆ ಅಪಾಯಕ್ಕೆ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಜ್ಞಾಪನೆ.
5. ಓವರ್‌ಬುಕಿಂಗ್ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ. ನಿರೀಕ್ಷಿತ ನೋ-ಶೋ ದರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಇನ್ನೂ ಎಷ್ಟು ನೇಮಕಾತಿಗಳನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ.
6. ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ಫಿಲ್ಟರ್. ನಿಷ್ಪಕ್ಷಪಾತ ಪರಿಶೀಲನೆ: ಯಾವುದೇ ರೋಗಿಯ ಗುಂಪನ್ನು ಪ್ರವೇಶದಿಂದ ಹೊರಗಿಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಓವರ್‌ಬುಕಿಂಗ್ ಸಮಂಜಸವಾಗಿದೆ; ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ಅಂತಿಮ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಎಚ್ಚರಿಕೆ: "ಈ ರೋಗಿಗೆ ಅಪಾಯಿಂಟ್‌ಮೆಂಟ್ ಮಾಡಲು" ಅಪಾಯದ ಅಂಕವನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಸ್ಕೋರ್ ಜ್ಞಾಪನೆಯನ್ನು ಸಾಂದ್ರೀಕರಿಸಲು, ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸಲು ಮಾತ್ರ. ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಇದು ರೋಗಿಯ ಹಕ್ಕುಗಳ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಾಗಿದೆ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ನೆನಪಿಸುವ ತೀವ್ರತೆ. ಶ್ವಾಸಕೋಶಶಾಸ್ತ್ರದ ಹೊರರೋಗಿ ಚಿಕಿತ್ಸಾಲಯದಲ್ಲಿ, ನೋ-ಶೋ ದರವು ಶೇಕಡಾ 28 ರಷ್ಟಿತ್ತು. ಗುಣಮಟ್ಟದ ತಂಡವು YZ ಗೆ ಅನಾಮಧೇಯ 6-ತಿಂಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡಿತು ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ಗುಂಪನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿತು: 14 ದಿನಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ಕಾಯುವ ಮತ್ತು ಮೊದಲು ಒಮ್ಮೆಯಾದರೂ ಬರದ ರೋಗಿಗಳು. ಪರೀಕ್ಷೆಯ 3 ದಿನಗಳು ಮತ್ತು 1 ದಿನದ ಮೊದಲು ಈ ಗುಂಪಿಗೆ ಎರಡು-ಹಂತದ SMS + ಕರೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮೂರು ತಿಂಗಳ ನಂತರ, ಈ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಪ್ರದರ್ಶನಗಳು 28 ಪ್ರತಿಶತದಿಂದ 17 ಪ್ರತಿಶತಕ್ಕೆ ಇಳಿದವು; ಸಾಮಾನ್ಯ ಹೊರರೋಗಿ ಕ್ಲಿನಿಕ್ ನೊ-ಶೋ ದರವು 21 ಪ್ರತಿಶತಕ್ಕೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ. ಖಾಲಿ ಸ್ಲಾಟ್‌ಗಳು ಕಡಿಮೆಯಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಕಾಯುವ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಮಧ್ಯಮ ಓವರ್‌ಬುಕಿಂಗ್. ಒಂದು ಚರ್ಮರೋಗ ಚಿಕಿತ್ಸಾಲಯವು ದಿನಕ್ಕೆ 40 ಸ್ಲಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿತ್ತು, ಸರಾಸರಿ 25 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ಪ್ರದರ್ಶನವಿಲ್ಲ (ಅಂದರೆ ~10 ಖಾಲಿ) ಮ್ಯಾನೇಜರ್ AI ಅನ್ನು ಓವರ್‌ಬುಕಿಂಗ್ ಸನ್ನಿವೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಕೇಳಿದರು. AI ಮೂರು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ನೀಡಿದೆ: +4 ಅಪಾಯಿಂಟ್‌ಮೆಂಟ್ (ಕಡಿಮೆ ಅಪಾಯ, ಸ್ವಲ್ಪ ಸರತಿ ಸಂಭವನೀಯತೆ), +8 (ಸಮತೋಲಿತ), +12 (ಎಲ್ಲರೂ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡರೆ ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ, ಗಂಭೀರ ಕಾಯುವಿಕೆ). ಮ್ಯಾನೇಜರ್ +6 ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದರು; ಒಂದು ತಿಂಗಳು ವೀಕ್ಷಿಸಿದರು. ಉಚಿತ ಸ್ಲಾಟ್‌ಗಳು 25 ಪ್ರತಿಶತದಿಂದ 9 ಪ್ರತಿಶತಕ್ಕೆ ಇಳಿದವು, ಆದರೆ ಸರಾಸರಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಕಾಯುವಿಕೆ ಕೇವಲ 7 ನಿಮಿಷಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ. ನಿರ್ಧಾರ ಮನುಷ್ಯನದ್ದಾಗಿತ್ತು; AI ಕೇವಲ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಗೋಚರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಿದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ದುರುಪಯೋಗದಿಂದ ಹಿಂತಿರುಗಿ. ಒಂದು ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ಉದ್ಯೋಗಿಯೊಬ್ಬರು AI ಅಪಾಯದ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು "ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ಜನರಿಗೆ ಅಪಾಯಿಂಟ್ಮೆಂಟ್ ನೀಡಬಾರದು" ಎಂದು ಅರ್ಥೈಸಲು ಬಯಸಿದ್ದರು. ಗುಣಮಟ್ಟದ ಅಧಿಕಾರಿ ಇದನ್ನು ವಿರೋಧಿಸಿದರು: ಇದು ಅನನುಕೂಲಕರ (ತಲುಪಲು ಕಷ್ಟ, ಕಡಿಮೆ ಆದಾಯದ) ರೋಗಿಗಳನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಹೊರಗಿಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ನೈತಿಕ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಾಗಿದೆ. ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಹೊರಗಿಡಲು ಬಳಸಲಾಗಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಅಪಾಯಿಂಟ್‌ಮೆಂಟ್ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಜ್ಞಾಪನೆಗಳಿಗಾಗಿ ಆ ರೋಗಿಯನ್ನು ತಲುಪಲು ಸುಲಭವಾಯಿತು.

ನಾಲ್ಕು ನಕಲಿಸಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

1) ನೊ-ಶೋ ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಹೊರರೋಗಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಕರಿಗೆ ಸಹಾಯಕ ಸಹಾಯಕ. ಕೆಳಗೆ ಅನಾಮಧೇಯ ಅಪಾಯಿಂಟ್‌ಮೆಂಟ್ ಡೇಟಾ (ಹೆಸರು/ಗುರುತು ಇಲ್ಲ): ಅಪಾಯಿಂಟ್‌ಮೆಂಟ್ ಸಮಯ, ಶಾಖೆ, ಕಾಯುವ ದಿನ, ಹಿಂದಿನ ಯಾವುದೇ ಪ್ರದರ್ಶನಗಳು, ಫಲಿತಾಂಶ (ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ/ನೋ-ತೋರಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ). ಕಾರ್ಯ: (1) ನೊ-ಶೋಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಬಲವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುವ 5 ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ, (2) ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ಒಂದು-ವಾಕ್ಯದ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ, (3) ಇದು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಎಂದು ಹೇಳಿ, ಕಾರಣವನ್ನು ಹೇಳಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ನಾನು ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡದ ಯಾವುದೇ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬೇಡಿ.

2) ರಿಸ್ಕ್ ಬ್ಯಾಂಡ್ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ:

ಮೇಲಿನ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ರೋಗಿಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ/ಮಧ್ಯಮ/ಕಡಿಮೆ ವೈಫಲ್ಯದ 3 ಬ್ಯಾಂಡ್‌ಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವ ಸರಳ, ಪಾರದರ್ಶಕ ನಿಯಮಗಳನ್ನು (ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳಲ್ಲ, ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ ಮಿತಿಗಳು) ಸೂಚಿಸಿ. ಪ್ರತಿ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ಗೆ, ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ತಡೆಯುವ ಜ್ಞಾಪನೆ/ಸುಲಭಗೊಳಿಸುವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ. ಯಾವುದೇ ಸಲಹೆಯು ರೋಗಿಯನ್ನು ನೇಮಕಾತಿಯಿಂದ ಹೊರಗಿಡಬಾರದು.

3) ಓವರ್‌ಬುಕಿಂಗ್ ಸನ್ನಿವೇಶ:

ದೈನಂದಿನ ಸ್ಲಾಟ್: 40. ಸರಾಸರಿ ನೋ-ಶೋ ದರ: 25.3% ಓವರ್‌ಬುಕಿಂಗ್ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ರಚಿಸಿ (ಸಂಪ್ರದಾಯವಾದಿ / ಸಮತೋಲಿತ / ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ). ಪ್ರತಿ ಸನ್ನಿವೇಶಕ್ಕೂ: ಮಾಡಬೇಕಾದ ಒಟ್ಟು ಅಪಾಯಿಂಟ್‌ಮೆಂಟ್‌ಗಳು, ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಒಳಬರುವ ರೋಗಿಗಳು, ಎಲ್ಲರೂ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡರೆ ಸಂಭವಿಸುವ ಓವರ್‌ಲೋಡ್, ಮತ್ತು ಅಂದಾಜು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಕಾಯುವಿಕೆ. ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಸೂತ್ರಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಿ ಇದರಿಂದ ನಾನು ಅವುಗಳನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು.

4) ಜ್ಞಾಪನೆ ಸಂದೇಶದ ಕರಡು:

ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ಗುಂಪಿಗೆ ಕಳುಹಿಸಲು ಸಭ್ಯ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ SMS ಜ್ಞಾಪನೆಯನ್ನು (160 ಅಕ್ಷರಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ) ಬರೆಯಿರಿ. ಅಪಾಯಿಂಟ್‌ಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸಲು/ಮುಂದೂಡಲು ಸುಲಭವಾದ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸಿ. ಆರೋಪ ಮಾಡುವ ಭಾಷೆ ಬಳಸಬೇಡಿ. ಟರ್ಕಿಶ್, ಔಪಚಾರಿಕ ಆದರೆ ಬೆಚ್ಚಗಿನ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ಪ್ರದರ್ಶನವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ.

ಈ ವಿನಂತಿಯು ಸಂದರ್ಭ-ಮುಕ್ತವಾಗಿದೆ: ಯಾವ ಶಾಖೆ, ಯಾವ ಡೇಟಾ, ಯಾವ ನಿರ್ಬಂಧವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಲ್ಲ; AI ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ, ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಲ್ಲದ ಸಲಹೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ನಮ್ಮ ಡರ್ಮಟಾಲಜಿ ಹೊರರೋಗಿ ಚಿಕಿತ್ಸಾಲಯದಲ್ಲಿ ದಿನಕ್ಕೆ 40 ಸ್ಲಾಟ್‌ಗಳಿವೆ ಮತ್ತು ಸರಾಸರಿ ನೊ-ಶೋ ದರವು 25% ಆಗಿದೆ. ನನ್ನ ಬಳಿ 6 ತಿಂಗಳ ಅನಾಮಧೇಯ ಅಪಾಯಿಂಟ್‌ಮೆಂಟ್ ಡೇಟಾ ಇದೆ. ಪ್ರವೇಶ ಹಕ್ಕನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುವಾಗ ಉಚಿತ ಸ್ಲಾಟ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ನಾನು ಬಯಸುತ್ತೇನೆ. ನನಗೆ (1) 3-ಬ್ಯಾಂಡ್ ಅಪಾಯದ ನಿಯಮ, (2) ಪ್ರತಿ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಜ್ಞಾಪನೆ ತೀವ್ರತೆ, (3) +6 ಓವರ್‌ಬುಕಿಂಗ್ ಸನ್ನಿವೇಶದ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ನೀಡಿ.

ಅಪ್ರೋಚ್

ಖಾಲಿ ಸ್ಲಾಟ್

ರೋಗಿಯ ಪ್ರವೇಶ

ನೈತಿಕ ಅಪಾಯ

ಏನನ್ನೂ ಮಾಡಬೇಡಿ

ಹೆಚ್ಚು

ತಟಸ್ಥ

ಇಲ್ಲ ಆದರೆ ತ್ಯಾಜ್ಯವಿದೆ

ಅಪಾಯಕಾರಿ ಜನರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಜ್ಞಾಪನೆ

ಬೀಳುತ್ತದೆ

ಸಂರಕ್ಷಿತ/ಹೆಚ್ಚಿದ

ಯಾವುದೂ ಇಲ್ಲ

ಮಧ್ಯಮ ಓವರ್‌ಬುಕಿಂಗ್

ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಇಳಿಯುತ್ತದೆ

ಸ್ವಲ್ಪ ಬಾಲದ ಅಪಾಯ

ಕಡಿಮೆ, ನೋಡಲೇಬೇಕು

ಅಪಾಯಕಾರಿ ಜನರಿಗೆ ಅಪಾಯಿಂಟ್ಮೆಂಟ್ ಮಾಡುತ್ತಿಲ್ಲ

ಬೀಳುತ್ತದೆ

ಉಲ್ಲಂಘಿಸಲಾಗಿದೆ

ಹೆಚ್ಚು - ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಹೊರಗಿಡುವ ಸಾಧನವಾಗಿ ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುವುದು. ಅಪಾಯದ ಸ್ಕೋರ್ ರೋಗಿಯನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕಲು ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅವನನ್ನು ತಲುಪಲು.
• ವಿಪರೀತ ಓವರ್‌ಬುಕಿಂಗ್. ನೊ-ಶೋ ದರವನ್ನು ಉತ್ಪ್ರೇಕ್ಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಹಲವಾರು ನೇಮಕಾತಿಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಸರತಿ ಸಾಲು ಮತ್ತು ದೂರುಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತವೆ.
• ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ ತಪ್ಪಾದ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ. "ಮಂಗಳವಾರ ಅಪಾಯಕಾರಿ" ಎಂದು ಹೇಳುವುದು ಮಂಗಳವಾರವನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸುವುದಲ್ಲ; ಇದರ ಹಿಂದಿನ ನಿಜವಾದ ಕಾರಣವನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಿ.
• ಏಕ ಅಧಿವೇಶನ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಧಾರ. ಒಂದು ತಿಂಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಶಾಶ್ವತ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದು ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುತ್ತದೆ; ಕನಿಷ್ಠ ಕೆಲವು ತಿಂಗಳ ಮಾದರಿಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
• ನ್ಯಾಯ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡುವುದು. ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವು ಅನನುಕೂಲಕರ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮರೆಯದಿರಿ.

ಸಲಹೆ: ಯಾವಾಗಲೂ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಹೆಜ್ಜೆಯೊಂದಿಗೆ ಓವರ್‌ಬುಕ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ (ಉದಾ. +2/+3) ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಒಂದು ವಾರ ಅನುಸರಿಸಿ, ನಂತರ ಹೆಚ್ಚಿಸಿ. AI ನ ಸನ್ನಿವೇಶವು ಒಂದು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯಾಗಿದೆ; ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ನಿಜವಾದ ನೊ-ಶೋ ದರಕ್ಕೆ ನೀವು ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ನೋ-ಶೋ ಹೊರರೋಗಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಮೂಕ ಶತ್ರು. ಐತಿಹಾಸಿಕ ಅನಾಮಧೇಯ ಡೇಟಾದಿಂದ ನೋ-ಶೋ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳನ್ನು ಅಪಾಯದ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಓವರ್‌ಬುಕಿಂಗ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಗೋಚರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ AI ಪ್ರಬಲವಾದ ಸಹಾಯವಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ಉತ್ಪಾದಿಸಿದ ಎಲ್ಲವೂ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅಂದಾಜು. ರಿಸ್ಕ್ ಸ್ಕೋರ್ ಎಂದಿಗೂ ಹೊರಗಿಡುವ ಸಾಧನವಲ್ಲ; ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವ ಜ್ಞಾಪನೆ ಮತ್ತು ಅನುಕೂಲಕ್ಕಾಗಿ. ಓವರ್‌ಬುಕಿಂಗ್ ಕೈಗೆಟುಕುವ ಮತ್ತು ಅಳತೆಯಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಸಣ್ಣ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು. ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ ಅಂತಿಮ ಚಾರ್ಟ್ ನಿರ್ವಾಹಕರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ದಿನಕ್ಕೆ ಸ್ಲಾಟ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಘಟಕದಿಂದ (ಅಥವಾ ಕಾಲ್ಪನಿಕ) ಸರಾಸರಿ ನೋ-ಶೋ ದರವನ್ನು ಪಡೆಯಿರಿ. ಮೇಲಿನ "ಓವರ್‌ಬುಕಿಂಗ್ ಸನ್ನಿವೇಶ" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಮೂರು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗಾಗಿ AI ಅನ್ನು ಕೇಳಿ. ನಂತರ ಸೂತ್ರಗಳನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ (ಉದಾ. 40 ಸ್ಲಾಟ್‌ಗಳು, 25% ನೋ-ಶೋಗಳು → ನಿರೀಕ್ಷಿತ 30 ಪ್ರದರ್ಶನಗಳು; +6 46 ಅಪಾಯಿಂಟ್‌ಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ~34-35 ಪ್ರದರ್ಶನಗಳಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ). ನೀವು ಯಾವ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಆರಿಸಿದ್ದೀರಿ ಮತ್ತು ಏಕೆ 5 ಐಟಂಗಳಲ್ಲಿ ಬರೆಯಿರಿ; ಫೇರ್‌ನೆಸ್ ಚೆಕ್ ಅನ್ನು ಕೂಡ ಸೇರಿಸಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿದ್ದೇನೆ (ಹೆಸರು/ID/ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಇಲ್ಲ)?
• [ ] ನಾನು ಅಪಾಯದ ಅಂಕವನ್ನು ಪ್ರವೇಶ-ಸಂರಕ್ಷಿಸುವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಿದ್ದೇನೆಯೇ ಹೊರತು ಹೊರಗಿಡಲು ಅಲ್ಲವೇ?
• [ ] ನಾನು ಸೂತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಓವರ್‌ಬುಕಿಂಗ್ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದೇನೆಯೇ?
• [ ] ನಾನು ಸಣ್ಣ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಓವರ್‌ಬುಕ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ್ದೇನೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿದ್ದೇನೆಯೇ?
• [ ] ನಾನು ಫೇರ್‌ನೆಸ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮೂಲಕ ಅಂತಿಮ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ರವಾನಿಸಿದ್ದೇನೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಅನುಮೋದನೆಗೆ ಒಳಪಡಿಸಿದ್ದೇನೆಯೇ?