ಲಾಭಗಳು:
- ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಬೆಂಬಲದೊಂದಿಗೆ ಹಾಸಿಗೆಯ ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ ದರ, ತಂಗುವಿಕೆಯ ಸರಾಸರಿ ಉದ್ದ ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ಹರಿವಿನ ಸೂಚಕಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- ಸನ್ನಿವೇಶದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಯೋಜನೆ, ವರ್ಗಾವಣೆ ಮತ್ತು ತುರ್ತು-ಆಸ್ಪತ್ರೆ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಮುಂಗಾಣುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಕರಡು ಕ್ರಿಯಾ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ತಯಾರಿಸುವುದು
- ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಸೂಚಿಸಲಾದ ಹಾಸಿಗೆ ಹಂಚಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿಸರ್ಜನೆಯ ಆದ್ಯತೆಗಳ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸೂಕ್ತತೆಯು ವೈದ್ಯರು ಮತ್ತು ನರ್ಸ್ ಅನುಮೋದನೆಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು.
ಆಸ್ಪತ್ರೆಯ ಹಾಸಿಗೆಯು ಆರೋಗ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಅತ್ಯಂತ ದುಬಾರಿ ಮತ್ತು ವಿರಳ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ತುರ್ತು ಕೋಣೆಯಲ್ಲಿ ಕಾಯುತ್ತಿರುವ ರೋಗಿಗೆ ಹಾಸಿಗೆಯನ್ನು ತೆರೆಯಬಹುದೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದು ಆ ರೋಗಿಯು ಗಂಟೆಗಳ ಕಾಲ ಸ್ಟ್ರೆಚರ್ನಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆಯೇ ಅಥವಾ ತಕ್ಷಣವೇ ಸೇವೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಹಾಸಿಗೆ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಹಾಸಿಗೆಯ ಹರಿವಿನ ಮೂರು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ: ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು, ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ದಟ್ಟಣೆಯ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ನೋಡುವುದು. ಗಡಿಯು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ: ಹಾಸಿಗೆ ಹಂಚಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿಸರ್ಜನೆಯ ಆದ್ಯತೆಗಾಗಿ AI ರೂಪರೇಖೆ/ಶಿಫಾರಸನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸೂಕ್ತತೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರ ಯಾವಾಗಲೂ ವೈದ್ಯರು ಮತ್ತು ನರ್ಸ್ ಅನುಮೋದನೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.
ಮೂಲ ಬೇರಿಂಗ್ ಸೂಚಕಗಳು
ಕೆಲವು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸೋಣ. ಬೆಡ್ ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ ದರವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಒಟ್ಟು ಹಾಸಿಗೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕೆ ಆಕ್ರಮಿತ ಹಾಸಿಗೆ ದಿನಗಳ ಅನುಪಾತವಾಗಿದೆ; ಸುಮಾರು 85 ಪ್ರತಿಶತವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆರೋಗ್ಯಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು 95 ಪ್ರತಿಶತಕ್ಕಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಅಡಚಣೆಯ ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ. ತಂಗುವಿಕೆಯ ಸರಾಸರಿ ಅವಧಿ (LOS) ಎನ್ನುವುದು ರೋಗಿಯ ಪ್ರವೇಶದಿಂದ ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ಗೆ ಸರಾಸರಿ ದಿನಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ. ಬೆಡ್ ವಹಿವಾಟು ದರವು ಒಂದು ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಹಾಸಿಗೆ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸುವ ವಿವಿಧ ರೋಗಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ರೋಗಿಯ ಹರಿವು ರೋಗಿಯು ತುರ್ತುಸ್ಥಿತಿ/ಹೊರರೋಗಿ ಚಿಕಿತ್ಸಾಲಯದಿಂದ ವಿಸರ್ಜನೆಗೆ ವಾರ್ಡ್ಗೆ ದಾಖಲಾಗುವ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. ಈ ಸೂಚಕಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿವೆ: LOS ಕಡಿಮೆಯಾದರೆ, ವಹಿವಾಟು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ, ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ ಒಂದೇ ಹಾಸಿಗೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಆದರೆ ಇಲ್ಲಿ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಬಲೆ ಇದೆ. ಕೇವಲ LOS ನಲ್ಲಿ ಇಳಿಕೆಯು "ಯಶಸ್ಸು" ಅಲ್ಲ. ರೋಗಿಗಳನ್ನು ಬೇಗನೆ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಮತ್ತು ನಂತರ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯಿಂದಾಗಿ ಅವನತಿಯು ಸಂಭವಿಸಿದರೆ-ಅಲ್ಲಿ ಬಿಡುಗಡೆಯಾದ ರೋಗಿಯು ಅದೇ ಸಮಸ್ಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ಮರುಸೇರ್ಪಡೆಯಾಗುತ್ತಾನೆ-ಇದು ಸುಧಾರಣೆಯಲ್ಲ ಆದರೆ ಗುಪ್ತ ರೋಗಿಯ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ LOS ಅನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಓದುವಿಕೆ ದರದೊಂದಿಗೆ ಓದಬೇಕು.
ಹಾಸಿಗೆಯ ಹರಿವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಒಂದು ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ "ಪೈಪ್ ಸಿಸ್ಟಮ್" ಎಂದು ಯೋಚಿಸುವುದು: ರೋಗಿಯ ಪ್ರವೇಶ (ತುರ್ತು, ಹೊರರೋಗಿ, ಯೋಜಿತ ಪ್ರವೇಶ) ಪೈಪ್ನ ಒಂದು ತುದಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತದೆ, ಇನ್ನೊಂದು ತುದಿಯಲ್ಲಿ ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ನಿರ್ಗಮಿಸುತ್ತದೆ. ಪೈಪ್ ತುಂಬಿರುವಾಗ (ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುತ್ತದೆ), ಇನ್ಪುಟ್ ಮುಂದುವರಿಯುವ ಮೊದಲು ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಬೇಕು. ನಿರ್ಗಮನವನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಿದರೆ - ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ವಿಳಂಬವಾಗಿದ್ದರೆ, ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಸಮಯಕ್ಕೆ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿಲ್ಲ, ರೋಗಿಯನ್ನು ವರ್ಗಾಯಿಸಲು ಹಾಸಿಗೆಗಾಗಿ ಕಾಯುತ್ತಿದ್ದಾರೆ - ಪ್ರವೇಶದ್ವಾರದಲ್ಲಿ ಒತ್ತಡವು ಸಂಗ್ರಹವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ಒತ್ತಡವು ಹೆಚ್ಚು ಗೋಚರಿಸುವ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ, ತುರ್ತು ಕೋಣೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ಫೋಟಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ: ರೋಗಿಗಳು ಸ್ಟ್ರೆಚರ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹಾಸಿಗೆಗಳಿಗಾಗಿ ಕಾಯುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯ, ಹಾಸಿಗೆ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ಪರಿಹಾರವೆಂದರೆ ಹೊಸ ಹಾಸಿಗೆಯನ್ನು ತೆರೆಯುವುದು ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ನಿರ್ಗಮನದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಹರಿವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು (ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಸಮಯ, ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ವರ್ಗಾವಣೆ). ಈ ಪೈಪಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಒತ್ತಡ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗೋಚರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಲು AI ಉತ್ತಮ ಸಹಾಯವಾಗಿದೆ.
ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: AI ಜೊತೆಗೆ ಬೆಡ್ ಫ್ಲೋ ಅಧ್ಯಯನ
- ಅನಾಮಧೇಯ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ. ಸೇವೆ, ಪ್ರವೇಶ ದಿನಾಂಕ, ಅಂದಾಜು/ನಿಜವಾದ ವಿಸರ್ಜನೆ, ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಗುಂಪು (ರೋಗಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಇಲ್ಲದೆ), ಹಾಸಿಗೆ ಸಂಖ್ಯೆ.
- ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ ಮತ್ತು LOS ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಸೂತ್ರವನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು AI ಅನ್ನು ಕೇಳಿ; ನೀವು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೀರಿ.
- ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ಸಂಕೇತಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಯಾವ ರೋಗಿಗಳನ್ನು ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಬಹುದು (ಯೋಜಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿದೆ, ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಕಾಯುತ್ತಿವೆ), ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳಲ್ಲ.
- ಅಡಚಣೆಯನ್ನು ಹುಡುಕಿ. ಹರಿವು ಎಲ್ಲಿ ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ (ಮಧ್ಯಾಹ್ನದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವಿಸರ್ಜನೆಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆಯೇ, ವರ್ಗಾವಣೆಗಾಗಿ ಕಾಯುತ್ತಿರುವ ರೋಗಿಗಳು ಇದ್ದಾರೆಯೇ).
- ಕ್ರಿಯೆಯ ರೂಪರೇಖೆಯನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಬೆಳಿಗ್ಗೆ ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್, ಆರಂಭಿಕ ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವ ಯೋಜನೆ, ವರ್ಗಾವಣೆ ಆದ್ಯತೆಯಂತಹ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಿರಿ.
- ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ದೃಢೀಕರಣ. ವೈದ್ಯ/ನರ್ಸ್ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಕಣ್ಣಿನೊಂದಿಗೆ ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೆ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ; AI ಶಿಫಾರಸನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ.
ಎಚ್ಚರಿಕೆ: "ಈ ರೋಗಿಯನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಬಹುದು" ಎಂದು AI ಹೇಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ; ಇದು ವೈದ್ಯಕೀಯ ನಿರ್ಧಾರ. ಹೆಚ್ಚೆಂದರೆ, "ಈ ರೋಗಿಯ ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಹಂತಗಳು (ಇನ್ವಾಯ್ಸ್, ಔಷಧಿ ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್, ಸಾರಿಗೆ) ಸಿದ್ಧವಾಗಿರುವಂತೆ ತೋರುವ" ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಂಕೇತವನ್ನು AI ನೀಡುತ್ತದೆ. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸೂಕ್ತತೆಯನ್ನು ವೈದ್ಯರು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು
ಪ್ರಕರಣ 1 - ಬೆಳಗಿನ ವಿಸರ್ಜನೆ ಅಡಚಣೆ. ಇಂಟರ್ನಲ್ ಮೆಡಿಸಿನ್ ವಾರ್ಡ್ನಲ್ಲಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ಗಳು 16:00 ರ ನಂತರ ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ತುರ್ತು ವಿಭಾಗದಿಂದ ಬರುವ ರೋಗಿಗಳು ಸಂಜೆಯವರೆಗೆ ಹಾಸಿಗೆಗಾಗಿ ಕಾಯುತ್ತಿದ್ದರು. ಮ್ಯಾನೇಜರ್ AI ಗೆ 30 ದಿನಗಳ ಅನಾಮಧೇಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡಿದರು; YZ ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಮಧ್ಯಾಹ್ನದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ರಾಶಿಯಾಗಿವೆ ಮತ್ತು "ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಹಾಸಿಗೆ ಖಾಲಿ" ನಡುವೆ ಸರಾಸರಿ 4.5 ಗಂಟೆಗಳ ಕಾಲ ಕಳೆದಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಿದೆ. ಶುಶ್ರೂಷೆಯೊಂದಿಗೆ "ಬೆಳಿಗ್ಗೆ 10:00 ಗಂಟೆಗೆ ಉದ್ದೇಶಿತ ವಿಸರ್ಜನೆ" ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಯಿತು. ಎರಡು ತಿಂಗಳ ನಂತರ, ಸರಾಸರಿ ಸ್ಖಲನ ಸಮಯವನ್ನು 14:10 ಕ್ಕೆ ಇಳಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ತುರ್ತು ಹಾಸಿಗೆಗಾಗಿ ಕಾಯುವ ಸಮಯ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಕರಣ 2 - ಲಾಸ್ ಟ್ರ್ಯಾಪ್. ಒಂದು ಸೇವೆಯಲ್ಲಿ, LOS 6.2 ದಿನಗಳಿಂದ 5.1 ಕ್ಕೆ ಇಳಿಯಿತು ಮತ್ತು ತಂಡವು ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಘೋಷಿಸಲು ಬಯಸಿತು. ಗುಣಮಟ್ಟದ ಅಧಿಕಾರಿಯು AI ಗೆ LOS ಮತ್ತು ರೀಡ್ಮಿಷನ್ ಅನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಕೇಳಿದರು. ಅದೇ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ, 30-ದಿನಗಳ ಮರುಬಳಕೆಯು 8 ಪ್ರತಿಶತದಿಂದ 13 ಪ್ರತಿಶತಕ್ಕೆ ಏರಿತು. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಕೆಲವು ರೋಗಿಗಳನ್ನು ಬೇಗನೆ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಹಿಂತಿರುಗಲಾಯಿತು. "ಯಶಸ್ಸು" ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಒಂದು ಎಚ್ಚರಿಕೆ; ಆರಂಭಿಕ ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ವೈದ್ಯರು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದಾರೆ.
ಪ್ರಕರಣ 3 - ICU ದಟ್ಟಣೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶ. ಒಂದು ಆಸ್ಪತ್ರೆಯಲ್ಲಿ, ತೀವ್ರ ನಿಗಾ ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ ಸ್ಥಿರವಾಗಿ 92 ಪ್ರತಿಶತಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಉಪ ಮುಖ್ಯ ವೈದ್ಯರು YZ ಗೆ ಚುನಾಯಿತ (ಯೋಜಿತ) ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ತೀವ್ರ ನಿಗಾ ಲೋಡ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಲು ಕೇಳಿದರು. AI ಮೂರು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ನೀಡಿದೆ; ಯಾವ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಯೋಜಿತವಾದ ಪ್ರಮುಖ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳು ಸಂಗ್ರಹವಾದವು ಮತ್ತು ಇವು ತೀವ್ರ ನಿಗಾದ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಉತ್ತುಂಗಕ್ಕೇರಿಸಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ತೋರಿಸಿದೆ. ವಾರದಲ್ಲಿ ಹೊರೆಯನ್ನು ಹರಡಲು ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಮರುಹೊಂದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಿರ್ಧಾರವು ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಾ ಮತ್ತು ಅರಿವಳಿಕೆ ತಂಡಕ್ಕೆ ಬಿಟ್ಟದ್ದು; AI ಕೇವಲ ಗೊಂದಲವನ್ನು ಗೋಚರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಿದೆ.
ನಾಲ್ಕು ನಕಲಿಸಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳು
1) ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ ಮತ್ತು LOS ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ-ಕಾಮೆಂಟ್:
ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಆಸ್ಪತ್ರೆಯ ಹರಿವು ವಿಶ್ಲೇಷಕರಿಗೆ ಸಹಾಯಕ. ಅನಾಮಧೇಯ ಡೇಟಾ (ಯಾವುದೇ ಗುರುತು ಇಲ್ಲ): ವಾರ್ಡ್, ಹಾಸಿಗೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ 40, ಆಕ್ರಮಿತ ಹಾಸಿಗೆ ದಿನಗಳು 1,020, ಅವಧಿ 30 ದಿನಗಳು, ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ 210, ಒಟ್ಟು ಆಸ್ಪತ್ರೆಗೆ ದಿನಗಳು 1,038. ಕಾರ್ಯ: (1) ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ ರೇಟ್ ಮತ್ತು ಸರಾಸರಿ ಅವಧಿಯನ್ನು ಸೂತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿ, (2) ಒಂದು-ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಕಾಮೆಂಟ್ ಬರೆಯಿರಿ, (3) ಓದುವಿಕೆ ಇಲ್ಲದೆ LOS ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅರ್ಥೈಸುವ ಅಪಾಯವನ್ನು ತಿಳಿಸಿ. ಮೇಡ್ ಅಪ್ ನಂಬರ್ ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ
2) ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಅಡಚಣೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ:
ಕೆಳಗೆ ಅನಾಮಧೇಯ ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಟೈಮ್ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್ಗಳಿವೆ: ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ನಿರ್ಧಾರದ ಸಮಯ ಅಥವಾ ಹಾಸಿಗೆಯನ್ನು ನಿಜವಾಗಿ ಖಾಲಿ ಮಾಡಿದ ಸಮಯ. ಕಾರ್ಯ: ವಿಳಂಬದ ಗರಿಷ್ಠ ಸಮಯವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಿರಿ, ಸರಾಸರಿ "ನಿರ್ಧಾರ-ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್" ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿ, ಬೆಳಿಗ್ಗೆ ವಿಸರ್ಜನೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ 5 ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ನೀಡಿ. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು; ಕೇವಲ ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ಹರಿವಿನ ಹಂತಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿ.
3) ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶ:
ತೀವ್ರ ನಿಗಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ 12 ಹಾಸಿಗೆಗಳು, ಸರಾಸರಿ ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ 92%. ವಾರಕ್ಕೆ ಯೋಜಿತವಾದ ಪ್ರಮುಖ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕೆಳಗೆ ನೀಡಲಾಗಿದೆ (ಅನಾಮಧೇಯ). ಕಾರ್ಯ: ತೀವ್ರ ನಿಗಾದ ಬೇಡಿಕೆಯು ಯಾವ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತುಂಗದಲ್ಲಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸಿ, ವಾರದಲ್ಲಿ ಲೋಡ್ ಅನ್ನು ಹರಡುವ 3 ಪರ್ಯಾಯ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ. ಇದು ಸಲಹೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರವು ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆ/ಅರಿವಳಿಕೆ ತಂಡಕ್ಕೆ ಬಿಟ್ಟದ್ದು ಎಂದು ತಿಳಿಸಿ.
4) ದೈನಂದಿನ ಹಾಸಿಗೆಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯ ಸಾರಾಂಶ:
ಕೆಳಗಿನ ಅನಾಮಧೇಯ ವಾರ್ಡ್ ಡೇಟಾದಿಂದ ಮುಖ್ಯ ವೈದ್ಯರ ಬೆಳಗಿನ ಸಭೆಗಾಗಿ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಹಾಸಿಗೆಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ರಚಿಸಿ: ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ, ಲಭ್ಯವಿರುವ ಬೆಡ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ವರ್ಗಾವಣೆಗಾಗಿ ಕಾಯುತ್ತಿರುವ ರೋಗಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ಗಮನ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅಡಚಣೆ. ಲೇಖನದ ಮೂಲಕ ಲೇಖನ, ಗರಿಷ್ಠ 8 ಸಾಲುಗಳು.
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ನಮ್ಮ ಬೆಡ್ ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ ಹೆಚ್ಚಿದೆ, ನಾವೇನು ಮಾಡಬೇಕು?
ಡೇಟಾ ಇಲ್ಲ, ಸೇವೆ ಇಲ್ಲ, ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನವಿಲ್ಲ; AI ಸಾಮಾನ್ಯ ಕ್ಲೀಷೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ಆಂತರಿಕ ಔಷಧ ಸೇವೆ, 40 ಹಾಸಿಗೆಗಳು, ಕಳೆದ 30 ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಸರಾಸರಿ ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ 94%, ಮರುಬಳಕೆ 11%. ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಸರ್ಜನೆಗಳು 16:00 ರ ನಂತರ ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ತುರ್ತು ಹಾಸಿಗೆಗಾಗಿ ಕಾಯುವ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ನನ್ನ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ನನಗೆ (1) ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಸಮಯವನ್ನು ಮುಂದಕ್ಕೆ ತರಲು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ನೀಡಿ, (2) ರೀಡ್ಮಿಷನ್ ಜೊತೆಗೆ LOS ಅನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಸೂಚಕಗಳ ಒಂದು ಮಿನಿ ಸೆಟ್.
ಸೂಚಕ
ಆರೋಗ್ಯಕರ ಶ್ರೇಣಿ
ಏಕಾಂತ ಕಾಮೆಂಟ್ ಅಪಾಯ
ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ ದರ
~85%
ತುಂಬಾ ಹೆಚ್ಚು = ದಟ್ಟಣೆ, ತುಂಬಾ ಕಡಿಮೆ = ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
ಸರಾಸರಿ ವಾಸ್ತವ್ಯ (LOS)
ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ
ಅವನ ಪತನವನ್ನು ಓದುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಓದಬೇಕು
ಪುನರ್ವಸತಿ
ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ ಕಡಿಮೆ
ಕಡಿಮೆಯಾದಾಗ LOS ಹೆಚ್ಚಾದರೆ, ಇದು ಆರಂಭಿಕ ವಿಸರ್ಜನೆಗೆ ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ.
ಬೇರಿಂಗ್ ವಹಿವಾಟು ದರ
ಹೆಚ್ಚಿನ ಒಳ್ಳೆಯದು
ತುಂಬಾ ಹೆಚ್ಚು = ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆ/ತಯಾರಿಕೆ ಒತ್ತಡ
ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು
- LOS ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಯಶಸ್ಸಿಗೆ ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುವುದು. ಓದುವಿಕೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಅವನತಿ ಅಪಾಯಕಾರಿ.
- YZ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ವಿಸರ್ಜನೆಯು ವೈದ್ಯಕೀಯ ನಿರ್ಧಾರವಾಗಿದೆ; AI ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೀಡುತ್ತದೆ.
- ತತ್ಕ್ಷಣದ ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಪ್ಯಾನಿಕ್. ಪ್ರವೃತ್ತಿ, ಒಂದೇ ದಿನದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ ಅಲ್ಲ, ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ.
- ತಪ್ಪಾದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಅಡಚಣೆಯನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿದೆ. ಸಮಸ್ಯೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹಾಸಿಗೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ವಿಸರ್ಜನೆ ಮತ್ತು ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವ ಹರಿವಿನ ಸಮಯದಲ್ಲಿ.
- ವರ್ಗಾವಣೆ ಮತ್ತು ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವ ಸಮಯವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ಹಾಸಿಗೆ "ಖಾಲಿ" ಎಂದು ತೋರುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಅದು ಸಿದ್ಧವಾಗಿಲ್ಲದಿರಬಹುದು.
ಸಲಹೆ: ನಿಮ್ಮ ಸೂಚಕಗಳಲ್ಲಿ "ಖಾಲಿ ಹಾಸಿಗೆ" ಮತ್ತು "ಸಿದ್ಧ ಹಾಸಿಗೆ" ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ನೀವು AI ಗೆ ನೀಡುವ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಹಾಸಿಗೆಯ ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವ/ತಯಾರಿಕೆಯ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನೀವು ಇರಿಸಿದರೆ, ನೀವು ನಿಜವಾದ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ನೋಡುತ್ತೀರಿ.
ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ
ಹಾಸಿಗೆಗಳು ಆಸ್ಪತ್ರೆಯ ವಿರಳ ಸಂಪನ್ಮೂಲವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಹರಿವು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ. AI ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ, LOS ಮತ್ತು ಅಡಚಣೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಬಲವಾದ ಸಹಾಯವಾಗಿದೆ, ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಸಮಯ ಮತ್ತು ದಟ್ಟಣೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಮುಂದಕ್ಕೆ ತರುತ್ತದೆ. ಆದರೆ LOS ಅನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಮರುಪರಿಶೀಲಿಸದೆ ಅರ್ಥೈಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ನಿರ್ಧಾರವು ವೈದ್ಯಕೀಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು AI ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಹಂಚಿಕೆ ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಯ ಶಿಫಾರಸುಗಳು ವೈದ್ಯರು ಮತ್ತು ದಾದಿಯರಿಂದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅನುಮೋದನೆಗೆ ಒಳಗಾಗುತ್ತವೆ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ
ನಿಮ್ಮ ಸೇವೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಕ್ಕೆ ಅನಾಮಧೇಯ ಬೆಡ್ ಡೇಟಾವನ್ನು (ಹಾಸಿಗೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ಆಕ್ರಮಿತ ಬೆಡ್-ಡೇಸ್, ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ ಮರುಪೂರಣ) ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಿ. "ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ ಮತ್ತು LOS ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ-ಕಾಮೆಂಟ್" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ನೊಂದಿಗೆ AI ನಿಂದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ಮತ್ತು ಕಾಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ವಿನಂತಿಸಿ; ನಂತರ ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ ಮತ್ತು LOS ಅನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ರೀಡ್ಮಿಷನ್ನೊಂದಿಗೆ LOS ಅನ್ನು ಓದಿ ಮತ್ತು ಇಳಿಕೆಯು ನಿಜವೇ ಅಥವಾ ಆರಂಭಿಕ ವಿಸರ್ಜನೆಯ ಸಂಕೇತವೇ ಎಂಬುದನ್ನು 5 ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಚರ್ಚಿಸಿ.
ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ
- [ ] ನಾನು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿದ್ದೇನೆ (ಯಾವುದೇ ರೋಗಿಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಇಲ್ಲ)?
- [ ] ನಾನು ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ ಮತ್ತು LOS ಅನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದೇನೆಯೇ?
- [ ] ನಾನು LOS ಅನ್ನು ಓದುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಅರ್ಥೈಸಿದ್ದೇನೆಯೇ?
- [ ] ನಾನು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ (ವೈದ್ಯ/ನರ್ಸ್) ಅನುಮೋದನೆಗೆ ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್/ಹಂಚಿಕೆ ಶಿಫಾರಸನ್ನು ಕಂಡೀಷನ್ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆಯೇ?
- [ ] ನಾನು "ಖಾಲಿ ಹಾಸಿಗೆ" ಮತ್ತು "ಸಿದ್ಧ ಹಾಸಿಗೆ" ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದ್ದೇನೆಯೇ?