നിയമനവും ശേഷി മാനേജ്മെൻ്റും: നോ-ഷോ എസ്റ്റിമേഷനും സ്മാർട്ട് ഷെഡ്യൂളിംഗും

നേട്ടങ്ങൾ:

• നോ-ഷോ റേറ്റിനെ ബാധിക്കുന്ന ഘടകങ്ങൾ മനസിലാക്കാനും റിസ്ക് ക്ലാസിഫിക്കേഷനും റിമൈൻഡർ ഡ്രാഫ്റ്റുകളും സൃഷ്ടിക്കാൻ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗിക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
• ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് പിന്തുണയോടെ ഒരു സാഹചര്യത്തിൽ ഔട്ട്‌പേഷ്യൻ്റ് ക്ലിനിക്ക് കപ്പാസിറ്റി, സ്ലോട്ട് വിതരണം, ഓവർബുക്കിംഗ് ലോജിക് എന്നിവ ആസൂത്രണം ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ്
• ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഔട്ട്‌പുട്ട് ഒരു സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ നിർദ്ദേശമാണെന്നും രോഗിയുടെ പ്രവേശന അവകാശങ്ങളും ന്യായവും കണക്കിലെടുത്ത് അവസാന ചാർട്ട് മാനേജരുടേതാണെന്നും പരിരക്ഷിക്കാൻ കഴിയും.

ഔട്ട്‌പേഷ്യൻ്റ് ക്ലിനിക്ക് മാനേജ്‌മെൻ്റിൻ്റെ ഏറ്റവും നിരാശാജനകമായ നഷ്ടങ്ങളിലൊന്ന് അപ്പോയിൻ്റ്‌മെൻ്റ് സമയമാണ്, അത് പൂർണ്ണമായി കാണപ്പെടുകയും ശൂന്യമായി തുടരുകയും ചെയ്യുന്നു. രോഗി ഒരു അപ്പോയിൻ്റ്മെൻ്റ് നടത്തുന്നു, പക്ഷേ കാണിക്കുന്നില്ല; ആ സ്ലോട്ട് (അപ്പോയിൻ്റ്മെൻ്റ് സ്ലോട്ട് - ഒരു നിശ്ചിത സമയത്തിനുള്ളിൽ പരിശോധിക്കാനുള്ള ഒരു ഫിസിഷ്യൻ്റെ അവകാശം) പാഴായി. ഇതിനെ ഹെൽത്ത് കെയർ മാനേജ്‌മെൻ്റിൽ നോ-ഷോ എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഒരു പൊതു ആശുപത്രിയിൽ, ഔട്ട്പേഷ്യൻ്റ് നോ-ഷോ നിരക്ക് പലപ്പോഴും 20-30 ശതമാനം പരിധിയിലാണ്; അതായത് നാലിലൊന്ന് നിയമനങ്ങൾ പാഴാകുന്നു. ഇത് ഫിസിഷ്യൻ്റെ സമയം പാഴാക്കുകയും വരാനാഗ്രഹിക്കുന്ന എന്നാൽ സ്ഥലം കണ്ടെത്താനാകാത്ത മറ്റ് രോഗികൾക്ക് പ്രവേശനം നഷ്ടപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ യൂണിറ്റിൽ, രണ്ട് ജോലികൾക്കായി ഞങ്ങൾ AI ഉപയോഗിക്കും: നോ-ഷോകളുടെ അപകടസാധ്യത പ്രവചിക്കുക, ഈ പ്രവചനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ബുദ്ധിപരമായി ശേഷി ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്യുക. എന്നാൽ തുടക്കം മുതൽ പരിധി നിശ്ചയിക്കാം: AI ഒരു പ്രോബബിലിറ്റി എസ്റ്റിമേറ്റ് നിർമ്മിക്കുന്നു; രോഗിയുടെ പ്രവേശനാവകാശവും ന്യായവും കണക്കിലെടുത്ത് ഏത് രോഗിക്ക് അപ്പോയിൻ്റ്മെൻ്റ് നൽകണം എന്നത് മാനേജരുടെ തീരുമാനമാണ്.

ഒരു നോ-ഷോ നിർണ്ണയിക്കുന്നത് എന്താണ്?

നോ-ഷോ പെരുമാറ്റം ക്രമരഹിതമല്ല; ചില പാറ്റേണുകൾ ഉണ്ട്. അന്തർദേശീയവും പ്രാദേശികവുമായ പഠനങ്ങൾ അടിക്കടി ഇനിപ്പറയുന്ന ഘടകങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു: അപ്പോയിൻ്റ്‌മെൻ്റിനും പരീക്ഷയ്ക്കും ഇടയിലുള്ള കാത്തിരിപ്പ് സമയം, നോ-ഷോകളുടെ സംഭവങ്ങൾ വർദ്ധിക്കുന്നു; അതിരാവിലെ അല്ലെങ്കിൽ വൈകുന്നേരങ്ങളിൽ; നോ-ഷോ ഹിസ്റ്ററി (ശക്തമായ പ്രവചനം); കാലാവസ്ഥാ സാഹചര്യങ്ങൾ; രോഗിയുടെ ഗതാഗത ദൂരം; ബ്രാഞ്ച് (ചില ബ്രാഞ്ചുകളിൽ, വിട്ടുമാറാത്ത ഫോളോ-അപ്പ് കാരണം ഹാജർ നിരക്ക് ഉയർന്നതാണ്). AI ഈ ഘടകങ്ങൾ ഓരോന്നായി മനഃപാഠമാക്കുന്നില്ല; നിങ്ങൾ നൽകുന്ന ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഇത് പാറ്റേണുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു. എന്നാൽ ശ്രദ്ധിക്കുക: AI ഒരു ബന്ധം (പരസ്പരബന്ധം) കണ്ടെത്തുന്നു, ഒരു കാരണമല്ല (കാരണം). "ചൊവ്വാഴ്‌ചകളിൽ നോ-ഷോകൾ കൂടുതലാണ്" എന്ന് പറഞ്ഞാൽ ചൊവ്വാഴ്ച കുറ്റക്കാരനാണെന്ന് അർത്ഥമാക്കുന്നില്ല; ഒരുപക്ഷേ മറ്റൊരു ഘടകം ചൊവ്വാഴ്ചകളിൽ കളിക്കുന്നുണ്ടാകാം.

ശേഷിയുടെ ഭാഗത്ത്, രണ്ട് ആശയങ്ങൾ നിർണായകമാണ്. സ്ലോട്ട് സ്‌പ്രെഡ് എന്നത് ദിവസത്തിലെ ഏത് സമയത്താണ് നിങ്ങൾ എത്ര അപ്പോയിൻ്റ്‌മെൻ്റുകൾ നടത്തുന്നത്. ഓവർബുക്കിംഗ്, പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന നോ-ഷോയ്ക്ക് നഷ്ടപരിഹാരം നൽകാനുള്ള ശേഷിയേക്കാൾ അൽപ്പം കൂടുതലാണ് - എയർലൈനുകൾ വിമാനങ്ങൾ ഓവർസെൽ ചെയ്യുമ്പോൾ പോലെ. ഓവർബുക്കിംഗ് ഒരു ചൂതാട്ടമല്ല, ഇത് കണക്കാക്കിയ ബാലൻസാണ്: നിങ്ങൾ വളരെ കുറച്ച് ചെയ്താൽ, ശൂന്യമായ സ്ലോട്ടുകൾ ഉണ്ടാകും, നിങ്ങൾ കൂടുതൽ ചെയ്താൽ, എല്ലാവരും എത്തുമ്പോൾ ക്യൂവും കാത്തിരിപ്പും പൊട്ടിത്തെറിക്കും. സാഹചര്യങ്ങളിലൂടെ ഈ ബാലൻസ് പ്രകടിപ്പിക്കാൻ AI വളരെ ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

ഘട്ടം ഘട്ടമായി: AI-യുമായുള്ള നോ-ഷോയും ചാർട്ട് വർക്കുകളും

1. അജ്ഞാത ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കുക. രോഗിയുടെ പേര്, ഐഡി, പ്രോട്ടോക്കോൾ എന്നിവയില്ല; "അപ്പോയിൻ്റ്മെൻ്റ് സമയം, ബ്രാഞ്ച്, കാത്തിരിപ്പ് ദിവസം, നോ-ഷോകളുടെ കഴിഞ്ഞ എണ്ണം, വന്നു/കാണിച്ചില്ല" എന്നിങ്ങനെയുള്ള അജ്ഞാത ഫീൽഡുകൾ മാത്രം.
2. പാറ്റേൺ കുറയ്ക്കുക. നോ-ഷോയുമായി ചേർന്ന് പോകുന്ന ഘടകങ്ങൾ ഏതൊക്കെയാണെന്ന് സംഗ്രഹിക്കാൻ AI-യോട് ആവശ്യപ്പെടുക.
3. റിസ്ക് ബാൻഡ് നിർവചിക്കുക. രോഗികളെ "ഉയർന്ന/ഇടത്തരം/താഴ്ന്ന" നോ-ഷോ റിസ്ക് ആയി ബാൻഡ് ചെയ്യുക - നിയന്ത്രിക്കാവുന്ന ഗ്രൂപ്പുകൾ, വ്യക്തിഗത സ്കോറുകളല്ല.
4. ഇടപെടൽ പൊരുത്തപ്പെടുത്തുക. ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള ഗ്രൂപ്പിലേക്ക് കൂടുതൽ തീവ്രമായ ഓർമ്മപ്പെടുത്തൽ (SMS + കോൾ), ഫ്ലെക്സിബിൾ സ്ലോട്ട്; കുറഞ്ഞ അപകടസാധ്യതയിലേക്കുള്ള സാധാരണ ഓർമ്മപ്പെടുത്തൽ.
5. ഒരു ഓവർബുക്കിംഗ് രംഗം സജ്ജമാക്കുക. പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന നോ-ഷോ നിരക്കിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി എത്ര കൂടി നിയമനങ്ങൾ നടത്തുമെന്ന് സാഹചര്യങ്ങൾ കണക്കാക്കുക.
6. അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റീവ് ഫിൽട്ടർ. ന്യായമായ പരിശോധന: ഒരു രോഗി ഗ്രൂപ്പിനെയും പ്രവേശനത്തിൽ നിന്ന് ഒഴിവാക്കിയിട്ടില്ല; ഓവർബുക്കിംഗ് ന്യായമാണ്; മാനേജർ അന്തിമ ഷെഡ്യൂൾ അംഗീകരിക്കുന്നു.

മുന്നറിയിപ്പ്: "ഈ രോഗിക്ക് ഒരു അപ്പോയിൻ്റ്മെൻ്റ് എടുക്കാൻ" റിസ്ക് സ്കോർ ഒരിക്കലും ഉപയോഗിക്കില്ല. സ്‌കോർ ഓർമ്മപ്പെടുത്തൽ ഘനീഭവിപ്പിക്കുന്നതിനും ആക്‌സസ് സുഗമമാക്കുന്നതിനും ശേഷി ബാലൻസ് ചെയ്യുന്നതിനും മാത്രമാണ്. അല്ലാത്തപക്ഷം, അത് രോഗിയുടെ അവകാശങ്ങളുടെ ലംഘനമാണ്.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - ഓർമ്മപ്പെടുത്തുന്ന തീവ്രത. ഒരു പൾമണോളജി ഔട്ട്‌പേഷ്യൻ്റ് ക്ലിനിക്കിൽ, നോ-ഷോ നിരക്ക് 28 ശതമാനമായിരുന്നു. ഗുണമേന്മയുള്ള ടീം YZ-ന് അജ്ഞാതമായ 6 മാസത്തെ ഡാറ്റ നൽകുകയും റിസ്ക് ഗ്രൂപ്പ് നിർണ്ണയിക്കുകയും ചെയ്തു: 14 ദിവസത്തിൽ കൂടുതൽ കാത്തിരിക്കുകയും മുമ്പ് ഒരിക്കലെങ്കിലും വരാതിരിക്കുകയും ചെയ്ത രോഗികൾ. പരീക്ഷയ്‌ക്ക് 3 ദിവസവും 1 ദിവസവും മുമ്പ് ഈ ഗ്രൂപ്പിലേക്ക് രണ്ട്-ഘട്ട SMS + കോൾ പ്രയോഗിച്ചു. മൂന്ന് മാസത്തിന് ശേഷം, ഈ ഗ്രൂപ്പിലെ നോ-ഷോകൾ 28 ശതമാനത്തിൽ നിന്ന് 17 ശതമാനമായി കുറഞ്ഞു; ജനറൽ ഔട്ട്‌പേഷ്യൻ്റ് ക്ലിനിക്ക് നോ-ഷോ നിരക്ക് 21 ശതമാനമായി കുറഞ്ഞു. ഒഴിവുള്ള സ്ലോട്ടുകൾ കുറയുകയും വെയിറ്റിംഗ് ലിസ്റ്റ് ചുരുക്കുകയും ചെയ്തു.

കേസ് 2 - മിതമായ ഓവർബുക്കിംഗ്. ഒരു ഡെർമറ്റോളജി ക്ലിനിക്കിൽ പ്രതിദിനം 40 സ്ലോട്ടുകൾ ഉണ്ടായിരുന്നു, ശരാശരി 25 ശതമാനം നോ-ഷോ നിരക്ക് (അതായത് ~10 ഒഴിവുണ്ട്). മാനേജർ AI-യോട് ഒരു ഓവർബുക്കിംഗ് സാഹചര്യം ആവശ്യപ്പെട്ടു. AI മൂന്ന് സാഹചര്യങ്ങൾ നൽകി: +4 അപ്പോയിൻ്റ്മെൻ്റ് (കുറഞ്ഞ അപകടസാധ്യത, ചെറിയ ക്യൂ പ്രോബബിലിറ്റി), +8 (സന്തുലിതമായത്), +12 (എല്ലാവരും പ്രത്യക്ഷപ്പെടുകയാണെങ്കിൽ ആക്രമണാത്മകവും ഗുരുതരമായ കാത്തിരിപ്പും). മാനേജർ +6 ൽ തുടങ്ങി; ഒരു മാസം നിരീക്ഷിച്ചു. സൗജന്യ സ്ലോട്ടുകൾ 25 ശതമാനത്തിൽ നിന്ന് 9 ശതമാനമായി കുറഞ്ഞു, അതേസമയം ശരാശരി അധിക കാത്തിരിപ്പ് വെറും 7 മിനിറ്റ് വർദ്ധിച്ചു. തീരുമാനം മനുഷ്യൻ്റേതായിരുന്നു; AI ഓപ്ഷനുകൾ ദൃശ്യമാക്കി.

കേസ് 3 - ദുരുപയോഗത്തിൽ നിന്ന് മടങ്ങുക. ഒരു യൂണിറ്റിൽ, ഒരു ജീവനക്കാരൻ AI റിസ്ക് സ്കോർ "ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള ആളുകൾക്ക് അപ്പോയിൻ്റ്മെൻ്റ് നൽകരുത്" എന്ന് വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ ആഗ്രഹിച്ചു. ക്വാളിറ്റി ഓഫീസർ ഇതിനെ എതിർത്തു: ഇത് പിന്നാക്കാവസ്ഥയിലുള്ള (എത്തിച്ചേരാൻ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള, കുറഞ്ഞ വരുമാനമുള്ള) രോഗികളെ സിസ്റ്റത്തിൽ നിന്ന് ഒഴിവാക്കും, ഇത് ധാർമ്മികവും നിയമപരവുമായ ലംഘനമായിരുന്നു. സ്‌കോർ ഒഴിവാക്കാനല്ല ഉപയോഗിച്ചത്, ഫ്ലെക്‌സിബിൾ അപ്പോയിൻ്റ്‌മെൻ്റിനും ആ രോഗിയിലേക്ക് എത്തിച്ചേരുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്ന അധിക ഓർമ്മപ്പെടുത്തലുകൾക്കുമാണ്.

പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

1) നോ-ഷോ ഫാക്ടർ വിശകലനം:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: ഔട്ട്പേഷ്യൻ്റ് ഓപ്പറേഷൻസ് അനലിസ്റ്റിൻ്റെ അസോസിയേറ്റ് അസിസ്റ്റൻ്റ്. അജ്ഞാത അപ്പോയിൻ്റ്മെൻ്റ് ഡാറ്റ ചുവടെയുണ്ട് (പേര്/ഐഡൻ്റിറ്റി ഇല്ല): അപ്പോയിൻ്റ്മെൻ്റ് സമയം, ബ്രാഞ്ച്, കാത്തിരിപ്പ് ദിവസം, മുമ്പത്തെ നോ-ഷോകൾ, ഫലം (കാണിച്ചു/കാണിച്ചിട്ടില്ല). ടാസ്‌ക്ക്: (1) നോ-ഷോകൾക്കൊപ്പം ഏറ്റവും ശക്തമായി സഹകരിക്കുന്ന 5 ഘടകങ്ങൾ ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുക, (2) ഓരോന്നിനും ഒരു വാക്യ വിശദീകരണം എഴുതുക, (3) ഇത് പരസ്പര ബന്ധമാണെന്ന് പ്രസ്താവിക്കുക, കാര്യകാരണം അവകാശപ്പെടരുത്. ഞാൻ ഡാറ്റ നൽകാത്ത നമ്പറുകളൊന്നും ഉണ്ടാക്കരുത്.

2) റിസ്ക് ബാൻഡും ഇടപെടൽ പൊരുത്തപ്പെടുത്തലും:

മുകളിലുള്ള പാറ്റേണുകൾ അടിസ്ഥാനമാക്കി രോഗികളെ ഉയർന്ന/ഇടത്തരം/പരാജയ സാധ്യത കുറഞ്ഞ 3 ബാൻഡുകളായി വിഭജിക്കുന്ന ലളിതവും സുതാര്യവുമായ നിയമങ്ങൾ (ബ്ലാക്ക് ബോക്സുകളല്ല, വിശദീകരിക്കാവുന്ന പരിധികൾ) നിർദ്ദേശിക്കുക. ഓരോ ബാൻഡിനും, ആക്‌സസ്സ് തടയുന്ന ഒരു ഓർമ്മപ്പെടുത്തൽ/ഫെസിലിറ്റേഷൻ ഇടപെടൽ നിർദ്ദേശിക്കുക. ഒരു നിർദ്ദേശവും രോഗിയെ അപ്പോയിൻ്റ്മെൻ്റിൽ നിന്ന് ഒഴിവാക്കരുത്.

3) ഓവർബുക്കിംഗ് സാഹചര്യം:

പ്രതിദിന സ്ലോട്ട്: 40. ശരാശരി നോ-ഷോ നിരക്ക്: 25.3% ഒരു ഓവർബുക്കിംഗ് സാഹചര്യം സൃഷ്ടിക്കുക (യാഥാസ്ഥിതിക / സമതുലിതമായ / ആക്രമണാത്മക). ഓരോ സാഹചര്യത്തിനും: നടത്തേണ്ട മൊത്തം അപ്പോയിൻ്റ്‌മെൻ്റുകൾ, പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഇൻകമിംഗ് രോഗികൾ, എല്ലാവരും ഹാജരായാൽ സംഭവിക്കുന്ന ഓവർലോഡ്, അധിക കാത്തിരിപ്പ് കണക്കാക്കുന്നു. കണക്കുകൂട്ടൽ സൂത്രവാക്യങ്ങൾ കാണിക്കുക, അതുവഴി എനിക്ക് അവ നേരിട്ട് പരിശോധിക്കാനാകും.

4) ഓർമ്മപ്പെടുത്തൽ സന്ദേശ ഡ്രാഫ്റ്റ്:

ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള ഗ്രൂപ്പിലേക്ക് അയയ്‌ക്കുന്നതിന് മര്യാദയുള്ളതും വ്യക്തവുമായ ഒരു SMS റിമൈൻഡർ (160 പ്രതീകങ്ങളിൽ താഴെ) എഴുതുക. ഒരു അപ്പോയിൻ്റ്മെൻ്റ് റദ്ദാക്കാനും മാറ്റിവെക്കാനും എളുപ്പവഴി നൽകുക. കുറ്റപ്പെടുത്തുന്ന ഭാഷ ഉപയോഗിക്കരുത്. ടർക്കിഷ്, ഔപചാരികവും എന്നാൽ ഊഷ്മളവുമാണ്.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:

നോ-ഷോ കുറയ്ക്കുക.

ഈ അഭ്യർത്ഥന സന്ദർഭ രഹിതമാണ്: ഏത് ബ്രാഞ്ച്, ഏത് ഡാറ്റ, ഏത് നിയന്ത്രണം എന്നിവ വ്യക്തമല്ല; AI പൊതുവായതും പ്രായോഗികമല്ലാത്തതുമായ ഉപദേശം നൽകുന്നു.

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:

ഞങ്ങളുടെ ഡെർമറ്റോളജി ഔട്ട്‌പേഷ്യൻ്റ് ക്ലിനിക്കിൽ പ്രതിദിനം 40 സ്ലോട്ടുകൾ ഉണ്ട്, ശരാശരി നോ-ഷോ നിരക്ക് 25% ആണ്. എനിക്ക് 6 മാസത്തെ അജ്ഞാത അപ്പോയിൻ്റ്മെൻ്റ് ഡാറ്റയുണ്ട്. ആക്‌സസ് റൈറ്റ് സംരക്ഷിക്കുമ്പോൾ സൗജന്യ സ്ലോട്ട് കുറയ്ക്കാൻ ഞാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. എനിക്ക് (1) ഒരു 3-ബാൻഡ് റിസ്ക് റൂൾ, (2) ഓരോ ബാൻഡിനും ഉചിതമായ ഓർമ്മപ്പെടുത്തൽ തീവ്രത, (3) +6 ഓവർബുക്കിംഗ് സാഹചര്യം പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന പ്രഭാവം.

സമീപിക്കുക

ശൂന്യമായ സ്ലോട്ട്

രോഗി പ്രവേശനം

ധാർമ്മിക അപകടസാധ്യത

ഒന്നും ചെയ്യരുത്

ഉയർന്നത്

നിഷ്പക്ഷ

ഇല്ല പക്ഷേ മാലിന്യമുണ്ട്

അപകടസാധ്യതയുള്ള ആളുകൾക്കുള്ള അധിക ഓർമ്മപ്പെടുത്തൽ

വീഴുന്നു

സംരക്ഷിത/വർദ്ധിപ്പിച്ചു

ഒന്നുമില്ല

മിതമായ ഓവർബുക്കിംഗ്

ശ്രദ്ധേയമായി കുറയുന്നു

ചെറിയ വാൽ അപകടം

താഴ്ന്നത്, കാണണം

അപകടസാധ്യതയുള്ള ആളുകൾക്ക് അപ്പോയിൻ്റ്മെൻ്റ് നൽകുന്നില്ല

വീഴുന്നു

ലംഘിക്കപ്പെടുന്നു

ഉയർന്നത് - സാധ്യമല്ല

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• ഒഴിവാക്കാനുള്ള മാർഗമായി സ്‌കോർ തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നു. റിസ്ക് സ്കോർ രോഗിയെ ഉന്മൂലനം ചെയ്യുകയല്ല, മറിച്ച് അവനിലേക്ക് എത്തുക എന്നതാണ്.
• അങ്ങേയറ്റം ഓവർബുക്കിംഗ്. നോ-ഷോ നിരക്ക് പെരുപ്പിച്ച് കാണിക്കുകയും നിരവധി നിയമനങ്ങൾ നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നത് ക്യൂവും പരാതികളും വർദ്ധിപ്പിക്കും.
• കാര്യകാരണമായി പരസ്പരബന്ധം തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നു. “ചൊവ്വാഴ്‌ച അപകടസാധ്യതയുള്ളതാണ്” എന്ന് പറഞ്ഞാൽ ചൊവ്വാഴ്‌ച നിരോധിക്കണമെന്നല്ല; അതിന് പിന്നിലെ യഥാർത്ഥ കാരണം കണ്ടെത്തുക.
• ഒറ്റ സെഷൻ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് തീരുമാനം. ഒരു മാസത്തെ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സ്ഥിരമായ നിയമങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുന്നത് തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതാണ്; കുറഞ്ഞത് കുറച്ച് മാസത്തെ പാറ്റേണുകൾ ആവശ്യമാണ്.
• നീതിന്യായ പരിശോധനയെ മറികടക്കുന്നു. ഇടപെടൽ പ്രതികൂല ഗ്രൂപ്പുകളെ ഒഴിവാക്കുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.

നുറുങ്ങ്: ഒരു ചെറിയ ഘട്ടത്തിലൂടെ (ഉദാ AI-യുടെ രംഗം ഒരു പ്രവചനമാണ്; ഫീൽഡിലെ നിങ്ങളുടെ യഥാർത്ഥ നോ-ഷോ നിരക്കിന് നിങ്ങൾ സാഹചര്യം അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്.

ചുരുക്കത്തിൽ

ഔട്ട്പേഷ്യൻ്റ് ശേഷിയുടെ നിശബ്ദ ശത്രുവാണ് നോ-ഷോ. ചരിത്രപരമായ അജ്ഞാത ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് നോ-ഷോ പാറ്റേണുകൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നതിനും രോഗികളെ റിസ്ക് ബാൻഡുകളായി തരംതിരിക്കാനും ഓവർബുക്കിംഗ് സാഹചര്യങ്ങൾ ദൃശ്യമാക്കാനുമുള്ള ശക്തമായ സഹായമാണ് AI. എന്നാൽ ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കുന്നതെല്ലാം പ്രോബബിലിറ്റിയുടെ ഏകദേശമാണ്. റിസ്ക് സ്കോർ ഒരിക്കലും ഒഴിവാക്കാനുള്ള ഒരു ഉപകരണമല്ല; ആക്‌സസ്സ് പരിരക്ഷിക്കുന്ന ഓർമ്മപ്പെടുത്തലിനും സൗകര്യത്തിനും. ഓവർബുക്കിംഗ് താങ്ങാനാവുന്നതും അളക്കുന്നതും ചെറിയ ഘട്ടങ്ങളിൽ പരീക്ഷിക്കുന്നതുമായിരിക്കണം. ന്യായവും രോഗിയുടെ അവകാശങ്ങളും പരിഗണിച്ച് അന്തിമ ചാർട്ട് അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്ററുടേതാണ്.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

പ്രതിദിനം സ്ലോട്ടുകളുടെ എണ്ണവും നിങ്ങളുടെ യൂണിറ്റിൽ നിന്ന് (അല്ലെങ്കിൽ സാങ്കൽപ്പിക) ശരാശരി നോ-ഷോ നിരക്കും നേടുക. മുകളിലുള്ള "ഓവർബുക്കിംഗ് സാഹചര്യം" ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് മൂന്ന് സാഹചര്യങ്ങൾക്കായി AI-യോട് ചോദിക്കുക. തുടർന്ന് ഫോർമുലകൾ സ്വമേധയാ പരിശോധിക്കുക (ഉദാ. 40 സ്ലോട്ടുകൾ, 25% നോ-ഷോകൾ → പ്രതീക്ഷിക്കുന്നത് 30 നോ-ഷോകൾ; +6 46 അപ്പോയിൻ്റ്‌മെൻ്റുകൾ നൽകിയാൽ, ~34-35 നോ-ഷോകൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു). ഏത് സാഹചര്യമാണ് നിങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുത്തതെന്നും എന്തുകൊണ്ടാണെന്നും 5 ഇനങ്ങളിൽ എഴുതുക; ന്യായമായ പരിശോധനയും ചേർക്കുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ഞാൻ ഡാറ്റ അജ്ഞാതമാക്കിയിട്ടുണ്ടോ (പേര്/ഐഡി/പ്രോട്ടോക്കോൾ ഇല്ല)?
• [ ] ഞാൻ റിസ്ക് സ്കോർ ഉപയോഗിച്ചത് ആക്സസ്-പ്രിസർവിംഗ് ഇടപെടലിനാണ്, അല്ലാതെ ഒഴിവാക്കലാണോ?
• [ ] ഫോർമുല ഉപയോഗിച്ച് ഓവർബുക്കിംഗ് സാഹചര്യം ഞാൻ നേരിട്ട് പരിശോധിച്ചിട്ടുണ്ടോ?
• [ ] ഞാൻ ചെറിയ ഘട്ടങ്ങളിലൂടെ ഓവർബുക്കിംഗ് ആരംഭിച്ച് ഒരു മോണിറ്ററിംഗ് പ്ലാൻ സജ്ജീകരിച്ചിട്ടുണ്ടോ?
• [ ] ഞാൻ ഒരു ഫെയർനസ് ഫിൽട്ടറിലൂടെ അന്തിമ ഷെഡ്യൂൾ പാസാക്കുകയും അത് മാനേജർ അംഗീകാരത്തിന് വിധേയമാക്കുകയും ചെയ്തിട്ടുണ്ടോ?