ബെഡ് ആൻഡ് പേഷ്യൻ്റ് ഫ്ലോ മാനേജ്മെൻ്റ്: ഒക്യുപൻസി, ഡിസ്ചാർജ് പ്ലാനിംഗ്, ഡെൻസിറ്റി

നേട്ടങ്ങൾ:

• ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് പിന്തുണയോടെ കിടക്കയിലെ താമസ നിരക്ക്, താമസത്തിൻ്റെ ശരാശരി ദൈർഘ്യം, രോഗിയുടെ ഒഴുക്ക് സൂചകങ്ങൾ എന്നിവ നിരീക്ഷിക്കാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
• ഡിസ്ചാർജ് പ്ലാനിംഗ്, ട്രാൻസ്ഫർ, എമർജൻസി ഹോസ്പിറ്റലൈസേഷൻ തടസ്സങ്ങൾ എന്നിവ സാഹചര്യ വിശകലനത്തിലൂടെ മുൻകൂട്ടി കാണാനും ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് ആക്ഷൻ പ്ലാൻ നിർമ്മിക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
• ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് നിർദ്ദേശിക്കുന്ന ബെഡ് അലോക്കേഷൻ്റെയും ഡിസ്ചാർജ് മുൻഗണനകളുടെയും ക്ലിനിക്കൽ അനുയോജ്യത ഫിസിഷ്യൻ്റെയും നഴ്‌സിൻ്റെയും അംഗീകാരത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.

ആരോഗ്യസംരക്ഷണ സംവിധാനത്തിൻ്റെ ഏറ്റവും ചെലവേറിയതും അപൂർവവുമായ വിഭവങ്ങളിൽ ഒന്നാണ് ആശുപത്രി കിടക്ക. അത്യാഹിത വിഭാഗത്തിൽ കാത്തിരിക്കുന്ന ഒരു രോഗിക്ക് കിടക്ക തുറക്കാനാകുമോ ഇല്ലയോ എന്നത് ആ രോഗി മണിക്കൂറുകളോളം സ്ട്രെച്ചറിൽ തുടരുമോ അതോ ഉടനടി സേവനത്തിലേക്ക് കൊണ്ടുപോകുമോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കുന്നു. അതിനാൽ കിടക്ക കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് ഒരു ഓപ്പറേഷനും രോഗിയുടെ സുരക്ഷാ പ്രശ്നവുമാണ്. ഈ യൂണിറ്റിൽ, ബെഡ് ഫ്ലോയുടെ മൂന്ന് പോയിൻ്റുകളിൽ ഞങ്ങൾ AI ഉപയോഗിക്കും: ഒക്യുപ്പൻസി നിരീക്ഷിക്കുകയും വ്യാഖ്യാനിക്കുകയും ചെയ്യുക, ഡിസ്ചാർജ് പ്ലാനിംഗ് പ്രവചിക്കുക, തിരക്ക് തടസ്സങ്ങൾ നേരത്തെ കാണുക. അതിർത്തി വ്യക്തമാണ്: കിടക്ക വിഹിതത്തിനും ഡിസ്ചാർജ് മുൻഗണനയ്ക്കും AI ഔട്ട്‌ലൈൻ/ശുപാർശ നൽകുന്നു; ക്ലിനിക്കൽ അനുയോജ്യതയും അന്തിമ തീരുമാനവും എല്ലായ്പ്പോഴും ഫിസിഷ്യൻ്റെയും നഴ്സിൻ്റെയും അംഗീകാരത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.

അടിസ്ഥാന ബെയറിംഗ് സൂചകങ്ങൾ

നമുക്ക് കുറച്ച് ആശയങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കാം. ഒരു നിശ്ചിത കാലയളവിലെ മൊത്തം കിടക്ക ശേഷിയിലേക്കുള്ള അധിനിവേശ ബെഡ്-ഡേകളുടെ അനുപാതമാണ് ബെഡ് അക്യുപ്പൻസി നിരക്ക്; ഏകദേശം 85 ശതമാനം പൊതുവെ ആരോഗ്യമുള്ളവരാണ്, 95 ശതമാനത്തിലധികം പേർ വിട്ടുമാറാത്ത തടസ്സത്തിൻ്റെ ലക്ഷണമാണ്. ഒരു രോഗിയുടെ അഡ്മിഷൻ മുതൽ ഡിസ്ചാർജ് വരെയുള്ള ശരാശരി ദിവസങ്ങളുടെ എണ്ണമാണ് ശരാശരി താമസ ദൈർഘ്യം (LOS). ബെഡ് വിറ്റുവരവ് നിരക്ക് എന്നത് ഒരു കാലയളവിനുള്ളിൽ ഒരു കിടക്കയിൽ സേവനം നൽകുന്ന വിവിധ രോഗികളുടെ എണ്ണമാണ്. എമർജൻസി/ഔട്ട്‌പേഷ്യൻറ് ക്ലിനിക്കിൽ നിന്ന് വാർഡിലേക്ക് ഡിസ്ചാർജ് ചെയ്യുന്നതിനായി രോഗി സ്വീകരിക്കുന്ന പാതയാണ് രോഗിയുടെ ഒഴുക്ക്. ഈ സൂചകങ്ങൾ പരസ്പരം ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു: LOS കുറയുന്നുവെങ്കിൽ, വിറ്റുവരവ് വർദ്ധിക്കുന്നു, ഒരേ കിടക്കയുള്ള കൂടുതൽ രോഗികൾക്ക് ഒക്യുപെൻസി സേവനം നൽകുന്നു.

എന്നാൽ ഇവിടെ ഒരു നിർണായക കെണിയുണ്ട്. LOS-ൽ മാത്രം കുറയുന്നത് ഒരു "വിജയം" അല്ല. രോഗികളെ നേരത്തെ ഡിസ്ചാർജ് ചെയ്യുകയും പിന്നീട് വീണ്ടും പ്രവേശിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിനാലാണ് ഈ കുറവുണ്ടായതെങ്കിൽ-ഡിസ്ചാർജ് ചെയ്ത രോഗി ഉടൻ തന്നെ അതേ പ്രശ്‌നവുമായി വീണ്ടും അഡ്‌മിറ്റ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു-ഇത് ഒരു മെച്ചപ്പെടുത്തലല്ല മറിച്ചു മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന രോഗിയുടെ സുരക്ഷാ പ്രശ്‌നമാണ്. അതുകൊണ്ടാണ് LOS എപ്പോഴും റീഡ്മിഷൻ നിരക്കിനൊപ്പം വായിക്കേണ്ടത്.

കിടക്കയുടെ ഒഴുക്ക് മനസ്സിലാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു മാർഗ്ഗം "പൈപ്പ് സിസ്റ്റം" ആയി കരുതുക എന്നതാണ്: രോഗി പ്രവേശനം (അടിയന്തരാവസ്ഥ, ഔട്ട്പേഷ്യൻ്റ്, ആസൂത്രിത പ്രവേശനം) പൈപ്പിൻ്റെ ഒരറ്റത്ത് പ്രവേശിക്കുന്നു, ഡിസ്ചാർജ് മറ്റേ അറ്റത്ത് പുറത്തുകടക്കുന്നു. പൈപ്പ് നിറയുമ്പോൾ (അധിവാസം കൂടുതലാണ്), ഇൻപുട്ട് തുടരുന്നതിന് മുമ്പ് ഔട്ട്പുട്ട് ത്വരിതപ്പെടുത്തണം. എക്സിറ്റ് തടഞ്ഞാൽ - ഡിസ്ചാർജ് നടപടിക്രമങ്ങൾ കാലതാമസം നേരിടുന്നു, കൃത്യസമയത്ത് ശുചീകരണം പൂർത്തിയാക്കിയില്ല, രോഗിയെ മാറ്റാൻ ഒരു കിടക്കയ്ക്കായി കാത്തിരിക്കുന്നു - പ്രവേശന കവാടത്തിൽ സമ്മർദ്ദം അടിഞ്ഞു കൂടുന്നു, ഈ മർദ്ദം ഏറ്റവും ദൃശ്യമായ സ്ഥലത്ത്, എമർജൻസി റൂമിൽ പൊട്ടിത്തെറിക്കുന്നു: രോഗികൾ സ്ട്രെച്ചറുകളിൽ കിടക്കകൾക്കായി കാത്തിരിക്കുന്നു. അതിനാൽ, മിക്കപ്പോഴും, ബെഡ് മാനേജ്മെൻ്റിലെ യഥാർത്ഥ പരിഹാരം ഒരു പുതിയ കിടക്ക തുറക്കുകയല്ല, മറിച്ച് എക്സിറ്റ് എൻഡ് (ഡിസ്ചാർജ് ടൈമിംഗ്, ക്ലീനിംഗ്, ട്രാൻസ്ഫർ) ഒഴുക്ക് ത്വരിതപ്പെടുത്തുക എന്നതാണ്. ഈ പൈപ്പിംഗ് സിസ്റ്റത്തിൽ സമ്മർദ്ദം വർദ്ധിക്കുന്നിടത്ത് ഡാറ്റ ദൃശ്യമാക്കുന്നതിന് AI ഒരു നല്ല സഹായമാണ്.

ഘട്ടം ഘട്ടമായി: AI ഉപയോഗിച്ച് ബെഡ് ഫ്ലോ പഠനം

1. അജ്ഞാത സ്ട്രീമിംഗ് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുക. സേവനം, പ്രവേശന തീയതി, കണക്കാക്കിയ/യഥാർത്ഥ ഡിസ്ചാർജ്, ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് ഗ്രൂപ്പ് (രോഗി തിരിച്ചറിയൽ ഇല്ലാതെ), കിടക്ക നമ്പർ.
2. ഒക്യുപെൻസിയും LOS ഉം കണക്കാക്കുകയും വ്യാഖ്യാനിക്കുകയും ചെയ്യുക. ഫോർമുല കാണിച്ച് കണക്കുകൂട്ടാൻ AI-യോട് ആവശ്യപ്പെടുക; നിങ്ങൾ സ്വമേധയാ സ്ഥിരീകരിക്കുക.
3. ഒരു ഡിസ്ചാർജ് പ്രവചനം നടത്തുന്നു. ക്ലിനിക്കൽ കുറിപ്പുകളല്ല, അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റീവ് സിഗ്നലുകൾ (ആസൂത്രണം ചെയ്ത നടപടിക്രമം പൂർത്തിയായി, പരീക്ഷാ ഫലങ്ങൾ കാത്തിരിക്കുന്നു) അടിസ്ഥാനമാക്കി ഏത് രോഗികളെ ഉടൻ ഡിസ്ചാർജ് ചെയ്യാം.
4. തടസ്സം കണ്ടെത്തുക. എവിടെയാണ് ഒഴുക്ക് തടസ്സപ്പെട്ടിരിക്കുന്നതെന്ന് വിശകലനം ചെയ്യുക (ഉച്ചകഴിഞ്ഞ് ഡിസ്ചാർജ് നടപടിക്രമങ്ങൾ കൂട്ടിക്കൊണ്ടിരിക്കുകയാണോ, കൈമാറ്റത്തിനായി കാത്തിരിക്കുന്ന രോഗികൾ ഉണ്ടോ).
5. ഒരു പ്രവർത്തന രൂപരേഖ സൃഷ്ടിക്കുക. പ്രഭാത ഡിസ്ചാർജ്, നേരത്തെയുള്ള ക്ലീനിംഗ് പ്ലാൻ, ട്രാൻസ്ഫർ മുൻഗണന എന്നിവ പോലുള്ള ശുപാർശകൾ നേടുക.
6. ക്ലിനിക്കൽ സ്ഥിരീകരണം. വൈദ്യൻ/നഴ്‌സ് ഡിസ്ചാർജ്, അലോക്കേഷൻ ശുപാർശകൾ ഒരു ക്ലിനിക്കൽ കണ്ണ് ഉപയോഗിച്ച് സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു; AI ശുപാർശ ഒരിക്കലും ഒറ്റപ്പെട്ട രീതിയിൽ നടപ്പിലാക്കില്ല.

മുന്നറിയിപ്പ്: "ഈ രോഗിയെ ഡിസ്ചാർജ് ചെയ്യാം" എന്ന് AI-ക്ക് പറയാൻ കഴിയില്ല; ഇതൊരു മെഡിക്കൽ തീരുമാനമാണ്. പരമാവധി, "ഈ രോഗിയുടെ അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റീവ് ഡിസ്ചാർജ് സ്റ്റെപ്പുകൾ (ഇൻവോയ്സ്, മരുന്ന് കുറിപ്പടി, ഗതാഗതം) തയ്യാറായതായി തോന്നുന്നു" എന്നതുപോലുള്ള ഒരു പ്രവർത്തന സിഗ്നൽ AI നൽകുന്നു. ക്ലിനിക്കൽ അനുയോജ്യത ഡോക്ടർ തീരുമാനിക്കുന്നു.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - രാവിലെ ഡിസ്ചാർജ് തടസ്സം. ഒരു ഇൻ്റേണൽ മെഡിസിൻ വാർഡിൽ, മിക്ക ഡിസ്ചാർജുകളും 16:00 ന് ശേഷം പൂർത്തിയാകും, അതിനാൽ അത്യാഹിത വിഭാഗത്തിൽ നിന്ന് വരുന്ന രോഗികൾ വൈകുന്നേരം വരെ കിടക്കയ്ക്കായി കാത്തിരിക്കുകയായിരുന്നു. മാനേജർ AI-ക്ക് 30 ദിവസത്തെ അജ്ഞാത ഡാറ്റ നൽകി; ഉച്ചകഴിഞ്ഞ് ഡിസ്ചാർജ് നടപടിക്രമങ്ങൾ കൂട്ടിയിട്ടുവെന്നും "ഡിസ്ചാർജ് തീരുമാനത്തിനും കിടക്ക ഒഴിവിനുമിടയിൽ" ശരാശരി 4.5 മണിക്കൂർ കടന്നുപോയി എന്നും YZ കാണിച്ചു. "രാവിലെ 10:00 മണിക്ക് ടാർഗെറ്റുചെയ്‌ത ഡിസ്ചാർജ്" നഴ്‌സിംഗിനൊപ്പം സ്ഥാപിച്ചു. രണ്ട് മാസത്തിന് ശേഷം, ശരാശരി സ്ഖലന സമയം 14:10 ആയി കുറഞ്ഞു, അടിയന്തിര കിടക്കയ്ക്കുള്ള കാത്തിരിപ്പ് സമയം കുറഞ്ഞു.

കേസ് 2 - ലോസ് കെണി. ഒരു സേവനത്തിൽ, LOS 6.2 ദിവസത്തിൽ നിന്ന് 5.1 ആയി കുറഞ്ഞു, ടീം വിജയം പ്രഖ്യാപിക്കാൻ ആഗ്രഹിച്ചു. എൽഒഎസും റീഡ്മിഷനും ഒരുമിച്ച് വിശകലനം ചെയ്യാൻ ക്വാളിറ്റി ഓഫീസർ എഐയോട് ആവശ്യപ്പെട്ടു. അതേ കാലയളവിൽ, 30 ദിവസത്തെ റീമിഷൻ 8 ശതമാനത്തിൽ നിന്ന് 13 ശതമാനമായി ഉയർന്നു. മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, ചില രോഗികളെ നേരത്തെ ഡിസ്ചാർജ് ചെയ്തു മടങ്ങി. "വിജയം" യഥാർത്ഥത്തിൽ ഒരു മുന്നറിയിപ്പായിരുന്നു; ആദ്യകാല ഡിസ്ചാർജ് മാനദണ്ഡങ്ങൾ ഡോക്ടർമാർ അവലോകനം ചെയ്തു.

കേസ് 3 - ICU തിരക്ക് സാഹചര്യം. ഒരു ആശുപത്രിയിൽ, തീവ്രപരിചരണ വിഭാഗത്തിൽ സ്ഥിരമായി 92 ശതമാനത്തിന് മുകളിലായിരുന്നു. തീവ്രപരിചരണ ലോഡ് പ്രവചനത്തോടൊപ്പം ഇലക്‌റ്റീവ് (ആസൂത്രണം ചെയ്ത) ശസ്ത്രക്രിയാ പ്രോഗ്രാം സ്‌ക്രിപ്റ്റ് ചെയ്യാൻ ഡെപ്യൂട്ടി ചീഫ് ഫിസിഷ്യൻ YZ-നോട് ആവശ്യപ്പെട്ടു. AI മൂന്ന് സാഹചര്യങ്ങൾ നൽകി; ആസൂത്രണം ചെയ്ത മേജർ സർജറികൾ ഏതൊക്കെ ദിവസങ്ങളിലാണ് ശേഖരിക്കപ്പെട്ടതെന്നും ഇവ എങ്ങനെയാണ് തീവ്രപരിചരണത്തിനുള്ള ആവശ്യം ഉയർന്നതെന്നും ഇത് കാണിച്ചുതന്നു. ആഴ്ചയിൽ ലോഡ് വ്യാപിപ്പിക്കാൻ സമയക്രമം പുനഃക്രമീകരിച്ചു. സർജിക്കൽ ആൻഡ് അനസ്‌തേഷ്യ ടീമിൻ്റേതായിരുന്നു തീരുമാനം; AI അലങ്കോലങ്ങൾ ദൃശ്യമാക്കി.

പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

1) താമസവും LOS കണക്കുകൂട്ടലും-അഭിപ്രായം:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: ഹോസ്പിറ്റൽ ഫ്ലോ അനലിസ്റ്റിൻ്റെ സഹായി. അജ്ഞാത ഡാറ്റ (ഐഡൻ്റിഫിക്കേഷൻ ഇല്ല): വാർഡ്, കിടക്കകളുടെ എണ്ണം 40, ഒക്യുപ്പിഡ് ബെഡ്-ഡേകൾ 1,020, കാലാവധി 30 ദിവസം, ഡിസ്ചാർജുകളുടെ എണ്ണം 210, മൊത്തം ആശുപത്രിയിൽ പ്രവേശിപ്പിച്ച ദിവസങ്ങൾ 1,038. ടാസ്‌ക്: (1) ഫോർമുലയ്‌ക്കൊപ്പം ഒക്യുപ്പൻസി നിരക്കും ശരാശരി ദൈർഘ്യവും കണക്കാക്കുക, (2) ഒരു ഖണ്ഡിക മാനേജീരിയൽ കമൻ്റ് എഴുതുക, (3) റീഡിമിഷൻ കൂടാതെ LOS മാത്രം വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനുള്ള അപകടസാധ്യത പറയുക. തയ്യാറാക്കിയ നമ്പർ നൽകുന്നില്ല

2) ഡിസ്ചാർജ് തടസ്സം വിശകലനം:

അജ്ഞാത ഡിസ്ചാർജ് ടൈംസ്റ്റാമ്പുകൾ ചുവടെയുണ്ട്: ഡിസ്ചാർജ് തീരുമാന സമയം അല്ലെങ്കിൽ കിടക്ക യഥാർത്ഥത്തിൽ ഒഴിഞ്ഞ സമയം. ടാസ്ക്: കാലതാമസത്തിൻ്റെ ഏറ്റവും ഉയർന്ന സമയം കണ്ടെത്തുക, ശരാശരി "തീരുമാനം-ഡിസ്ചാർജ്" വ്യത്യാസം കണക്കാക്കുക, രാവിലെ ഡിസ്ചാർജ് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന 5 പ്രവർത്തന നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകുക. ക്ലിനിക്കൽ തീരുമാനമെടുക്കൽ; അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റീവ് ഫ്ലോ ഘട്ടങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക.

3) സാന്ദ്രത സാഹചര്യം:

തീവ്രപരിചരണ ശേഷി 12 കിടക്കകളാണ്, ശരാശരി താമസം 92% ആണ്. ആഴ്ചയിൽ ആസൂത്രണം ചെയ്ത പ്രധാന ശസ്ത്രക്രിയകളുടെ എണ്ണം ചുവടെയുണ്ട് (അജ്ഞാതർ). ടാസ്‌ക്: തീവ്രപരിചരണത്തിനുള്ള ആവശ്യം ഏതൊക്കെ ദിവസങ്ങളിലാണെന്ന് കാണിക്കുക, ആഴ്‌ചയിലുടനീളം ലോഡ് വ്യാപിക്കുന്ന 3 ഇതര പ്രോഗ്രാം സാഹചര്യങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുക. ഇതൊരു നിർദ്ദേശമാണെന്നും തീരുമാനം സർജറി/അനസ്‌തേഷ്യ ടീമിനാണെന്നും പ്രസ്താവിക്കുക.

4) പ്രതിദിന കിടക്കയുടെ അവസ്ഥ സംഗ്രഹം:

ഇനിപ്പറയുന്ന അജ്ഞാത വാർഡ് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ചീഫ് ഫിസിഷ്യൻ്റെ പ്രഭാത യോഗത്തിനായി ഒരു ഹ്രസ്വ കിടക്ക സാഹചര്യ സംഗ്രഹം തയ്യാറാക്കുക: താമസസ്ഥലം, ലഭ്യമാകുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന കിടക്കകളുടെ എണ്ണം, ട്രാൻസ്ഫർ കാത്തിരിക്കുന്ന രോഗികളുടെ എണ്ണം, ശ്രദ്ധ ആവശ്യമായ തടസ്സം. ലേഖനം പ്രകാരം ലേഖനം, പരമാവധി 8 വരികൾ.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:

ഞങ്ങളുടെ ബെഡ് അക്യുപൻസി ഉയർന്നതാണ്, ഞങ്ങൾ എന്തുചെയ്യണം?

ഡാറ്റയില്ല, സേവനമില്ല, ലക്ഷ്യസ്ഥാനമില്ല; AI സാധാരണ ക്ലീഷേകൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു.

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:

ഇൻ്റേണൽ മെഡിസിൻ സേവനം, 40 കിടക്കകൾ, കഴിഞ്ഞ 30 ദിവസങ്ങളിലെ ശരാശരി താമസം 94% ആണ്, റീഡ്മിഷൻ 11% ആണ്. മിക്ക ഡിസ്ചാർജുകളും 16:00 ന് ശേഷം പൂർത്തിയാകും. ഒരു എമർജൻസി ബെഡിനുള്ള കാത്തിരിപ്പ് സമയം കുറയ്ക്കുക എന്നതാണ് എൻ്റെ ലക്ഷ്യം. എനിക്ക് (1) ഡിസ്ചാർജ് ടൈമിംഗ് മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുവരുന്നതിനുള്ള പ്രവർത്തന നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകുക, (2) റീഡ്മിഷനോടൊപ്പം LOS നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു മിനി സെറ്റ് സൂചകങ്ങൾ.

സൂചകം

ആരോഗ്യകരമായ ശ്രേണി

ഏകാന്തമായ അഭിപ്രായത്തിൻ്റെ അപകടസാധ്യത

താമസ നിരക്ക്

~85%

വളരെ ഉയർന്നത് = തിരക്ക്, വളരെ കുറവ് = നിഷ്ക്രിയ ശേഷി

ശരാശരി താമസം (LOS)

രോഗനിർണയത്തെ ആശ്രയിച്ച് വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു

അവൻ്റെ പതനവും വായനയോടൊപ്പം വായിക്കണം

റീഡ്മിഷൻ

സാധ്യമെങ്കിൽ താഴ്ന്നത്

കുറയുമ്പോൾ LOS വർദ്ധിക്കുകയാണെങ്കിൽ, അത് നേരത്തെയുള്ള ഡിസ്ചാർജിനുള്ള ഒരു സിഗ്നലാണ്.

വിറ്റുവരവ് നിരക്ക് വഹിക്കുന്നു

ഉയർന്ന നല്ലത്

വളരെ ഉയർന്നത് = വൃത്തിയാക്കൽ / തയ്യാറാക്കൽ സമ്മർദ്ദം

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• ലോസ് മാത്രം വിജയമായി തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നു. പുനരധിവാസം വർദ്ധിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഇടിവ് അപകടകരമാണ്.
• YZ ഒരു ക്ലിനിക്കൽ ഡിസ്ചാർജ് തീരുമാനം എടുക്കുക. ഡിസ്ചാർജ് ഒരു മെഡിക്കൽ തീരുമാനമാണ്; AI പ്രവർത്തന സിഗ്നലുകൾ മാത്രമാണ് നൽകുന്നത്.
• തൽക്ഷണ താമസത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പരിഭ്രാന്തി. ട്രെൻഡ്, ഒരു ദിവസത്തെ ഉയർന്ന താമസമല്ല, അർത്ഥവത്തായതാണ്.
• തെറ്റായ സ്ഥലത്ത് തടസ്സം തിരയുന്നു. പ്രശ്നം പലപ്പോഴും കിടക്കകളുടെ എണ്ണത്തിലല്ല, മറിച്ച് ഡിസ്ചാർജിൻ്റെയും ക്ലീനിംഗ് ഫ്ലോയുടെയും സമയത്തിലാണ്.
• കൈമാറ്റം, വൃത്തിയാക്കൽ സമയം എന്നിവ കണക്കിലെടുക്കുന്നില്ല. കിടക്ക "ശൂന്യമായി" തോന്നിയാലും, അത് തയ്യാറായേക്കില്ല.

നുറുങ്ങ്: നിങ്ങളുടെ സൂചകങ്ങളിൽ "ശൂന്യമായ കിടക്ക", "റെഡി ബെഡ്" എന്നിവ തമ്മിൽ വേർതിരിക്കുക. നിങ്ങൾ AI-ക്ക് നൽകുന്ന ഡാറ്റയിൽ കിടക്കയുടെ ക്ലീനിംഗ്/തയ്യാറെടുപ്പ് നില സൂക്ഷിക്കുകയാണെങ്കിൽ, യഥാർത്ഥ ഉപയോഗയോഗ്യമായ കപ്പാസിറ്റി കൂടുതൽ കൃത്യമായി കാണാനാകും.

ചുരുക്കത്തിൽ

കിടക്കകൾ ആശുപത്രിയുടെ ഏറ്റവും ദുർലഭമായ വിഭവമാണ്, അവയുടെ ഒഴുക്ക് പ്രവർത്തനപരവും രോഗിയുടെ സുരക്ഷയും ഒരുപോലെയാണ്. ഒക്യുപൻസി, എൽഒഎസ്, തടസ്സ വിശകലനം എന്നിവയിലെ ശക്തമായ സഹായമാണ് AI, ഡിസ്ചാർജ് സമയവും തിരക്ക് സാഹചര്യങ്ങളും മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുവരുന്നു. എന്നാൽ LOS ഒരിക്കലും റീഡമിഷൻ കൂടാതെ വ്യാഖ്യാനിക്കപ്പെടുന്നില്ല; ഡിസ്ചാർജ് തീരുമാനം മെഡിക്കൽ ആണ്, കൂടാതെ AI പ്രവർത്തന സിഗ്നലുകൾ മാത്രമേ നിർമ്മിക്കൂ. ഓരോ അലോക്കേഷനും മുൻഗണനാ ശുപാർശയും ഫിസിഷ്യനിൽ നിന്നും നഴ്‌സിൽ നിന്നും ക്ലിനിക്കൽ അംഗീകാരത്തിന് വിധേയമാണ്.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

നിങ്ങളുടെ ഒരു സേവനത്തിനായി അജ്ഞാത ബെഡ് ഡാറ്റ നേടുക (കിടക്കകളുടെ എണ്ണം, വിശ്രമിക്കുന്ന ബെഡ്-ഡേകൾ, ഡിസ്ചാർജുകളുടെ എണ്ണം, സാധ്യമെങ്കിൽ റീഡ്മിഷൻ). "ഒക്യുപൻസി ആൻഡ് ലോസ് കണക്കുകൂട്ടൽ-അഭിപ്രായം" ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് AI-യിൽ നിന്ന് കണക്കുകൂട്ടലുകളും അഭിപ്രായങ്ങളും അഭ്യർത്ഥിക്കുക; തുടർന്ന് താമസവും LOS ഉം നേരിട്ട് പരിശോധിക്കുക. റീഡ്മിഷനോടൊപ്പം LOS വായിക്കുകയും കുറവ് യഥാർത്ഥമാണോ അതോ നേരത്തെയുള്ള ഡിസ്ചാർജിൻ്റെ സൂചനയാണോ എന്ന് 5 പോയിൻ്റുകളിൽ ചർച്ച ചെയ്യുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ഞാൻ ഡാറ്റ അജ്ഞാതമാക്കിയിട്ടുണ്ടോ (രോഗി തിരിച്ചറിയൽ ഇല്ല)?
• [ ] ഞാൻ താമസവും LOS ഉം നേരിട്ട് പരിശോധിച്ചോ?
• [ ] ഞാൻ LOS എന്നത് റീഡ്മിഷൻ ഉപയോഗിച്ച് വ്യാഖ്യാനിച്ചോ?
• [ ] ഡിസ്ചാർജ്/അലോക്കേഷൻ ശുപാർശ ഞാൻ ക്ലിനിക്കൽ (വൈദ്യൻ/നഴ്സ്) അംഗീകാരത്തിന് വ്യവസ്ഥ ചെയ്തിട്ടുണ്ടോ?
• [ ] ഞാൻ "ശൂന്യമായ കിടക്ക", "തയ്യാറായ കിടക്ക" എന്നിവ തമ്മിൽ വേർതിരിച്ചോ?