ਨਿਯੁਕਤੀ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ: ਨੋ-ਸ਼ੋਅ ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਸਮਾਰਟ ਸ਼ਡਿਊਲਿੰਗ

ਲਾਭ:

• ਨੋ-ਸ਼ੋ ਦਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਵਰਗੀਕਰਣ ਅਤੇ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਡਰਾਫਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਪੋਰਟ ਦੇ ਨਾਲ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਬਾਹਰੀ ਰੋਗੀ ਕਲੀਨਿਕ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ, ਸਲਾਟ ਵੰਡ ਅਤੇ ਓਵਰਬੁਕਿੰਗ ਤਰਕ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਕਿ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਸੁਝਾਅ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਚਾਰਟ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਦਾ ਹੈ, ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਪਹੁੰਚ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ।

ਆਊਟਪੇਸ਼ੈਂਟ ਕਲੀਨਿਕ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਮੁਲਾਕਾਤ ਦਾ ਸਮਾਂ ਹੈ ਜੋ ਭਰਿਆ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਖਾਲੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਮਰੀਜ਼ ਮੁਲਾਕਾਤ ਦਾ ਸਮਾਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਪਰ ਦਿਖਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ; ਉਹ ਸਲਾਟ (ਅਪੁਆਇੰਟਮੈਂਟ ਸਲਾਟ — ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸਮੇਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ) ਬਰਬਾਦ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਨੋ-ਸ਼ੋਅ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਜਨਤਕ ਹਸਪਤਾਲ ਵਿੱਚ, ਬਾਹਰੀ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਨੋ-ਸ਼ੋ ਦਰ ਅਕਸਰ 20-30 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਸੀਮਾ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਭਾਵ ਹਰ ਚਾਰ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਿਯੁਕਤੀ ਬਰਬਾਦ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਰਬਾਦੀ ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੈ ਜੋ ਆਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਜਗ੍ਹਾ ਨਹੀਂ ਲੱਭ ਸਕਦੇ। ਇਸ ਇਕਾਈ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਦੋ ਨੌਕਰੀਆਂ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗੇ: ਨੋ-ਸ਼ੋਅ ਦੇ ਜੋਖਮ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨਤਾ ਨਾਲ ਸਮਰੱਥਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ। ਪਰ ਆਓ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਸੀਮਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੀਏ: AI ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਨੁਮਾਨ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਕਿਸ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਮੁਲਾਕਾਤ ਦਿੱਤੀ ਜਾਵੇਗੀ, ਇਹ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਹੈ।

ਨੋ-ਸ਼ੋਅ ਕੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ?

ਨੋ-ਸ਼ੋ ਵਿਵਹਾਰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਕੁਝ ਖਾਸ ਪੈਟਰਨ ਹਨ. ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਅਤੇ ਸਥਾਨਕ ਅਧਿਐਨ ਅਕਸਰ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ: ਨਿਯੁਕਤੀ ਅਤੇ ਇਮਤਿਹਾਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੰਤਜ਼ਾਰ ਦਾ ਸਮਾਂ ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋਵੇਗਾ, ਨੋ-ਸ਼ੋਅ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਵੱਧ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ; ਬਹੁਤ ਸਵੇਰੇ ਜਾਂ ਸ਼ਾਮ ਨੂੰ ਦੇਰ ਨਾਲ; ਨੋ-ਸ਼ੋ ਇਤਿਹਾਸ (ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ); ਮੌਸਮ ਦੇ ਹਾਲਾਤ; ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਆਵਾਜਾਈ ਦੀ ਦੂਰੀ; ਸ਼ਾਖਾ (ਕੁਝ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਵਿੱਚ, ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਫਾਲੋ-ਅਪ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹਾਜ਼ਰੀ ਦਰ ਉੱਚੀ ਹੈ)। AI ਇਹਨਾਂ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ-ਇੱਕ ਕਰਕੇ ਯਾਦ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ; ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪੈਟਰਨ ਕੱਢਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ: AI ਇੱਕ ਸਬੰਧ (ਸਬੰਧ) ਲੱਭਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਕਾਰਨ (ਕਾਰਨ) ਨਹੀਂ। "ਮੰਗਲਵਾਰ ਨੂੰ ਨੋ-ਸ਼ੋਅ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ" ਕਹਿਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਮੰਗਲਵਾਰ ਦੋਸ਼ੀ ਹੈ; ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੰਗਲਵਾਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹੋਰ ਕਾਰਕ ਖੇਡ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ।

ਸਮਰੱਥਾ ਵਾਲੇ ਪਾਸੇ, ਦੋ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਸਲਾਟ ਫੈਲਾਅ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਦਿਨ ਦੇ ਕਿਸ ਸਮੇਂ ਕਿੰਨੀਆਂ ਮੁਲਾਕਾਤਾਂ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਓਵਰਬੁਕਿੰਗ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨੋ-ਸ਼ੋਅ ਲਈ ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਦੇਣ ਲਈ ਸਮਰੱਥਾ ਤੋਂ ਥੋੜ੍ਹਾ ਵੱਧ ਬੁਕਿੰਗ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ — ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਦੋਂ ਏਅਰਲਾਈਨਾਂ ਜਹਾਜ਼ਾਂ ਦੀ ਓਵਰਸੇਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਓਵਰਬੁਕਿੰਗ ਇੱਕ ਜੂਆ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਇੱਕ ਗਣਨਾ ਕੀਤਾ ਸੰਤੁਲਨ ਹੈ: ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਖਾਲੀ ਸਲਾਟ ਹੋਣਗੇ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕਤਾਰ ਅਤੇ ਉਡੀਕ ਵਿਸਫੋਟ ਹੋ ਜਾਵੇਗੀ ਜਦੋਂ ਹਰ ਕੋਈ ਆਵੇਗਾ। AI ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਰਾਹੀਂ ਇਸ ਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ।

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: AI ਨਾਲ ਨੋ-ਸ਼ੋ ਅਤੇ ਚਾਰਟ ਕੰਮ

1. ਅਗਿਆਤ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਕੋਈ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਨਾਮ, ID, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨਹੀਂ; ਸਿਰਫ਼ ਅਗਿਆਤ ਖੇਤਰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਅਪੁਆਇੰਟਮੈਂਟ ਟਾਈਮ, ਬ੍ਰਾਂਚ, ਵੇਟਿੰਗ ਡੇ, ਨੋ-ਸ਼ੋਜ਼ ਦੀ ਪਿਛਲੀ ਸੰਖਿਆ, ਆਇਆ/ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਇਆ"।
2. ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਘਟਾਓ. AI ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਦੱਸਣ ਲਈ ਕਹੋ ਕਿ ਨੋ-ਸ਼ੋਅ ਦੇ ਨਾਲ ਕਿਹੜੇ ਕਾਰਕ ਇਕੱਠੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
3. ਜੋਖਮ ਬੈਂਡ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ। ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ "ਉੱਚ/ਮੱਧਮ/ਘੱਟ" ਨੋ-ਸ਼ੋਅ ਜੋਖਮ ਵਜੋਂ ਬੈਂਡ ਕਰੋ — ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਸਮੂਹ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਕੋਰ ਨਹੀਂ।
4. ਦਖਲ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰੋ. ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਤੀਬਰ ਰੀਮਾਈਂਡਰ (SMS + ਕਾਲ), ਲਚਕਦਾਰ ਸਲਾਟ; ਘੱਟ ਜੋਖਮ ਲਈ ਮਿਆਰੀ ਰੀਮਾਈਂਡਰ।
5. ਇੱਕ ਓਵਰਬੁਕਿੰਗ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰੋ। ਸੰਭਾਵਿਤ ਨੋ-ਸ਼ੋ ਦਰ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿੰਨੀਆਂ ਹੋਰ ਨਿਯੁਕਤੀਆਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਣਗੀਆਂ।
6. ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਫਿਲਟਰ। ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ: ਕਿਸੇ ਵੀ ਮਰੀਜ਼ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਪਹੁੰਚ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ; ਓਵਰਬੁਕਿੰਗ ਜਾਇਜ਼ ਹੈ; ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਅੰਤਿਮ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਸਾਵਧਾਨ: ਜੋਖਮ ਸਕੋਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਦੇ ਵੀ "ਇਸ ਮਰੀਜ਼ ਲਈ ਮੁਲਾਕਾਤ ਬਣਾਉਣ" ਲਈ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ। ਸਕੋਰ ਸਿਰਫ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਨੂੰ ਸੰਘਣਾ ਕਰਨ, ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਅਤੇ ਸੰਤੁਲਨ ਸਮਰੱਥਾ ਲਈ ਹੈ। ਨਹੀਂ ਤਾਂ, ਇਹ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਹੈ.

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਣ ਵਾਲੀ ਤੀਬਰਤਾ। ਇੱਕ ਪਲਮੋਨੋਲੋਜੀ ਆਊਟਪੇਸ਼ੇਂਟ ਕਲੀਨਿਕ ਵਿੱਚ, ਨੋ-ਸ਼ੋਅ ਦਰ 28 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਸੀ। ਗੁਣਵੱਤਾ ਟੀਮ ਨੇ YZ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ 6-ਮਹੀਨੇ ਦਾ ਡੇਟਾ ਦਿੱਤਾ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ: ਉਹ ਮਰੀਜ਼ ਜੋ 14 ਦਿਨਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਉਡੀਕ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਇੱਕ ਵਾਰ ਪਹਿਲਾਂ ਨਹੀਂ ਆਏ ਸਨ। ਇਮਤਿਹਾਨ ਤੋਂ 3 ਦਿਨ ਅਤੇ 1 ਦਿਨ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਸ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦੋ-ਪੜਾਵੀ SMS + ਕਾਲ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਤਿੰਨ ਮਹੀਨਿਆਂ ਬਾਅਦ, ਇਸ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਨੋ-ਸ਼ੋਅ 28 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਤੋਂ 17 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਤੱਕ ਡਿੱਗ ਗਏ; ਜਨਰਲ ਆਊਟਪੇਸ਼ੇਂਟ ਕਲੀਨਿਕ ਦੀ ਨੋ-ਸ਼ੋ ਦਰ 21 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਤੱਕ ਘਟ ਗਈ। ਖਾਲੀ ਸਲਾਟ ਘਟ ਗਏ ਹਨ ਅਤੇ ਉਡੀਕ ਸੂਚੀ ਛੋਟੀ ਹੋ ​​ਗਈ ਹੈ।

ਕੇਸ 2 - ਦਰਮਿਆਨੀ ਓਵਰਬੁਕਿੰਗ। ਇੱਕ ਡਰਮਾਟੋਲੋਜੀ ਕਲੀਨਿਕ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀ ਦਿਨ 40 ਸਲਾਟ ਸਨ, 25 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਦੀ ਔਸਤ ਨੋ-ਸ਼ੋ ਦਰ (ਅਰਥਾਤ ~ 10 ਖਾਲੀ) ਦੇ ਨਾਲ। ਮੈਨੇਜਰ ਨੇ AI ਨੂੰ ਓਵਰਬੁਕਿੰਗ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਲਈ ਕਿਹਾ। AI ਨੇ ਤਿੰਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦਿੱਤੇ: +4 ਮੁਲਾਕਾਤ (ਘੱਟ ਜੋਖਮ, ਮਾਮੂਲੀ ਕਤਾਰ ਸੰਭਾਵਨਾ), +8 (ਸੰਤੁਲਿਤ), +12 (ਹਮਲਾਵਰ, ਗੰਭੀਰ ਉਡੀਕ ਜੇ ਹਰ ਕੋਈ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ)। ਮੈਨੇਜਰ ਨੇ +6 ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕੀਤੀ; ਇੱਕ ਮਹੀਨੇ ਲਈ ਦੇਖਿਆ. ਮੁਫਤ ਸਲਾਟ 25 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਤੋਂ 9 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਤੱਕ ਘਟੇ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਔਸਤ ਵਾਧੂ ਉਡੀਕ ਸਿਰਫ਼ 7 ਮਿੰਟਾਂ ਤੱਕ ਵਧ ਗਈ. ਫੈਸਲਾ ਮਨੁੱਖ ਦਾ ਸੀ; AI ਨੇ ਹੁਣੇ ਹੀ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਮਾਨ ਬਣਾਇਆ ਹੈ।

ਕੇਸ 3 - ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਵਾਪਸੀ। ਇੱਕ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਕਰਮਚਾਰੀ AI ਜੋਖਮ ਸਕੋਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ "ਉੱਚ ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਮੁਲਾਕਾਤ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ"। ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਧਿਕਾਰੀ ਨੇ ਇਸ 'ਤੇ ਇਤਰਾਜ਼ ਕੀਤਾ: ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਤੋਂ ਵਾਂਝੇ (ਪਹੁੰਚਣ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ, ਘੱਟ ਆਮਦਨੀ ਵਾਲੇ) ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਰੱਖੇਗਾ ਅਤੇ ਇਹ ਇੱਕ ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਉਲੰਘਣਾ ਸੀ। ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਬੇਦਖਲੀ ਲਈ ਨਹੀਂ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਪਰ ਲਚਕਦਾਰ ਮੁਲਾਕਾਤ ਅਤੇ ਵਾਧੂ ਰੀਮਾਈਂਡਰਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਸੀ ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਸ ਮਰੀਜ਼ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਗਿਆ ਸੀ।

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

1) ਨੋ-ਸ਼ੋ ਫੈਕਟਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਆਊਟਪੇਸ਼ੈਂਟ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਐਨਾਲਿਸਟ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਸਹਾਇਕ। ਹੇਠਾਂ ਅਗਿਆਤ ਮੁਲਾਕਾਤ ਡੇਟਾ ਹੈ (ਕੋਈ ਨਾਮ/ਪਛਾਣ ਨਹੀਂ): ਮੁਲਾਕਾਤ ਦਾ ਸਮਾਂ, ਸ਼ਾਖਾ, ਉਡੀਕ ਦਿਨ, ਪਿਛਲੇ ਨੋ-ਸ਼ੋਅ, ਨਤੀਜਾ (ਦਿਖਾਇਆ/ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ)। ਕਾਰਜ: (1) 5 ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜ਼ੋਰਦਾਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨੋ-ਸ਼ੋਅ ਦੇ ਨਾਲ ਵਾਪਰਦੇ ਹਨ, (2) ਹਰੇਕ ਲਈ ਇੱਕ-ਵਾਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਲਿਖੋ, (3) ਦੱਸੋ ਕਿ ਇਹ ਸਬੰਧ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਕਾਰਨ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਨਾ। ਕੋਈ ਵੀ ਸੰਖਿਆ ਨਾ ਬਣਾਓ ਜਿਸ ਲਈ ਮੈਂ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।

2) ਜੋਖਮ ਬੈਂਡ ਅਤੇ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਮੈਚਿੰਗ:

ਸਧਾਰਨ, ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਨਿਯਮ (ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ ਨਹੀਂ, ਸਮਝਾਉਣ ਯੋਗ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨਹੀਂ) ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ ਜੋ ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚ/ਮੱਧਮ/ਘੱਟ ਖ਼ਤਰੇ ਦੇ 3 ਬੈਂਡਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਗੇ। ਹਰੇਕ ਬੈਂਡ ਲਈ, ਇੱਕ ਰੀਮਾਈਂਡਰ/ਸਹੂਲਤ ਦਖਲ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ ਜੋ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ। ਕੋਈ ਵੀ ਸੁਝਾਅ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਮੁਲਾਕਾਤ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ।

3) ਓਵਰਬੁਕਿੰਗ ਦ੍ਰਿਸ਼:

ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਸਲਾਟ: 40. ਔਸਤ ਨੋ-ਸ਼ੋ ਰੇਟ: 25.3% ਇੱਕ ਓਵਰਬੁਕਿੰਗ ਦ੍ਰਿਸ਼ (ਰੂੜੀਵਾਦੀ / ਸੰਤੁਲਿਤ / ਹਮਲਾਵਰ) ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਲਈ: ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੁੱਲ ਮੁਲਾਕਾਤਾਂ, ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਉਮੀਦ, ਓਵਰਲੋਡ ਜੋ ਵਾਪਰੇਗਾ ਜੇਕਰ ਹਰ ਕੋਈ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਵਾਧੂ ਉਡੀਕ। ਗਣਨਾ ਦੇ ਫਾਰਮੂਲੇ ਦਿਖਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਹੱਥੀਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰ ਸਕਾਂ।

4) ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਸੁਨੇਹਾ ਡਰਾਫਟ:

ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਭੇਜਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਰਮ ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ SMS ਰੀਮਾਈਂਡਰ (160 ਅੱਖਰਾਂ ਤੋਂ ਘੱਟ) ਲਿਖੋ। ਮੁਲਾਕਾਤ ਨੂੰ ਰੱਦ/ਮੁਲਤਵੀ ਕਰਨ ਦਾ ਆਸਾਨ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ। ਇਲਜ਼ਾਮ ਭਰੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰੋ। ਤੁਰਕੀ, ਰਸਮੀ ਪਰ ਗਰਮ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਨੋ-ਸ਼ੋਅ ਨੂੰ ਘਟਾਓ.

ਇਹ ਬੇਨਤੀ ਪ੍ਰਸੰਗ-ਮੁਕਤ ਹੈ: ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਸ਼ਾਖਾ, ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ, ਕਿਹੜੀ ਰੁਕਾਵਟ; AI ਆਮ, ਗੈਰ-ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸਲਾਹ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਸਾਡੇ ਡਰਮਾਟੋਲੋਜੀ ਆਊਟਪੇਸ਼ੇਂਟ ਕਲੀਨਿਕ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀ ਦਿਨ 40 ਸਲਾਟ ਹਨ, ਅਤੇ ਔਸਤ ਨੋ-ਸ਼ੋ ਦਰ 25% ਹੈ। ਮੇਰੇ ਕੋਲ 6 ਮਹੀਨਿਆਂ ਦਾ ਅਗਿਆਤ ਮੁਲਾਕਾਤ ਡੇਟਾ ਹੈ। ਮੈਂ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਮੁਫਤ ਸਲਾਟ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ। ਮੈਨੂੰ (1) ਇੱਕ 3-ਬੈਂਡ ਜੋਖਮ ਨਿਯਮ, (2) ਹਰੇਕ ਬੈਂਡ ਲਈ ਉਚਿਤ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਤੀਬਰਤਾ, ​​(3) ਇੱਕ +6 ਓਵਰਬੁਕਿੰਗ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦਾ ਸੰਭਾਵਿਤ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਿਓ।

ਪਹੁੰਚ

ਖਾਲੀ ਸਲਾਟ

ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਪਹੁੰਚ

ਨੈਤਿਕ ਜੋਖਮ

ਕੁਝ ਨਾ ਕਰੋ

ਉੱਚ

ਨਿਰਪੱਖ

ਨਹੀਂ ਪਰ ਬਰਬਾਦੀ ਹੈ

ਜੋਖਮ ਭਰੇ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਵਾਧੂ ਰੀਮਾਈਂਡਰ

ਡਿੱਗਦਾ ਹੈ

ਸੁਰੱਖਿਅਤ/ਵਧਾਇਆ

ਕੋਈ ਨਹੀਂ

ਦਰਮਿਆਨੀ ਓਵਰਬੁਕਿੰਗ

ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਤੁਪਕੇ

ਮਾਮੂਲੀ ਪੂਛ ਦਾ ਜੋਖਮ

ਘੱਟ, ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ

ਜੋਖਮ ਭਰੇ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਮੁਲਾਕਾਤ ਨਾ ਕਰਨਾ

ਡਿੱਗਦਾ ਹੈ

ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ

ਉੱਚ - ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਬੇਦਖਲੀ ਦੇ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਗਲਤ ਕਰਨਾ. ਜੋਖਮ ਦਾ ਸਕੋਰ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਉਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣਾ ਹੈ.
• ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਬੁਕਿੰਗ। ਨੋ-ਸ਼ੋ ਰੇਟ ਨੂੰ ਵਧਾ-ਚੜ੍ਹਾ ਕੇ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਨਿਯੁਕਤੀਆਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਕਤਾਰਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋਵੇਗਾ।
• ਕਾਰਣ ਲਈ ਗਲਤ ਸੰਬੰਧ. "ਮੰਗਲਵਾਰ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੈ" ਕਹਿਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਮੰਗਲਵਾਰ 'ਤੇ ਪਾਬੰਦੀ ਲਗਾਉਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਸ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦਾ ਅਸਲ ਕਾਰਨ ਜਾਣੋ।
• ਸਿੰਗਲ ਸੈਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਫੈਸਲਾ। ਇੱਕ ਮਹੀਨੇ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਥਾਈ ਨਿਯਮ ਬਣਾਉਣਾ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੈ; ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਕੁਝ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
• ਇਨਸਾਫ਼ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨਾ. ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਵਾਂਝੇ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦਾ।

ਸੰਕੇਤ: ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਕਦਮ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ +2/+3) ਨਾਲ ਓਵਰਬੁਕਿੰਗ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਤੱਕ ਇਸਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਵਧਾਓ। AI ਦਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਹੈ; ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਅਸਲ ਨੋ-ਸ਼ੋ ਦਰ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

ਨੋ-ਸ਼ੋਅ ਬਾਹਰੀ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਚੁੱਪ ਦੁਸ਼ਮਣ ਹੈ। AI ਇਤਿਹਾਸਕ ਅਗਿਆਤ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਨੋ-ਸ਼ੋ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਜੋਖਮ ਬੈਂਡਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਅਤੇ ਓਵਰਬੁਕਿੰਗ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਮਾਨ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਤਾ ਹੈ। ਪਰ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਹੈ। ਜੋਖਮ ਸਕੋਰ ਕਦੇ ਵੀ ਬੇਦਖਲੀ ਦਾ ਸਾਧਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ; ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਅਤੇ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਜੋ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਓਵਰਬੁਕਿੰਗ ਕਿਫਾਇਤੀ ਅਤੇ ਮਾਪੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਅੰਤਮ ਚਾਰਟ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਦਾ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਪ੍ਰਤੀ ਦਿਨ ਸਲਾਟਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਯੂਨਿਟ (ਜਾਂ ਕਾਲਪਨਿਕ) ਤੋਂ ਔਸਤ ਨੋ-ਸ਼ੋ ਰੇਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ। ਉਪਰੋਕਤ "ਓਵਰਬੁਕਿੰਗ ਦ੍ਰਿਸ਼" ਟੈਮਪਲੇਟ ਦੇ ਨਾਲ ਤਿੰਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ। ਫਿਰ ਫਾਰਮੂਲੇ ਦੀ ਦਸਤੀ ਤਸਦੀਕ ਕਰੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ 40 ਸਲਾਟ, 25% ਨੋ-ਸ਼ੋਅ → 30 ਨੋ-ਸ਼ੋਅ ਦੀ ਉਮੀਦ; ਜੇਕਰ +6 46 ਮੁਲਾਕਾਤਾਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ~34-35 ਨੋ-ਸ਼ੋਅ)। 5 ਆਈਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਚੁਣਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਉਂ; ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਜਾਂਚ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕੀਤਾ ਹੈ (ਕੋਈ ਨਾਮ/ਆਈਡੀ/ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨਹੀਂ)?
• [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਪਹੁੰਚ-ਰੱਖਿਅਤ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਲਈ ਜੋਖਮ ਸਕੋਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ, ਨਾ ਕਿ ਬੇਦਖਲੀ?
• [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਫਾਰਮੂਲੇ ਨਾਲ ਓਵਰਬੁਕਿੰਗ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੀ ਦਸਤੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ?
• [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਛੋਟੇ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਓਵਰਬੁਕਿੰਗ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਿਗਰਾਨੀ ਯੋਜਨਾ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ?
• ਕੀ ਮੈਂ ਇੱਕ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਫਿਲਟਰ ਦੁਆਰਾ ਅੰਤਿਮ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਪਾਸ ਕੀਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਮੈਨੇਜਰ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੇ ਅਧੀਨ ਕੀਤਾ ਹੈ?