ਮੰਗ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ: ਐਮਰਜੈਂਸੀ, ਆਊਟਪੇਸ਼ੈਂਟ ਅਤੇ ਮੌਸਮੀ ਲੋਡ ਯੋਜਨਾ

ਲਾਭ:

• ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੜੀ, ਮੌਸਮੀਤਾ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਮੰਗ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲਈ ਸਹੀ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ (ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅੰਤਰਾਲ, ਦ੍ਰਿਸ਼) ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਨੰਬਰ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਰੇਂਜ 'ਤੇ ਅਧਾਰ ਯੋਜਨਾ
• ਇਹ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਅਤੇ ਮਹਾਮਾਰੀ / ਆਫ਼ਤਾਂ ਵਰਗੇ ਪ੍ਰਕੋਪ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਦਾ ਨਿਰਣਾ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।

ਹਸਪਤਾਲ ਦੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਔਖਾ ਸਵਾਲ ਭਵਿੱਖ ਬਾਰੇ ਹੈ: "ਅਗਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਕਿੰਨੇ ਮਰੀਜ਼ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਰੂਮ ਵਿੱਚ ਆਉਣਗੇ? ਸਰਦੀਆਂ ਦੇ ਫਲੂ ਸੀਜ਼ਨ ਦੌਰਾਨ ਬਾਹਰੀ ਰੋਗੀ ਕਲੀਨਿਕ ਦਾ ਲੋਡ ਕਿੰਨਾ ਵਧੇਗਾ? ਛੁੱਟੀਆਂ ਦੌਰਾਨ ਕਿੰਨੇ ਸਟਾਫ਼ ਕਾਫ਼ੀ ਹੋਣਗੇ?" ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹਨ, ਪਰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹਨੇਰਾ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਅਤੀਤ ਭਵਿੱਖ ਵੱਲ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਡਿਮਾਂਡ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦੇਖ ਕੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਮਰੀਜ਼/ਵਰਕਲੋਡ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਮੰਗ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ ਅਤੇ - ਬਿਲਕੁਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ - ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਅੰਗੂਠੇ ਦਾ ਨਿਯਮ: AI ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪਿਛਲੇ ਪੈਟਰਨਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ; ਮਹਾਮਾਰੀ, ਆਫ਼ਤਾਂ, ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਵਰਗੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਨਿਰਣੇ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਦੇ ਤਿੰਨ ਭਾਗ

ਇਤਿਹਾਸਕ ਮੰਗ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਖਾਸ ਅੰਤਰਾਲਾਂ (ਰੋਜ਼ਾਨਾ, ਹਫ਼ਤਾਵਾਰ) 'ਤੇ ਮਾਪੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਲੜੀ। ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੜੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਇਸਨੂੰ ਤਿੰਨ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਰੁਝਾਨ, ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਦਿਸ਼ਾ: ਕੀ ਤੁਹਾਡਾ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਦਾਖਲਾ ਸਾਲਾਂ ਦੌਰਾਨ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਾਂ ਘਟ ਰਿਹਾ ਹੈ? ਮੌਸਮੀ, ਨਿਯਮਤ ਆਵਰਤੀ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ: ਸਰਦੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਾਹ ਦੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਵੱਧ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਗਰਮੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਦਮੇ/ਹਾਦਸੇ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਹਫਤੇ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਬਾਹਰੀ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਕਲੀਨਿਕਾਂ ਨੂੰ ਖਾਲੀ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੋਰ/ਉਤਰਾਅ ਅਸਪਸ਼ਟ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਹਨ। ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੁਝਾਨ ਅਤੇ ਮੌਸਮੀਤਾ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਰੌਲੇ ਨੂੰ ਵਧਾ-ਚੜ੍ਹਾ ਕੇ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦੀ। AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਵੱਖ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਇਹ ਨਿਰਣਾ ਕਰਨਾ ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ ਹੈ ਕਿ ਅਸਲ ਨਮੂਨਾ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਰੌਲਾ ਕੀ ਹੈ।

ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਧਾਰਨਾ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਹੈ. ਕੋਈ ਵੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੰਖਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: "ਅਸੀਂ ਅਗਲੇ ਸ਼ਨੀਵਾਰ ਨੂੰ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਰੂਮ ਵਿੱਚ 210 ਅਤੇ 260 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਤ ਮੁੱਲ 235 ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ." ਇਸ ਅੰਤਰਾਲ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅੰਤਰਾਲ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਘੱਟ ਅਤੇ ਉੱਚ ਦੋਵਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋਵੋਗੇ। ਬੇਮਿਸਾਲ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਕਲਾਸਿਕ ਗਲਤੀ ਹੈ।

ਸਪੇਸਿੰਗ ਪਲਾਨਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਤਰਕ ਹੈ: ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ, ਗਲਤੀ ਦੇ ਕੋਈ ਵੀ ਦੋ ਪਹਿਲੂ ਬਰਾਬਰ ਮਹਿੰਗੇ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਲੋੜੀਂਦਾ ਸਟਾਫ ਅਤੇ ਉੱਚ ਮੰਗ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਡੀਕ, ਭੀੜ-ਭੜੱਕੇ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਾ ਜੋਖਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਇੱਕ ਭਾਰੀ ਕੀਮਤ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਵਾਧੂ ਸਟਾਫ ਅਤੇ ਘੱਟ ਮੰਗ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਵਿਹਲੇ ਖਰਚੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਇਹ ਵੀ ਅਣਚਾਹੇ ਪਰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਇਕਾਈਆਂ (ਐਮਰਜੈਂਸੀ, ਤੀਬਰ ਦੇਖਭਾਲ) ਵਿੱਚ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਅਕਸਰ ਸੀਮਾ ਦੇ ਉੱਪਰਲੇ ਸਿਰੇ (ਉੱਚ ਦ੍ਰਿਸ਼) ਦੇ ਨੇੜੇ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਲਚਕਤਾ ਯੋਜਨਾ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋ ਵਾਧੂ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਸਹੀ ਸੰਖਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਦੋ-ਪੱਖੀ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੂਚਿਤ ਬਫਰ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ।

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: AI ਨਾਲ ਮੰਗ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ

1. ਕਾਫ਼ੀ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ। ਮੌਸਮੀਤਾ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਪੂਰੇ ਸਾਲ, ਤਰਜੀਹੀ ਤੌਰ 'ਤੇ 2-3 ਸਾਲਾਂ ਲਈ ਅਗਿਆਤ ਰੋਜ਼ਾਨਾ/ਹਫਤਾਵਾਰੀ ਅਰਜ਼ੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ।
2. ਸੰਦਰਭ ਜੋੜੋ। ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਛੁੱਟੀਆਂ, ਮੁਹਿੰਮਾਂ, ਮੌਸਮ, ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਦੀ ਮਿਆਦ; ਨਹੀਂ ਤਾਂ, AI ਸੋਚੇਗਾ ਕਿ ਉਹ ਰੌਲਾ ਹੈ।
3. ਕੰਪੋਜ਼. AI ਨੂੰ ਰੁਝਾਨ, ਮੌਸਮੀਤਾ ਅਤੇ ਅਸਾਧਾਰਨ ਜੰਪਾਂ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ।
4. ਅੰਤਰਾਲ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ। ਘੱਟ/ਸੰਭਾਵਨਾ/ਉੱਚ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਲਈ ਪੁੱਛੋ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕਲੇ ਨੰਬਰ।
5. ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ. ਅੰਦਾਜ਼ਨ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ, ਬਿਸਤਰੇ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲੋ।
6. ਟੁੱਟਣ ਦਾ ਨਿਯੰਤਰਣ. ਜੇਕਰ ਦੂਰੀ 'ਤੇ ਕੋਈ ਅਜਿਹਾ ਕਾਰਕ ਹੈ ਜੋ ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਮਹਾਂਮਾਰੀ, ਕਾਨੂੰਨ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ, ਜਾਂ ਨਵੀਂ ਸੇਵਾ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ, ਮਾਹਰ ਨਿਰਣੇ ਨਾਲ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਠੀਕ ਕਰੋ।

ਸਾਵਧਾਨ: ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ AI ਨੂੰ "ਅਗਲੇ ਸਾਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ" ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਬਣਾਇਆ-ਅੱਪ ਨੰਬਰ ਦੇਵੇਗਾ। ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸਿਰਫ਼ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਹੀ ਸਾਰਥਕ ਹੈ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਫਲੂ ਸੀਜ਼ਨ ਦੀ ਤਿਆਰੀ। ਇੱਕ ਹਸਪਤਾਲ ਨੇ YZ ਨੂੰ 3 ਸਾਲਾਂ ਦਾ ਅਗਿਆਤ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਦਾਖਲਾ ਡੇਟਾ ਦਿੱਤਾ। YZ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਹਰ ਸਾਲ ਦਸੰਬਰ ਦੇ ਮੱਧ ਅਤੇ ਫਰਵਰੀ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅਰਜ਼ੀਆਂ ਔਸਤਨ 35 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਵਧੀਆਂ, ਜਨਵਰੀ ਦੇ ਤੀਜੇ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਸਿਖਰ ਦੇ ਨਾਲ। ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੇ ਇਸ ਵਿੰਡੋ ਦੌਰਾਨ ਵਾਧੂ ਡਾਕਟਰ ਅਤੇ ਨਰਸ ਸ਼ਿਫਟਾਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਈ ਅਤੇ ਫਲੂ ਦੇ ਟੀਕਿਆਂ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਟੈਸਟਾਂ ਦੇ ਸਟਾਕ ਨੂੰ ਵਧਾਇਆ। ਉਸ ਸਰਦੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਪੀਕ ਹਫ਼ਤੇ ਦੌਰਾਨ ਉਡੀਕ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਕਾਫ਼ੀ ਗਿਰਾਵਟ ਆਈ ਸੀ; ਕਿਉਂਕਿ ਸਮਰੱਥਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਭੀੜ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਚੁੱਕੀ ਹੈ।

ਕੇਸ 2 - ਅੰਤਰਾਲ ਦੀ ਬਜਾਏ ਦ੍ਰਿਸ਼। ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮੈਨੇਜਰ ਨੇ AI ਨੂੰ ਉਸਦੀ "ਅਗਲੇ ਸ਼ਨੀਵਾਰ" ਲਈ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਨੰਬਰ ਮੰਗਿਆ: 240। ਫਿਰ ਉਸਨੇ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਅੰਤਰਾਲ ਨਾਲ ਦੁਬਾਰਾ ਪੁੱਛਿਆ: 205–275। ਮੈਨੇਜਰ ਨੇ 275 (ਉੱਚ ਦ੍ਰਿਸ਼) ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਈ, ਪਰ 205 ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ ਐਗਜ਼ਿਟ ਪਲਾਨ ਵੀ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ (ਵਧੇਰੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨਾ)। ਅਸਲ ਅਰਜ਼ੀਆਂ 262 ਸਨ; ਜੇ ਉਸਨੇ ਇੱਕ ਨੰਬਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕੀਤਾ ਹੁੰਦਾ, ਤਾਂ ਉਸਨੇ 22 ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਕੀਤੀ ਹੁੰਦੀ। ਅੰਤਰਾਲਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਉਸ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਸੀ।

ਕੇਸ 3 - ਬ੍ਰੇਕਆਉਟ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਹੜ੍ਹ ਆ ਗਿਆ। ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਨੇ ਉਸ ਹਫ਼ਤੇ ਲਈ "ਆਮ" ਕਿਹਾ; ਜਦੋਂ ਕਿ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੁੱਗਣੀਆਂ ਹੋ ਗਈਆਂ ਹਨ। AI ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਬ੍ਰੇਕ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਿਆ ਕਿਉਂਕਿ ਅਜਿਹੀ ਘਟਨਾ ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਸੰਕਟ ਡੈਸਕ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਤੋਂ ਦੂਰ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ ਅਤੇ ਘੰਟਾਵਾਰ ਅਪਡੇਟਾਂ 'ਤੇ ਚਲਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਸਬਕ: ਢਾਂਚਾਗਤ ਵਿਗਾੜ ਵਿੱਚ, ਅਤੀਤ ਇੱਕ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਕ ਬਣਨਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਮਾਹਰ ਨਿਰਣੇ ਅਤੇ ਲਾਈਵ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

1) ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਸੜਨ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਹਸਪਤਾਲ ਦੀ ਮੰਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਲਈ ਸਹਾਇਕ। ਹੇਠਾਂ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਦਾਖਲਾ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਅਗਿਆਤ, 3-ਸਾਲ ਦੀ ਹਫਤਾਵਾਰੀ ਸੂਚੀ ਹੈ। ਕਾਰਜ: (1) ਸਾਧਾਰਨ ਰੁਝਾਨ (ਵਧਨਾ/ਘਟਣਾ), (2) ਮਹੀਨੇ ਦੇ ਹਿਸਾਬ ਨਾਲ ਮੌਸਮੀ ਪੈਟਰਨ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ, (3) ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਸਾਧਾਰਨ ਛਾਲ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰੋ। ਅਸਲ ਪੈਟਰਨ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਬੇਤਰਤੀਬ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਕਰੋ। ਬਣਾਏ ਗਏ ਨੰਬਰਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ।

2) ਅੰਤਰਾਲ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ:

ਉਪਰੋਕਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਅਗਲੇ 4 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਲਈ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਬਣਾਓ। ਇੱਕ ਵੀ ਨੰਬਰ ਨਹੀਂ; ਹਰ ਹਫ਼ਤੇ ਲਈ ਘੱਟ/ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਨਾ/ਉੱਚ ਦੀ ਰੇਂਜ ਦਿਓ। ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਦੱਸੋ ਕਿ ਇਹ ਰੇਂਜ ਇੰਨੀ ਚੌੜੀ ਕਿਉਂ ਹੈ।

3) ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ:

ਸਿਖਰ ਹਫ਼ਤੇ ਲਈ ਉੱਚ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਅਨੁਮਾਨ 275 ਦਾਖਲੇ/ਦਿਨ ਹੈ। ਔਸਤ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਡਾਕਟਰ ਪ੍ਰਤੀ ਸ਼ਿਫਟ ~35 ਮਰੀਜ਼ ਦੇਖਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਨਰਸ ~25 ਦੇਖਦੀ ਹੈ। ਕੰਮ: ਉੱਚ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਅਤੇ ਨਰਸਾਂ ਦੀ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ, ਫਾਰਮੂਲਾ ਦਿਖਾਓ। ਦੱਸੋ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਇਨਪੁਟ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਫੈਸਲਾ ਮੈਨੇਜਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

4) ਟੁੱਟਣ ਦੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਚੈੱਕਲਿਸਟ:

ਇੱਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਪੁੱਛਾਂਗਾ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਅਜਿਹਾ ਕਾਰਕ ਹੈ ਜੋ ਅਗਲੀ ਪੀਰੀਅਡ ਵਿੱਚ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ: ਮਹਾਂਮਾਰੀ, ਕਾਨੂੰਨ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ, ਨਵੀਂ ਇਕਾਈ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ, ਖੇਤਰੀ ਘਟਨਾ, ਮੌਸਮ/ਆਫਤ। ਹਰੇਕ ਆਈਟਮ ਲਈ ਇੱਕ ਨੋਟ ਜੋੜੋ, "ਜੇ ਅਜਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਕਿਵੇਂ ਠੀਕ ਕਰਾਂ?"

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਅਗਲੇ ਮਹੀਨੇ ਕਿੰਨੇ ਮਰੀਜ਼ ਆਉਣਗੇ?

ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਇਕਾਈਆਂ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਮਿਆਦ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਨਹੀਂ; AI ਸਿਰਫ ਚੀਜ਼ਾਂ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਮੇਰੇ ਕੋਲ 3 ਸਾਲਾਂ ਦਾ ਅਗਿਆਤ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਬਾਹਰੀ ਰੋਗੀ ਕਲੀਨਿਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਡੇਟਾ (ਨੱਥੀ) ਹੈ। ਮੈਨੂੰ ਪਤਾ ਹੈ ਕਿ ਸਰਦੀਆਂ ਦੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੌਰਾਨ ਭਾਰ ਵਧਦਾ ਹੈ। ਅਗਲੇ 6 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਲਈ ਘੱਟ/ਸੰਭਾਵੀ/ਉੱਚ ਰੇਂਜ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦਿਓ, ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੇ ਹਿਸਾਬ ਨਾਲ ਮੌਸਮੀ ਪੈਟਰਨ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪੱਖਪਾਤੀ ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜੋ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਅਧੂਰਾ/ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਸੰਕਲਪ

ਤੁਹਾਡਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?

ਯੋਜਨਾ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ

ਰੁਝਾਨ

ਲੰਬੀ ਮਿਆਦ ਦੀ ਦਿਸ਼ਾ

ਸਥਾਈ ਸਮਰੱਥਾ ਨਿਵੇਸ਼

ਮੌਸਮੀ

ਨਿਯਮਤ ਦੁਹਰਾਓ

ਮੌਸਮੀ ਵਾਧੂ ਕਰਮਚਾਰੀ/ਸਟਾਕ

ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅੰਤਰਾਲ

ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਦਾ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਬੈਂਡ

ਘੱਟ ਅਤੇ ਉੱਚ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਯੋਜਨਾ

ਫ੍ਰੈਕਚਰ

ਘਟਨਾ ਜੋ ਪਿਛਲੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਵਾਪਰੀ ਸੀ

ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਬੰਦ ਕਰੋ, ਲਾਈਵ ਦੇਖਣ ਲਈ ਸਵਿਚ ਕਰੋ

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਬੇਜੋੜ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਨਾ। ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਹੈ; ਇੱਕ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਜੋਖਮ ਭਰੀ ਹੈ।
• ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਡਾਟਾ। ਇੱਕ ਸਾਲ ਤੋਂ ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਮੌਸਮੀਤਾ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਛੁੱਟੀਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਮੋਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ AI ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੋਰ ਲਈ ਗਲਤੀ ਕਰੇਗਾ।
• ਟੁੱਟਣ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ. ਮਹਾਂਮਾਰੀ/ਆਫਤ ਸਮੇਂ ਦੌਰਾਨ, ਪਿਛਲਾ ਡੇਟਾ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੈ।
• ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਫੈਸਲਾ। ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਇੱਕ ਇਨਪੁਟ ਹੈ; ਕਰਮਚਾਰੀ ਅਤੇ ਬਜਟ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਮੈਨੇਜਰ ਦੇ ਹਨ।

ਸੁਝਾਅ: ਹਰ ਮਹੀਨੇ ਆਪਣੇ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਅਸਲ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ "ਇਹ ਕਿੰਨਾ ਬੰਦ ਹੈ" ਦਾ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖੋ। ਇਹ ਫੀਡਬੈਕ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ AI ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ 'ਤੇ ਕਿੰਨਾ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

ਡਿਮਾਂਡ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਪਿਛਲੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਭਵਿੱਖ ਤੱਕ ਇੱਕ ਪੁਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਪੁਲ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੈ। AI ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਨੂੰ ਰੁਝਾਨ, ਮੌਸਮੀਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੋਰ ਵਿੱਚ ਵੱਖ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅੰਤਰਾਲ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਤਾ ਹੈ। ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਅੰਤਰਾਲ 'ਤੇ ਅਧਾਰ ਯੋਜਨਾ, ਇੱਕ ਵੀ ਸੰਖਿਆ ਨਹੀਂ; ਮਿਲ ਕੇ ਨੀਵੇਂ ਅਤੇ ਉੱਚੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਲਈ ਤਿਆਰੀ ਕਰੋ। ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ: ਅਤੀਤ ਦਾ ਡੇਟਾ ਫਟਣ ਦੇ ਸਮੇਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਹਾਂਮਾਰੀ, ਆਫ਼ਤਾਂ, ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਕ ਬਣਨਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਾਹਰ ਨਿਰਣਾ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪਹਿਲਾਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਸਾਲ ਦਾ ਅਗਿਆਤ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਹਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਹੈ (ਜੇ ਨਹੀਂ, ਕਾਲਪਨਿਕ ਤਿਆਰ ਕਰੋ), ਤਾਂ AI ਤੋਂ ਮੌਸਮੀ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ 4-ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਅੰਤਰਾਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲਈ "ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਸੜਨ" ਅਤੇ "ਅੰਤਰਾਲ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ" ਟੈਮਪਲੇਟਸ ਨਾਲ ਪੁੱਛੋ। ਫਿਰ ਆਪਣੇ ਮੋਟੇ ਔਸਤ ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਿਤ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। 5 ਆਈਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਦੂਰੀ 'ਤੇ ਟੁੱਟਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰਕ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰੋਗੇ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਬਾਹਰੀ ਰੋਗੀ ਕਲੀਨਿਕ ਖੋਲ੍ਹਣਾ) ਅਤੇ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਠੀਕ ਕਰੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਮੌਸਮੀਤਾ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਸਾਲ ਦੇ ਅਗਿਆਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ?
• [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਛੁੱਟੀਆਂ/ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਵਰਗੇ ਸੰਦਰਭਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ?
• [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਇੱਕ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਅੰਤਰਾਲ ਨਾਲ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਈ ਸੀ?
• ਕੀ ਮੈਂ ਦੂਰੀ 'ਤੇ ਟੁੱਟਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਹੈ?
• ਕੀ ਮੈਂ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਇਨਪੁਟ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਮੈਨੇਜਰ 'ਤੇ ਛੱਡਦਾ ਹਾਂ?