පත්වීම් සහ ධාරිතා කළමනාකරණය: නොපෙන්වන ඇස්තමේන්තුව සහ ස්මාර්ට් උපලේඛනගත කිරීම

ලාභ:

• සංදර්ශන-නොදැමීමේ අනුපාතයට බලපාන සාධක තේරුම් ගැනීමට සහ අවදානම් වර්ගීකරණය සහ සිහිකැඳවීම් කෙටුම්පත් නිර්මාණය කිරීමට කෘතිම බුද්ධිය භාවිතා කිරීමේ හැකියාව
• කෘත්‍රිම බුද්ධි සහය ඇතිව බාහිර රෝගී සායන ධාරිතාව, තව් බෙදා හැරීම සහ අධික වෙන්කිරීමේ තර්කනය සැලසුම් කිරීමේ හැකියාව
• කෘත්‍රිම බුද්ධි ප්‍රතිදානය සංඛ්‍යානමය යෝජනාවක් බවත්, රෝගියාගේ ප්‍රවේශ අයිතිවාසිකම් සහ සාධාරණත්වය සැලකිල්ලට ගනිමින් අවසාන ප්‍රස්ථාරය කළමනාකරුට අයත් බවත් ආරක්ෂා කිරීමට හැකි වීම.

බාහිර රෝගී සායන කළමනාකාරිත්වයේ වඩාත්ම කලකිරවන පාඩුව වන්නේ හමුවීම් කාලය පිරී ඇති නමුත් හිස්ව පවතී. රෝගියා හමුවීමක් කරන නමුත් නොපෙන්වයි; එම ස්ලට් (පත්වීම් ස්ථානය - නිශ්චිත කාල සීමාවක් තුළ පරීක්ෂා කිරීමට වෛද්‍යවරයෙකුගේ අයිතිය) අපතේ යයි. මෙය සෞඛ්‍ය කළමනාකරණයේ නොපෙන්වීම ලෙස හැඳින්වේ. රජයේ රෝහලක, බාහිර රෝගී ප්‍රතිකාර නොගැනීමේ අනුපාතය බොහෝ විට සියයට 20-30 පරාසයක පවතී; ඒ කියන්නේ හැම පත්වීම් හතරකින් එකක්ම අපතේ යනවා. මෙය වෛද්‍යවරයාගේ කාලය අපතේ යැවීමක් මෙන්ම පැමිණීමට අවශ්‍ය නමුත් තැනක් සොයාගත නොහැකි අනෙකුත් රෝගීන්ට ප්‍රවේශය අහිමි වීමකි. මෙම ඒකකය තුළ, අපි රැකියා දෙකක් සඳහා AI භාවිතා කරන්නෙමු: සංදර්ශන නොමැති අවදානම පුරෝකථනය කිරීම සහ මෙම පුරෝකථනය මත පදනම්ව ධාරිතාවය බුද්ධිමත්ව උපලේඛනගත කිරීම. නමුත් මුල සිටම සීමාව සකසමු: AI සම්භාවිතා ඇස්තමේන්තුවක් නිෂ්පාදනය කරයි; කුමන රෝගියාට හමුවීමක් ලබා දෙන්නේද යන්න කළමනාකරුගේ තීරණය වේ, රෝගියාගේ ප්‍රවේශ වීමේ අයිතිය සහ සාධාරණත්වය සැලකිල්ලට ගනී.

නොපෙන්වීමක් තීරණය කරන්නේ කුමක් ද?

නොපෙන්වන හැසිරීම අහඹු නොවේ; නිශ්චිත රටා ඇත. ජාත්‍යන්තර සහ දේශීය අධ්‍යයන නිතර පහත සඳහන් සාධක පෙන්වයි: පත්වීම් සහ විභාගය අතර රැඳී සිටීමේ කාලය වැඩි වන තරමට සංදර්ශන නොමැති සිදුවීම් වැඩි වේ; ඉතා ඉක්මනින් උදෑසන හෝ සවස් වන විට; සංදර්ශන ඉතිහාසය (ශක්තිමත්ම පුරෝකථනය); කාලගුණික තත්ත්වයන්; රෝගියාගේ ප්රවාහන දුර; ශාඛාව (සමහර ශාඛා වල, නිදන්ගත පසු විපරමක් හේතුවෙන් පැමිණීමේ අනුපාතය ඉහළ මට්ටමක පවතී). AI මෙම සාධක එකින් එක කටපාඩම් නොකරයි; එය ඔබ ලබා දෙන ඓතිහාසික දත්ත වලින් රටා උපුටා ගනී. නමුත් ප්‍රවේශම් වන්න: AI සොයා ගන්නේ සම්බන්ධතාවයක් (සහසම්බන්ධතාවයක්), හේතුවක් (හේතුවක්) නොවේ. "අඟහරුවාදා දිනවල සංදර්ශන තහනම්" යැයි පැවසීමෙන් අඟහරුවාදා වරදකරුවෙක් නොවේ; සමහර විට තවත් සාධකයක් අඟහරුවාදා ක්රියාත්මක වේ.

ධාරිතාව පැත්තෙන්, සංකල්ප දෙකක් තීරනාත්මක ය. Slot Spread යනු ඔබ දවසේ කුමන වේලාවක හමුවීම් කීයක් සිදු කරයිද යන්නයි. ගුවන් සමාගම් විසින් ගුවන් යානා වැඩිපුර අලෙවි කරන විට වැනි - වැඩි වෙන්කරවා ගැනීම යනු අපේක්ෂිත ප්‍රදර්ශනයක් සඳහා වන්දි ගෙවීමේ ධාරිතාවට වඩා මඳක් වැඩි වෙන්කිරීමකි. ඕවර් බුක් කිරීම සූදුවක් නොවේ, එය ගණනය කළ ශේෂයකි: ඔබ අඩුවෙන් කළහොත්, හිස් කට්ට ඇත, ඔබ වැඩිපුර කළහොත්, පෝලිම සහ රැඳී සිටීම සියල්ලෝ එන විට පුපුරා යයි. මෙම සමතුලිතතාවය අවස්ථා හරහා විදහා දැක්වීමට AI ඉතා ප්‍රයෝජනවත් වේ.

පියවරෙන් පියවර: AI සමඟ නොපෙන්වීම සහ ප්‍රස්ථාර වැඩ

1. නිර්නාමික දත්ත සකස් කරන්න. රෝගියාගේ නම, හැඳුනුම්පත, ප්‍රොටෝකෝලය නැත; "පත්වීම් වේලාව, ශාඛාව, පොරොත්තු දිනය, පසුගිය සංදර්ශන නැති, පැමිණි/නොපෙන්වූ" වැනි නිර්නාමික ක්ෂේත්‍ර පමණි.
2. රටාව අඩු කරන්න. නොපෙන්වීම සමඟ අත්වැල් බැඳගෙන යන්නේ කුමන සාධකද යන්න සාරාංශ කිරීමට AI ගෙන් අසන්න.
3. අවදානම් කලාපය නිර්වචනය කරන්න. බෑන්ඩ් රෝගීන් "ඉහළ/මධ්‍යම/පහළ" නොපෙන්වන අවදානම - කළමනාකරණය කළ හැකි කණ්ඩායම්, තනි ලකුණු නොවේ.
4. මැදිහත්වීම ගලපන්න. අධි අවදානම් කණ්ඩායමට වඩාත් තීව්‍ර මතක් කිරීම (SMS + ඇමතුම), නම්‍යශීලී තව්; අඩු අවදානම් සඳහා සම්මත මතක් කිරීම.
5. වැඩි වෙන්කිරීමේ අවස්ථාවක් සකසන්න. අපේක්ෂිත සංදර්ශන ගාස්තුව මත පදනම්ව තවත් පත්වීම් කීයක් සිදු කරන්නේද යන්න ගණනය කිරීමට අවස්ථා සලසා ගන්න.
6. පරිපාලන පෙරහන. සාධාරණත්වය පරීක්ෂා කිරීම: කිසිදු රෝගී කණ්ඩායමක් ප්‍රවේශයෙන් බැහැර නොකෙරේ; වැඩිපුර වෙන්කරවා ගැනීම සාධාරණ ය; කළමනාකරු අවසාන කාලසටහන අනුමත කරයි.

අවවාදයයි: "මෙම රෝගියා සඳහා හමුවීමක් කිරීමට" අවදානම් ලකුණු කිසි විටෙක භාවිතා නොකෙරේ. ලකුණු යනු සිහිකැඳවීම ඝනීභවනය කිරීම, ප්‍රවේශය පහසු කිරීම සහ ධාරිතාව සමතුලිත කිරීම සඳහා පමණි. එසේ නොමැති නම්, එය රෝගියාගේ අයිතිවාසිකම් උල්ලංඝනය කිරීමකි.

කුඩා නඩු තුනක්

නඩුව 1 - තීව්රතාව මතක් කිරීම. පුඵ්ඵුසීය බාහිර රෝගී සායනයකදී, නොපෙන්වීමේ අනුපාතය සියයට 28 ක් විය. තත්ත්ව කණ්ඩායම YZ වෙත නිර්නාමික මාස 6ක දත්ත ලබා දී අවදානම් කණ්ඩායම තීරණය කළේය: දින 14කට වඩා වැඩි කාලයක් බලා සිටි සහ අවම වශයෙන් එක් වරක්වත් පෙර නොපැමිණි රෝගීන්. විභාගයට දින 3කට සහ දින 1කට පෙර මෙම කණ්ඩායමට අදියර දෙකක SMS + ඇමතුමක් යොදන ලදී. මාස තුනකට පසු, මෙම කණ්ඩායමේ සංදර්ශන සියයට 28 සිට සියයට 17 දක්වා පහත වැටුණි. සාමාන්‍ය බාහිර රෝගී සායන නොපෙන්වීමේ අනුපාතය සියයට 21 දක්වා අඩු විය. පුරප්පාඩු අඩු වී ඇති අතර පොරොත්තු ලේඛනය කෙටි වී ඇත.

නඩුව 2 - මධ්යස්ථ වැඩිපුර වෙන් කිරීම. එක් චර්ම රෝග සායනයක දිනකට ස්ථාන 40ක් තිබූ අතර සාමාන්‍ය ප්‍රදර්ශන අනුපාතය සියයට 25ක් (එනම් ~10 හිස්ව ඇත). කළමනාකරු AI ගෙන් වැඩි වෙන්කිරීමේ අවස්ථාවක් ඉල්ලා සිටියේය. AI විසින් අවස්ථා තුනක් ලබා දී ඇත: +4 හමුවීම (අඩු අවදානම, සුළු පෝලිම් සම්භාවිතාව), +8 (සමබර), +12 (සියල්ලන් පෙනී සිටින්නේ නම් ආක්‍රමණශීලී, බැරෑරුම් බලා සිටීම). කළමනාකරු +6 සමඟ ආරම්භ විය; මාසයක් බැලුවා. නොමිලේ තව් සියයට 25 සිට සියයට 9 දක්වා පහත වැටුණු අතර සාමාන්‍ය අමතර රැඳී සිටීම විනාඩි 7 කින් වැඩි විය. තීරණය මිනිසාගේ ය; AI විසින් විකල්ප දෘශ්‍යමාන කර ඇත.

නඩුව 3 - අනිසි භාවිතයෙන් ආපසු පැමිණීම. එක් ඒකකයක, සේවකයෙකුට AI අවදානම් ලකුණු "අධි අවදානම් සහිත පුද්ගලයින්ට හමුවීමක් ලබා නොදිය යුතුය" ලෙස අර්ථ දැක්වීමට අවශ්‍ය විය. තත්ත්ව නිලධාරියා මෙයට විරුද්ධ විය: මෙය අවාසි සහගත (ළඟා වීමට අපහසු, අඩු ආදායම්ලාභී) රෝගීන් පද්ධතියෙන් බැහැර කරන අතර එය සදාචාරාත්මක හා නීතිමය උල්ලංඝනයකි. ලකුණු භාවිත කළේ බැහැර කිරීම සඳහා නොව, නම්‍යශීලී හමුවීම් සහ එම රෝගියා වෙත ළඟා වීම පහසු කළ අතිරේක මතක් කිරීම් සඳහා ය.

පිටපත් කළ හැකි සැකිලි හතරක්

1) නොපෙන්වන සාධක විශ්ලේෂණය:

ඔබේ කාර්යභාරය: බාහිර රෝගී මෙහෙයුම් විශ්ලේෂකයාගේ සහකාර සහකාර. පහත දැක්වෙන්නේ නිර්නාමික හමුවීම් දත්ත (නම/අනන්‍යතාවයක් නැත): හමුවීම් වේලාව, ශාඛාව, පොරොත්තු දිනය, පෙර සංදර්ශන, ප්‍රතිඵලය (පෙන්වා නැත/නොපෙන්වා ඇත). කාර්යය: (1) සංදර්ශන නොමැතිව වඩාත් ප්‍රබල ලෙස සමපාත වන සාධක 5 ලැයිස්තුගත කරන්න, (2) එක් එක් සඳහා එක් වාක්‍ය පැහැදිලි කිරීමක් ලියන්න, (3) මෙය සහසම්බන්ධයක් බව ප්‍රකාශ කරන්න, හේතු ප්‍රකාශ කිරීම නොවේ. මම දත්ත ලබා දී නොමැති කිසිදු අංකයක් සාදන්න එපා.

2) අවදානම් කලාපය සහ මැදිහත්වීම් ගැලපීම:

ඉහත රටා මත පදනම්ව රෝගීන් ඉහළ/මධ්‍යම/අඩු අවදානම් සහිත කලාප 3කට බෙදන සරල, විනිවිද පෙනෙන නීති (කළු පෙට්ටි නොවේ, පැහැදිලි කළ හැකි සීමාවන්) යෝජනා කරන්න. එක් එක් සංගීත කණ්ඩායම සඳහා, ප්‍රවේශය වළක්වන මතක් කිරීමක්/පහසුකම් මැදිහත්වීමක් යෝජනා කරන්න. කිසිදු යෝජනාවක් රෝගියා හමුවීමෙන් බැහැර නොකළ යුතුය.

3) වැඩිපුර වෙන්කිරීමේ අවස්ථාව:

දෛනික ස්ලට්: 40. සාමාන්‍ය ප්‍රදර්ශන-නොදැමීමේ අනුපාතය: 25.3% අධික වෙන්කිරීමේ අවස්ථාවක් ජනනය කරන්න (කොන්සර්වේටිව් / සමතුලිත / ආක්‍රමණශීලී). එක් එක් සිද්ධිය සඳහා: සිදු කළ යුතු සම්පූර්ණ හමුවීම්, පැමිණෙන රෝගීන්, සියලු දෙනා පෙනී සිටියහොත් සිදුවන අධි බර, සහ ඇස්තමේන්තුගත අමතර රැඳී සිටීම. ගණනය කිරීමේ සූත්‍ර පෙන්වන්න එවිට මට ඒවා අතින් සත්‍යාපනය කළ හැක.

4) මතක් කිරීමේ පණිවිඩ කෙටුම්පත:

අධි අවදානම් කණ්ඩායමට යැවීමට (අක්ෂර 160 ට අඩු) ආචාරශීලී සහ පැහැදිලි SMS මතක් කිරීමක් ලියන්න. හමුවීමක් අවලංගු කිරීමට/කල් දැමීමට පහසු ක්‍රමයක් සපයන්න. චෝදනා කරන භාෂාව භාවිතා නොකරන්න. තුර්කි, විධිමත් නමුත් උණුසුම්.

දුර්වල ක්ෂණික / ශක්තිමත් විමසුම

දුර්වල ක්ෂණික:

නොපෙන්වීම අඩු කරන්න.

මෙම ඉල්ලීම සන්දර්භය-නිදහස් වේ: එය කුමන ශාඛාවක්ද, කුමන දත්තද, කුමන බාධාවක්ද යන්න පැහැදිලි නැත; AI සාමාන්‍ය, ක්‍රියා කළ නොහැකි උපදෙස් සපයයි.

බලවත් විමසුම:

අපගේ චර්ම රෝග බාහිර රෝගී සායනයෙහි දිනකට ස්ථාන 40 ක් ඇති අතර සාමාන්‍ය ප්‍රදර්ශන අනුපාතය 25% කි. මා සතුව මාස 6ක නිර්නාමික හමුවීම් දත්ත තිබේ. ප්‍රවේශ අයිතිය සුරකින අතරම නිදහස් තව් අඩු කිරීමට මට අවශ්‍යයි. මට (1) 3-කණ්ඩායම් අවදානම් රීතියක්, (2) එක් එක් සංගීත කණ්ඩායම සඳහා සුදුසු සිහිකැඳවීම් තීව්‍රතාව, (3) +6 අධික වෙන්කිරීමේ අවස්ථාවෙහි අපේක්ෂිත බලපෑම ලබා දෙන්න.

ප්රවේශය

හිස් තව්

රෝගියා ප්රවේශය

සදාචාරාත්මක අවදානම

කිසිවක් නොකරන්න

ඉහළ

මධ්යස්ථ

නැත, නමුත් නාස්තියක් ඇත

අවදානම් සහිත පුද්ගලයින් සඳහා අතිරේක මතක් කිරීම

වැටෙනවා

ආරක්ෂා / වැඩි

කිසිවක් නැත

මධ්‍යස්ථ වැඩිපුර වෙන්කරවා ගැනීම

සැලකිය යුතු ලෙස පහත වැටේ

සුළු වලිග අවදානම

අඩුයි, නැරඹිය යුතුයි

අවදානම් සහිත පුද්ගලයින් සඳහා හමුවීමක් නොකිරීම

වැටෙනවා

උල්ලංඝනය වේ

ඉහළ - නොහැකි ය

පොදු වැරදි

• බැහැර කිරීමේ මාධ්‍යයක් ලෙස ලකුණු වරදවා ගැනීම. අවදානම් ලකුණු රෝගියා ඉවත් කිරීම නොව, ඔහු වෙත ළඟා වීමයි.
• අධික ලෙස වෙන්කරවා ගැනීම. නොපෙන්වීමේ අනුපාතය අතිශයෝක්තියට නංවා ගැනීම සහ වැඩිපුර පත්වීම් කිරීම පෝලිම සහ පැමිණිලි වැඩි කරයි.
• හේතුව සඳහා වැරදි සහසම්බන්ධය. "අඟහරුවාදා අවදානම්" කීම අඟහරුවාදා තහනම් කිරීම නොවේ; එය පිටුපස ඇති සැබෑ හේතුව සොයා බලන්න.
• තනි සැසි දත්ත සමඟ තීරණය. මාසයක දත්ත මත පදනම්ව ස්ථිර නීති සකස් කිරීම නොමඟ යවන සුළුය; අවම වශයෙන් මාස කිහිපයක් රටා අවශ්ය වේ.
• යුක්තිය පරීක්ෂාව මග හැරීම. මැදිහත්වීම අවාසි සහගත කණ්ඩායම් බැහැර නොකරන බවට වග බලා ගන්න.

ඉඟිය: සෑම විටම කුඩා පියවරකින් (උදා AI හි දර්ශනය අනාවැකියකි; ක්‍ෂේත්‍රයේ ඔබේ සත්‍ය ප්‍රදර්ශන-නොදැමීමේ අනුපාතයට ඔබ තත්ත්වය යාවත්කාලීන කිරීමට අවශ්‍ය වේ.

සාරාංශයකින්

No-show යනු බාහිර රෝගී ධාරිතාවේ නිහඬ සතුරායි. AI යනු ඓතිහාසික නිර්නාමික දත්ත වලින් සංදර්ශන නොවන රටා උකහා ගැනීමට සහ රෝගීන් අවදානම් කලාප බවට පත් කිරීමට සහ අධික ලෙස වෙන්කරවා ගැනීමේ අවස්ථා දෘශ්‍යමාන කිරීමට ප්‍රබල ආධාරකයකි. නමුත් නිපදවන සෑම දෙයක්ම සම්භාවිතාව පිළිබඳ ඇස්තමේන්තුවකි. අවදානම් ලකුණු කිසිවිටෙක බැහැර කිරීමේ මෙවලමක් නොවේ; ප්රවේශය ආරක්ෂා කරන මතක් කිරීම සහ පහසුකම් සඳහා. වැඩිපුර වෙන්කරවා ගැනීම දැරිය හැකි සහ මැනිය යුතු අතර කුඩා පියවර වලින් පරීක්ෂා කළ යුතුය. සාධාරණත්වය සහ රෝගියාගේ අයිතිවාසිකම් සැලකිල්ලට ගනිමින් අවසාන ප්‍රස්ථාරය පරිපාලකයාට අයත් වේ.

යෙදුම් කාර්යය

ඔබේ ඒකකයෙන් (හෝ උපකල්පිත) දිනකට තව් ගණන සහ සාමාන්‍ය සංදර්ශන-නොදැමීමේ අනුපාතය ලබා ගන්න. ඉහත "අධිපත්‍ය වෙන්කිරීමේ අවස්ථාව" අච්චුව සහිත අවස්ථා තුනක් සඳහා AI ගෙන් විමසන්න. ඉන්පසු සූත්‍ර හස්තීයව සත්‍යාපනය කරන්න (උදා. 40 කට්ට, 25% දර්ශන-නැති → බලාපොරොත්තු නොවූ 30; +6 හමුවීම් 46ක් ලබා දෙන්නේ නම්, බලාපොරොත්තු වූ ~34-35 නොපෙන්වයි). ඔබ තෝරා ගත්තේ කුමන අවස්ථාවද සහ ඇයිද යන්න අයිතම 5කින් ලියන්න; සාධාරණත්වය පරීක්ෂා කිරීමද එක් කරන්න.

පිරික්සුම් ලැයිස්තුව

• [ ] මම දත්ත නිර්නාමික කර තිබේද (නම/ID/ප්‍රොටෝකෝලය නැත)?
• [ ] මම අවදානම් ලකුණු භාවිතා කළේ ප්‍රවේශය සුරැකීමේ මැදිහත්වීම සඳහා මිස බැහැර කිරීම සඳහා නොවේද?
• [ ] මම සූත්‍රය සමඟ අධික වෙන්කිරීමේ අවස්ථාව හස්තීයව සත්‍යාපනය කර තිබේද?
• [ ] මම කුඩා පියවර වලින් වැඩිපුර වෙන්කරවා ගැනීම ආරම්භ කර අධීක්ෂණ සැලැස්මක් සකසා තිබේද?
• [ ] මම සාධාරණ පෙරහනක් හරහා අවසාන කාලසටහන සම්මත කර කළමනාකරු අනුමැතියට යටත් කර තිබේද?