Faida:
- Uwezo wa kuelewa dhana za mfululizo wa wakati, msimu na mwenendo na kutumia akili ya bandia na maswali na data sahihi kwa utabiri wa mahitaji ya mgonjwa.
- Uwezo wa kutafsiri kutokuwa na uhakika wa utabiri (muda wa kujiamini, matukio) na upangaji msingi wa anuwai badala ya nambari moja.
- Kuwa na uwezo wa kutofautisha kwamba utabiri wa kijasusi bandia unatokana na data ya kihistoria na kwamba uamuzi wa kitaalamu huja wazi katika matukio ya milipuko kama vile magonjwa ya mlipuko/majanga.
Swali gumu zaidi kwa msimamizi wa hospitali ni kuhusu siku zijazo: "Ni wagonjwa wangapi watakuja kwenye chumba cha dharura wiki ijayo? Mzigo wa kliniki ya wagonjwa wa nje utaongezeka kiasi gani wakati wa msimu wa homa ya baridi? Ni wafanyakazi wangapi watakuwa wa kutosha wakati wa likizo?" Majibu ya maswali haya hayaeleweki, lakini sio giza kabisa. Zamani hubeba dalili kwa siku zijazo. Utabiri wa mahitaji ni utafiti wa kutabiri mgonjwa/mzigo wa kazi wa siku zijazo kwa kuangalia data ya kihistoria. Katika kitengo hiki, utajifunza jinsi ya kutumia akili ya bandia katika utabiri wa mahitaji na - muhimu vile vile - jinsi ya kudhibiti kutokuwa na uhakika wa utabiri. Kanuni ya kidole gumba: Utabiri wa AI unategemea mifumo ya zamani; Uamuzi wa kitaalamu huchukua nafasi ya kwanza katika hali kama vile magonjwa ya mlipuko, majanga na mabadiliko ya sheria.
Vipengele vitatu vya mfululizo wa wakati
Data ya mahitaji ya kihistoria inaitwa mfululizo wa saa - mfululizo wa nambari zilizopangwa zinazopimwa kwa vipindi maalum (kila siku, kila wiki). Ili kuelewa mfululizo wa wakati, ni muhimu kuigawanya katika sehemu tatu. Mwelekeo, mwelekeo wa muda mrefu: je, uandikishaji wako wa dharura unaongezeka au unapungua kwa miaka mingi? Msimu, mabadiliko ya mara kwa mara ya mara kwa mara: magonjwa ya kupumua huongezeka wakati wa baridi, kiwewe / ajali huongezeka katika majira ya joto, kliniki za wagonjwa wa nje hazipatikani mwishoni mwa wiki. Kelele/ kushuka kwa thamani ni mabadiliko ya nasibu yasiyoelezeka. Utabiri mzuri hunasa mwenendo na msimu na hauzidishi kelele. AI hukusaidia kufanya utengano huu; Lakini ni kazi yako kuhukumu ni muundo gani halisi na nini ni kelele.
Dhana muhimu zaidi ni kutokuwa na uhakika. Hakuna makadirio ni nambari moja ya uhakika. Makadirio mazuri yanatoa anuwai: "Tunatarajia kati ya wagonjwa 210 na 260 katika chumba cha dharura Jumamosi ijayo, na uwezekano mkubwa wa thamani ni 235." Muda huu unaitwa muda wa kujiamini. Ukipanga kulingana na masafa badala ya nambari moja, utakuwa tayari kwa matukio ya chini na ya juu. Kuamini katika idadi isiyo ya kawaida ni kosa la kawaida la utabiri wa kujiamini kupita kiasi.
Kuna mantiki ya vitendo ya kupanga nafasi: katika huduma ya afya, hakuna vipengele viwili vya makosa ambavyo vina gharama sawa. Wakati hakuna wafanyakazi wa kutosha na mahitaji makubwa, kuna hatari ya kusubiri, msongamano na usalama wa mgonjwa; Hii ni bei nzito. Wakati kuna ziada ya wafanyakazi na mahitaji ya chini, gharama zisizo na kazi hutokea; Hili pia halifai lakini linaweza kudhibitiwa zaidi. Kwa hiyo, kupanga katika vitengo muhimu (dharura, utunzaji mkubwa) mara nyingi hufanyika karibu na mwisho wa juu wa safu (hali ya juu), lakini kwa mpango wa kubadilika ambao unaweza kuhamisha uwezo wa ziada kwa kitengo kingine. Jambo la thamani zaidi ambalo utabiri hukupa sio nambari kamili, lakini uwezo wa kuona hatari hii ya njia mbili na kuchagua bafa iliyoarifiwa.
Hatua kwa hatua: Dai utabiri na AI
- Kusanya data ya kutosha ya kihistoria. Idadi ya maombi ya kila siku/wiki ambayo hayakujulikana kwa angalau mwaka mmoja kamili, ikiwezekana miaka 2-3, ili kunasa msimu.
- Ongeza muktadha. Weka alama kwenye athari zinazojulikana kama vile likizo, kampeni, hali ya hewa, vipindi vya janga; Vinginevyo, AI itafikiri ni kelele.
- Kuoza. Uliza AI ifanye muhtasari wa mwenendo, msimu, na miruko isiyo ya kawaida.
- Pata utabiri wa muda. Uliza utabiri wenye hali ya chini/uwezekano/juu, sio nambari moja.
- Badilisha kwa uwezo. Badilisha makadirio ya wafanyikazi, kitanda na mahitaji ya nyenzo.
- Udhibiti wa uvunjaji. Ikiwa kuna kipengele kwenye upeo wa macho ambacho hakikuwepo hapo awali, kama vile janga, mabadiliko ya sheria, au kufunguliwa kwa huduma mpya, rekebisha utabiri huo kwa uamuzi wa kitaalamu.
Tahadhari: Ukiiambia AI "itabiri mwaka ujao" na usiipe data, itakupa nambari iliyoundwa. Utabiri una maana tu kwenye data ya kihistoria unayotoa.
kesi tatu ndogo
Kesi ya 1 - Maandalizi ya msimu wa mafua. Hospitali ilitoa miaka 3 ya data ya kila siku ya kulazwa kwa dharura ya kila siku kwa YZ. YZ ilionyesha kuwa maombi yaliongezeka kwa wastani wa asilimia 35 kati ya katikati ya Desemba na Februari kila mwaka, na kilele katika wiki ya 3 ya Januari. Usimamizi ulipanga mabadiliko ya ziada ya daktari na muuguzi wakati wa dirisha hili na kuongeza hisa ya chanjo ya mafua na vipimo vya haraka. Kipupwe hicho, nyakati za kungoja katika wiki ya kilele zilishuka sana ikilinganishwa na mwaka uliopita; kwa sababu uwezo tayari umekabiliana na msongamano.
Kesi ya 2 - Mfano badala ya muda. Meneja wa biashara aliuliza AI nambari moja kwa "ombi lake la dharura Jumamosi ijayo": 240. Kisha akauliza tena kwa muda wa kujiamini: 205–275. Meneja alipanga kulingana na 275 (hali ya juu), lakini pia alitayarisha mpango wa kuondoka unaobadilika (kuhamisha wafanyikazi waliozidi kwenda kitengo kingine) kulingana na 205. Maombi halisi yalikuwa 262; Ikiwa angetegemea nambari moja, angepanga chini ya wagonjwa 22. Kufanya kazi kwa vipindi kulimlinda.
Kesi ya 3 - Kuzuka kunatatiza utabiri. Kulikuwa na mafuriko yasiyotarajiwa katika eneo. Utabiri uliotokana na data za kihistoria ulisema "kawaida" kwa wiki hiyo; ambapo maombi ya dharura yameongezeka maradufu. Utabiri wa AI haukuweza kuona mapumziko kwa sababu tukio kama hilo halikuwepo hapo zamani. Dawati la matatizo limeondoka kwenye utabiri na kuhamia kwenye ufuatiliaji wa programu katika wakati halisi na masasisho ya kila saa. Somo: katika kupasuka kwa muundo, siku za nyuma huacha kuwa mwongozo; uamuzi wa kitaalam na ufuatiliaji wa moja kwa moja huchukua nafasi ya kwanza.
Violezo vinne vinavyoweza kunakiliwa
1) Mtengano wa mfululizo wa wakati:
Jukumu lako: msaidizi wa mchambuzi wa mahitaji ya hospitali. Ifuatayo ni orodha isiyojulikana, ya miaka 3 ya kila wiki ya nambari za dharura za kuingia. Jukumu: (1) fupisha mwelekeo wa jumla (ongezeko/punguza), (2) eleza muundo wa msimu kwa mwezi, (3) weka miruko yoyote isiyo ya kawaida. Tofautisha kati ya muundo halisi na nini kinaweza kuwa mabadiliko ya nasibu. Kuongeza nambari za maandishi.
2) Utabiri wa muda:
Kulingana na data iliyo hapo juu, fanya utabiri wa kila wiki wa maombi ya dharura kwa wiki 4 zijazo. SI nambari moja; Toa anuwai ya chini / uwezekano mkubwa / juu kwa kila wiki. Eleza kwa ufupi kwa nini safu ni pana hivyo.
3) Ubadilishaji kwa uwezo uliokadiriwa:
Makadirio ya hali ya juu kwa wiki ya kilele ni 275 waliokubaliwa kwa siku. Daktari wa kawaida wa dharura huona ~ wagonjwa 35 kwa zamu, muuguzi anaona ~ 25. Kazi: hesabu idadi ya chini ya madaktari na wauguzi wanaohitajika katika hali ya juu, onyesha fomula. Sema kuwa hii ni ingizo la kupanga na uamuzi wa mwisho ni wa meneja.
4) Orodha ya tahadhari ya kuvunjika:
Andaa orodha ya ukaguzi ambayo nitauliza ikiwa kuna sababu ambayo HAIKO katika data ya kihistoria katika kipindi kijacho: janga, mabadiliko ya sheria, ufunguzi wa kitengo kipya, tukio la kikanda, hali ya hewa/maafa. Ongeza dokezo kwa kila kipengee, "Ikiwa ni hivyo, nifanyeje mimi kusahihisha utabiri?"
Mwongozo dhaifu / Mwongozo thabiti
Agizo dhaifu:
Ni wagonjwa wangapi watakuja mwezi ujao?
Hakuna data, hakuna vitengo, hakuna ufafanuzi wa kipindi; AI inaweza tu kutengeneza mambo.
Agizo lenye nguvu:
Nina miaka 3 ya data ya kila wiki ya maombi ya kliniki ya wagonjwa wa nje (imeambatishwa). Ninajua kwamba mzigo huongezeka wakati wa miezi ya baridi. Toa utabiri wa masafa ya chini/uwezekano wa juu kwa wiki 6 zijazo, eleza muundo wa msimu kwa miezi, na uorodheshe mambo yoyote ya kupendelea ambayo yanaweza kufanya utabiri kutokamilika/kupotosha.
dhana
Unamaanisha nini?
Athari kwa kupanga
mwenendo
mwelekeo wa muda mrefu
Uwekezaji wa uwezo wa kudumu
msimu
Kurudia mara kwa mara
Wafanyikazi/hisa za ziada za msimu
muda wa kujiamini
Bendi ya kutokuwa na uhakika ya utabiri
Mpango wa hali ya chini na ya juu
kuvunjika
tukio ambalo halikutokea huko nyuma
Acha kubahatisha, badilisha uangalie moja kwa moja
Makosa ya kawaida
- Kuamini katika idadi isiyo ya kawaida. Makadirio ni masafa; Kupanga kwa kuzingatia hatua moja ni hatari.
- Data haitoshi. Msimu hauwezi kunaswa kwa chini ya mwaka mmoja wa data.
- Sio kuashiria muktadha. Ikiwa hutabainisha likizo na matangazo, AI itawakosea kwa kelele.
- Kupuuza kuvunjika. Wakati wa vipindi vya janga/majanga, data ya zamani inapotosha.
- Uamuzi wa kutabiri. Utabiri ni pembejeo; Maamuzi ya wafanyikazi na bajeti ni ya meneja.
Kidokezo: Linganisha utabiri wako na uhalisi wa kila mwezi na uweke rekodi ya "kiasi gani kimezimwa." Maoni haya huboresha utabiri wako na data unayotoa kwa AI kwa wakati na hukufundisha ni kiasi gani cha kuamini utabiri.
Kwa muhtasari
Utabiri wa mahitaji hujenga daraja kutoka kwa data ya zamani hadi siku zijazo, lakini daraja hili halina uhakika. AI ni msaada mkubwa katika kutenganisha mfululizo wa saa katika mienendo, msimu na kelele na kutoa utabiri wa muda. Upangaji wa msingi juu ya muda wa kujiamini, sio nambari moja; Jitayarishe kwa hali ya chini na ya juu pamoja. Muhimu zaidi: data ya zamani hukoma kuwa mwongozo wakati wa milipuko kama vile magonjwa ya milipuko, majanga na mabadiliko ya sheria; Hapo ndipo uamuzi wa kitaalamu na ufuatiliaji wa wakati halisi huja kwanza.
Jukumu la maombi
Iwapo una angalau mwaka wa data ya marejeleo ya kila wiki bila kukutambulisha (ikiwa sivyo, tengeneza dhahania), iulize AI kwa muundo wa msimu na utabiri wa muda wa wiki 4 kwa violezo vya "Mtengano wa Saa" na "Utabiri wa Muda". Kisha linganisha thamani zinazowezekana zaidi na wastani wako mbaya. Andika katika vipengee 5 jinsi unavyoweza kutambua sababu inayovunjika kwenye upeo wa macho (kwa mfano, ufunguzi mpya wa kliniki ya wagonjwa wa nje) na urekebishe utabiri huo mwenyewe.
orodha ya ukaguzi
- [ ] Je, nilitumia angalau mwaka mmoja wa data isiyojulikana ili kunasa msimu?
- [ ] Je, nimetia alama miktadha kama vile likizo/kampeni?
- [ ] Je, nilipanga kwa muda wa kujiamini badala ya nambari moja?
- [ ] Je, nimeangalia vipengele vinavyovunja kwenye upeo wa macho?
- [ ] Je, mimi huchukua makadirio kama ingizo na kumwachia meneja uamuzi?