தேவை முன்னறிவிப்பு: அவசரநிலை, வெளிநோயாளர் மற்றும் பருவகால சுமை திட்டமிடல்

ஆதாயங்கள்:

• நேரத் தொடர், பருவநிலை மற்றும் போக்கு ஆகியவற்றின் கருத்துக்களைப் புரிந்துகொள்ளும் திறன் மற்றும் நோயாளியின் தேவையை முன்னறிவிப்பதற்காக சரியான கேள்விகள் மற்றும் தரவுகளுடன் செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்துதல்
• முன்னறிவிப்பு நிச்சயமற்ற தன்மை (நம்பிக்கை இடைவெளி, காட்சிகள்) மற்றும் ஒற்றை எண்ணை விட வரம்பில் அடிப்படை திட்டமிடல் ஆகியவற்றை விளக்குவதற்கான திறன்
• செயற்கை நுண்ணறிவு முன்னறிவிப்பு என்பது வரலாற்றுத் தரவுகளின் அடிப்படையிலானது மற்றும் தொற்றுநோய்கள் / பேரழிவுகள் போன்ற வெடிப்பு நிகழ்வுகளில் நிபுணர்களின் தீர்ப்பு முன்னுக்கு வரும் என்பதை வேறுபடுத்தி அறிய முடிகிறது.

ஒரு மருத்துவமனை நிர்வாகிக்கு எதிர்காலத்தைப் பற்றிய மிகவும் கடினமான கேள்வி: "அடுத்த வாரம் எத்தனை நோயாளிகள் அவசர அறைக்கு வருவார்கள்? குளிர்காலக் காய்ச்சல் சீசனில் வெளிநோயாளர் கிளினிக்கில் சுமை எவ்வளவு அதிகரிக்கும்? விடுமுறையின் போது எத்தனை ஊழியர்கள் போதுமானதாக இருப்பார்கள்?" இந்த கேள்விகளுக்கான பதில்கள் தெளிவாக இல்லை, ஆனால் முற்றிலும் இருட்டாக இல்லை. கடந்த காலம் எதிர்காலத்திற்கான தடயங்களைக் கொண்டு செல்கிறது. தேவை முன்னறிவிப்பு என்பது வரலாற்றுத் தரவுகளைப் பார்த்து எதிர்கால நோயாளி/பணிச்சுமையைக் கணிக்கும் ஆய்வு ஆகும். இந்த யூனிட்டில், தேவை முன்னறிவிப்பில் செயற்கை நுண்ணறிவை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது மற்றும் - அதேபோன்று முக்கியமாக - முன்னறிவிப்பின் நிச்சயமற்ற தன்மையை எவ்வாறு நிர்வகிப்பது என்பதை நீங்கள் கற்றுக் கொள்வீர்கள். கட்டைவிரல் விதி: AI கணிப்பு கடந்த கால வடிவங்களை அடிப்படையாகக் கொண்டது; தொற்றுநோய்கள், பேரழிவுகள் மற்றும் சட்டத்தில் ஏற்படும் மாற்றங்கள் போன்ற சூழ்நிலைகளில் நிபுணர்களின் தீர்ப்பு முன்னுரிமை பெறுகிறது.

நேரத் தொடரின் மூன்று கூறுகள்

வரலாற்றுக் கோரிக்கைத் தரவு நேரத் தொடர் என அழைக்கப்படுகிறது - குறிப்பிட்ட இடைவெளியில் (தினசரி, வாரந்தோறும்) அளவிடப்படும் எண்களின் வரிசைப்படுத்தப்பட்ட தொடர். ஒரு நேரத் தொடரைப் புரிந்து கொள்ள, அதை மூன்று பகுதிகளாகப் பிரிக்க வேண்டியது அவசியம். போக்கு, நீண்ட கால திசை: உங்கள் அவசரகால சேர்க்கை பல ஆண்டுகளாக அதிகரித்து வருகிறதா அல்லது குறைகிறதா? பருவநிலை, வழக்கமான தொடர்ச்சியான ஏற்ற இறக்கங்கள்: குளிர்காலத்தில் சுவாச நோய்கள் அதிகரிக்கும், கோடையில் அதிர்ச்சி/விபத்து அதிகரிக்கும், வெளிநோயாளர் கிளினிக்குகள் வார இறுதிகளில் காலியாகிவிடும். சத்தம் / ஏற்ற இறக்கம் என்பது விவரிக்கப்படாத சீரற்ற ஏற்ற இறக்கங்கள். ஒரு நல்ல முன்னறிவிப்பு போக்கு மற்றும் பருவநிலையைப் பிடிக்கிறது மற்றும் சத்தத்தை மிகைப்படுத்தாது. இந்த பிரிவினை செய்ய AI உங்களுக்கு உதவுகிறது; ஆனால் உண்மையான முறை எது, சத்தம் எது என்பதை தீர்மானிப்பது உங்கள் வேலை.

மிகவும் முக்கியமான கருத்து நிச்சயமற்றது. எந்த மதிப்பீடும் ஒற்றை உறுதியான எண் அல்ல. ஒரு நல்ல மதிப்பீடு வரம்பைத் தருகிறது: "அடுத்த சனிக்கிழமை அவசர சிகிச்சைப் பிரிவில் 210 முதல் 260 நோயாளிகள் வருவார்கள் என்று எதிர்பார்க்கிறோம், பெரும்பாலும் மதிப்பு 235 ஆக இருக்கும்." இந்த இடைவெளி நம்பிக்கை இடைவெளி என்று அழைக்கப்படுகிறது. ஒற்றை எண்ணை விட வரம்பின் அடிப்படையில் நீங்கள் திட்டமிட்டால், குறைந்த மற்றும் உயர் சூழல்களுக்கு நீங்கள் தயாராக இருப்பீர்கள். ஒற்றைப்படை எண்களை நம்புவது அதீத நம்பிக்கை கொண்ட கணிப்புகளின் உன்னதமான தவறு.

இடைவெளி திட்டமிடலுக்கு ஒரு நடைமுறை தர்க்கம் உள்ளது: சுகாதாரப் பாதுகாப்பில், பிழையின் இரண்டு அம்சங்களும் சமமாக விலை உயர்ந்தவை அல்ல. போதுமான பணியாளர்கள் மற்றும் அதிக தேவை இல்லாதபோது, ​​காத்திருப்பு, நெரிசல் மற்றும் நோயாளிகளின் பாதுகாப்பு ஆபத்து உள்ளது; இது கனமான விலை. அதிகப்படியான பணியாளர்கள் மற்றும் குறைந்த தேவை இருக்கும்போது, ​​செயலற்ற செலவுகள் ஏற்படுகின்றன; இதுவும் விரும்பத்தகாதது ஆனால் மிகவும் சமாளிக்கக்கூடியது. எனவே, முக்கிய பிரிவுகளில் (அவசர சிகிச்சை, தீவிர சிகிச்சை) திட்டமிடல் பெரும்பாலும் வரம்பின் மேல் முனைக்கு (உயர்ந்த சூழ்நிலை) அருகில் செய்யப்படுகிறது, ஆனால் ஒரு நெகிழ்வுத் திட்டத்துடன் அதிகப்படியான திறனை மற்றொரு அலகுக்கு மாற்ற முடியும். முன்னறிவிப்பு உங்களுக்கு வழங்கும் மிகவும் மதிப்புமிக்க விஷயம் சரியான எண் அல்ல, ஆனால் இந்த இருவழி ஆபத்தைக் காணும் மற்றும் தகவலறிந்த இடையகத்தைத் தேர்ந்தெடுக்கும் திறன்.

படிப்படியாக: AI உடன் தேவை முன்கணிப்பு

1. போதுமான வரலாற்று தரவுகளை சேகரிக்கவும். குறைந்தபட்சம் ஒரு முழு ஆண்டுக்கான தினசரி/வாராந்திர அநாமதேய விண்ணப்பங்களின் எண்ணிக்கை, முன்னுரிமை 2-3 ஆண்டுகள், பருவகாலத்தைப் பிடிக்க.
2. சூழலைச் சேர்க்கவும். விடுமுறைகள், பிரச்சாரங்கள், வானிலை, தொற்றுநோய் காலங்கள் போன்ற அறியப்பட்ட தாக்கங்களைக் குறிக்கவும்; இல்லையெனில், அவை சத்தம் என்று AI நினைக்கும்.
3. சிதைந்துவிடும். போக்கு, பருவநிலை மற்றும் அசாதாரண தாவல்கள் ஆகியவற்றைச் சுருக்கமாகக் கூற AI ஐக் கேளுங்கள்.
4. இடைவெளி முன்னறிவிப்பைப் பெறுங்கள். ஒற்றை எண்கள் அல்ல, குறைந்த/கூடிய/அதிக காட்சிகளைக் கொண்ட கணிப்புகளைக் கேளுங்கள்.
5. திறனுக்கு மாற்றவும். மதிப்பிடப்பட்ட பணியாளர்கள், படுக்கை மற்றும் பொருள் தேவைகளை மாற்றவும்.
6. உடைப்பு கட்டுப்பாடு. தொற்றுநோய், சட்டத்தில் மாற்றம் அல்லது புதிய சேவையைத் திறப்பது போன்ற கடந்த காலத்தில் இல்லாத காரணிகள் அடிவானத்தில் இருந்தால், நிபுணர்களின் ஆலோசனையுடன் முன்னறிவிப்பை கைமுறையாக சரிசெய்யவும்.

எச்சரிக்கை: "அடுத்த வருடத்தைக் கணிக்க" AIயிடம் நீங்கள் கூறினால், அதற்குத் தரவைக் கொடுக்கவில்லை என்றால், அது உங்களுக்கு உருவாக்கப்பட்ட எண்ணைக் கொடுக்கும். நீங்கள் வழங்கும் வரலாற்றுத் தரவுகளில் மட்டுமே கணிப்பு அர்த்தமுள்ளதாக இருக்கும்.

மூன்று சிறிய வழக்குகள்

வழக்கு 1 - காய்ச்சல் சீசன் தயாரிப்பு. ஒரு மருத்துவமனை YZ க்கு 3 வருட அநாமதேய தினசரி அவசர சேர்க்கை தரவை வழங்கியது. ஒவ்வோர் ஆண்டும் டிசம்பர் நடுப்பகுதிக்கும் பிப்ரவரிக்கும் இடைப்பட்ட காலத்தில் விண்ணப்பங்கள் சராசரியாக 35 சதவீதம் அதிகரித்து, ஜனவரி 3வது வாரத்தில் உச்சத்தை எட்டியதாக YZ காட்டியது. நிர்வாகம் இந்தச் சாளரத்தின் போது கூடுதல் மருத்துவர் மற்றும் செவிலியர் மாற்றங்களைத் திட்டமிட்டது மற்றும் காய்ச்சல் தடுப்பூசிகள் மற்றும் விரைவான சோதனைகளின் இருப்பை அதிகரித்தது. அந்த குளிர்காலத்தில், உச்ச வாரத்தில் காத்திருப்பு நேரங்கள் முந்தைய ஆண்டை ஒப்பிடும்போது குறிப்பிடத்தக்க அளவில் சரிந்தன; ஏனெனில் திறன் ஏற்கனவே நெரிசலை சந்தித்துள்ளது.

வழக்கு 2 - இடைவெளிக்கு பதிலாக காட்சி. ஒரு வணிக மேலாளர் AIயிடம் "அடுத்த சனிக்கிழமை அவசர விண்ணப்பத்திற்கு" ஒரு எண்ணைக் கேட்டார்: 240. பின்னர் அவர் நம்பிக்கை இடைவெளியுடன் மீண்டும் கேட்டார்: 205–275. மேலாளர் 275 (உயர்ந்த சூழ்நிலை) படி திட்டமிடலை செய்தார், ஆனால் 205 இன் படி ஒரு நெகிழ்வான வெளியேறும் திட்டத்தை (அதிகப்படியான பணியாளர்களை மற்றொரு அலகுக்கு மாற்றுதல்) தயாரித்தார். உண்மையான விண்ணப்பங்கள் 262; அவர் ஒரு எண்ணை நம்பியிருந்தால், அவர் 22 நோயாளிகளால் திட்டமிடப்பட்டிருப்பார். இடைவெளியில் வேலை செய்வது அவரைப் பாதுகாத்தது.

வழக்கு 3 - பிரேக்அவுட் கணிப்பை சீர்குலைக்கிறது. ஒரு பகுதியில் எதிர்பாராத வெள்ளம் ஏற்பட்டது. வரலாற்றுத் தரவுகளின் அடிப்படையிலான முன்னறிவிப்பு அந்த வாரத்திற்கான "இயல்பானது" என்று கூறியது; அதேசமயம் அவசரகால விண்ணப்பங்கள் இரட்டிப்பாகியுள்ளன. கடந்த காலத்தில் இதுபோன்ற நிகழ்வு இல்லாததால் AI கணிப்பு முறிவைக் காண முடியவில்லை. நெருக்கடி மேசை முன்னறிவிப்பிலிருந்து விலகி நிகழ்நேர பயன்பாட்டு கண்காணிப்பு மற்றும் மணிநேர புதுப்பிப்புகளுக்கு மாறியுள்ளது. பாடம்: கட்டமைப்பு சிதைவில், கடந்த காலம் வழிகாட்டியாக நின்றுவிடுகிறது; நிபுணர் தீர்ப்பு மற்றும் நேரடி கண்காணிப்பு முன்னுரிமை.

நகலெடுக்கக்கூடிய நான்கு வார்ப்புருக்கள்

1) நேரத் தொடர் சிதைவு:

உங்கள் பங்கு: மருத்துவமனை கோரிக்கை ஆய்வாளருக்கு உதவியாளர். கீழே அநாமதேய, 3 வருட வாராந்திர அவசர சேர்க்கை எண்களின் பட்டியல் உள்ளது. பணி: (1) பொதுவான போக்கைச் சுருக்கவும் (அதிகரிப்பு/குறைவு), (2) பருவகால வடிவத்தை மாதந்தோறும் விவரிக்கவும், (3) ஏதேனும் அசாதாரணத் தாவல்களை முன்னிலைப்படுத்தவும். உண்மையான பேட்டர்ன் எது மற்றும் சீரற்ற ஏற்ற இறக்கம் எது என்பதை வேறுபடுத்திப் பார்க்கவும். உருவாக்கப்பட்ட எண்களைச் சேர்த்தல்.

2) இடைவெளி முன்னறிவிப்பு:

மேலே உள்ள தரவின் அடிப்படையில், அடுத்த 4 வாரங்களுக்கு வாராந்திர அவசரகால பயன்பாட்டு முன்னறிவிப்பை உருவாக்கவும். ஒரு எண் இல்லை; ஒவ்வொரு வாரத்திற்கும் குறைந்த / அதிக வாய்ப்பு / அதிக வரம்பை வழங்கவும். வரம்பு ஏன் பரந்ததாக உள்ளது என்பதை சுருக்கமாக விளக்குங்கள்.

3) மதிப்பிடப்பட்ட திறனுக்கு மாற்றுதல்:

உச்ச வாரத்திற்கான உயர் சூழ்நிலை மதிப்பீடு 275 சேர்க்கைகள்/நாள் ஆகும். சராசரி அவசரகால மருத்துவர் ஒரு ஷிப்டுக்கு ~35 நோயாளிகளைப் பார்க்கிறார், ஒரு செவிலியர் ~25ஐப் பார்க்கிறார். பணி: உயர் சூழ்நிலையில் தேவைப்படும் குறைந்தபட்ச மருத்துவர்கள் மற்றும் செவிலியர்களின் எண்ணிக்கையைக் கணக்கிடுங்கள், சூத்திரத்தைக் காட்டுங்கள். இது திட்டமிடல் உள்ளீடு என்றும் இறுதி முடிவு மேலாளரிடம் உள்ளது என்றும் கூறவும்.

4) முறிவு எச்சரிக்கை சரிபார்ப்பு பட்டியல்:

சரிபார்ப்புப் பட்டியலைத் தயாரிக்கவும், அதில் அடுத்த காலகட்டத்தில் வரலாற்றுத் தரவுகளில் இல்லாத காரணி ஏதேனும் உள்ளதா என்று நான் கேட்பேன்: தொற்றுநோய், சட்டத்தில் மாற்றம், புதிய அலகு திறப்பு, பிராந்திய நிகழ்வு, வானிலை/பேரழிவு. ஒவ்வொரு உருப்படிக்கும் ஒரு குறிப்பைச் சேர்க்கவும், "அப்படியானால், முன்னறிவிப்பை நான் எவ்வாறு கைமுறையாக சரிசெய்வது?"

பலவீனமான வரியில் / வலுவான வரியில்

பலவீனமான உடனடி:

அடுத்த மாதம் எத்தனை நோயாளிகள் வருவார்கள்?

தரவு இல்லை, அலகுகள் இல்லை, கால வரையறை இல்லை; AI விஷயங்களை மட்டுமே உருவாக்க முடியும்.

சக்திவாய்ந்த தூண்டுதல்:

என்னிடம் 3 வருட அநாமதேய வாராந்திர வெளிநோயாளர் கிளினிக் விண்ணப்பத் தரவு (இணைக்கப்பட்டுள்ளது) உள்ளது. குளிர்கால மாதங்களில் சுமை அதிகரிக்கிறது என்பதை நான் அறிவேன். அடுத்த 6 வாரங்களுக்கு குறைந்த/நிகழ்தகவு/அதிக வரம்பு முன்னறிவிப்பை வழங்கவும், மாதக்கணக்கில் பருவகால வடிவத்தை விவரிக்கவும் மற்றும் முன்னறிவிப்பை முழுமையடையாத/தவறானதாக மாற்றக்கூடிய ஏதேனும் ஒரு சார்பு காரணிகளை பட்டியலிடவும்.

கருத்து

நீங்கள் என்ன சொல்கிறீர்கள்?

திட்டமிடல் மீதான தாக்கம்

போக்கு

நீண்ட கால திசை

நிரந்தர திறன் முதலீடு

பருவநிலை

வழக்கமான மறுபடியும்

பருவகால கூடுதல் பணியாளர்கள்/பங்கு

நம்பிக்கை இடைவெளி

முன்னறிவிப்பின் நிச்சயமற்ற குழு

குறைந்த மற்றும் உயர் சூழ்நிலை திட்டம்

எலும்பு முறிவு

கடந்த காலத்தில் நடக்காத நிகழ்வு

யூகிப்பதை நிறுத்துங்கள், நேரலை பார்வைக்கு மாறவும்

பொதுவான தவறுகள்

• ஒற்றைப்படை எண்களை நம்புதல். மதிப்பீடு ஒரு வரம்பாகும்; ஒரு புள்ளியின் அடிப்படையில் திட்டமிடுவது ஆபத்தானது.
• போதுமான தரவு இல்லை. ஒரு வருடத்திற்கும் குறைவான தரவுகளைக் கொண்டு பருவகாலத்தைப் பிடிக்க முடியாது.
• சூழலைக் குறிக்கவில்லை. நீங்கள் விடுமுறை மற்றும் விளம்பரங்களைக் குறிப்பிடவில்லை என்றால், AI அவற்றை சத்தம் என்று தவறாகக் கருதும்.
• உடைப்பைப் புறக்கணித்தல். தொற்றுநோய்/பேரிடர் காலங்களில், கடந்த கால தரவு தவறாக வழிநடத்துகிறது.
• முன்னறிவிப்பு முடிவு. கணிப்பு என்பது ஒரு உள்ளீடு; பணியாளர் மற்றும் பட்ஜெட் முடிவுகள் மேலாளரிடம் உள்ளன.

உதவிக்குறிப்பு: ஒவ்வொரு மாதமும் உங்கள் முன்னறிவிப்பை உண்மையானதுடன் ஒப்பிட்டு, "எவ்வளவு குறைந்துள்ளது" என்பதை பதிவு செய்யுங்கள். இந்தக் கருத்து உங்கள் கணிப்பு மற்றும் காலப்போக்கில் AI க்கு நீங்கள் கொடுக்கும் தரவு இரண்டையும் மேம்படுத்துகிறது மற்றும் கணிப்பை எவ்வளவு நம்புவது என்பதை உங்களுக்குக் கற்பிக்கிறது.

சுருக்கமாக

தேவை முன்னறிவிப்பு கடந்த கால தரவுகளிலிருந்து எதிர்காலத்திற்கு ஒரு பாலத்தை உருவாக்குகிறது, ஆனால் இந்த பாலம் நிச்சயமற்றது. AI என்பது நேரத் தொடரை போக்கு, பருவநிலை மற்றும் இரைச்சல் என பிரித்து இடைவெளி முன்னறிவிப்பை உருவாக்குவதற்கான சக்திவாய்ந்த உதவியாகும். நம்பிக்கை இடைவெளியில் அடிப்படை திட்டமிடல், ஒரு எண் இல்லை; குறைந்த மற்றும் உயர்ந்த சூழ்நிலைக்கு ஒன்றாக தயாராகுங்கள். மிக முக்கியமாக: தொற்றுநோய்கள், பேரழிவுகள் மற்றும் சட்டத்தில் ஏற்படும் மாற்றங்கள் போன்ற சிதைவுகளின் காலங்களில் கடந்த கால தரவு வழிகாட்டியாக நின்றுவிடுகிறது; நிபுணர் தீர்ப்பு மற்றும் நிகழ் நேர கண்காணிப்பு முதலில் வருவது அங்குதான்.

விண்ணப்ப பணி

உங்களிடம் குறைந்தது ஒரு வருடமாவது அநாமதேய வாராந்திர குறிப்பு தரவு இருந்தால் (இல்லையென்றால், அனுமானத்தை உருவாக்கவும்), "நேரத் தொடர் சிதைவு" மற்றும் "இடைவெளி முன்னறிவிப்பு" டெம்ப்ளேட்களுடன் பருவகால முறை மற்றும் 4 வார இடைவெளி முன்னறிவிப்பு ஆகியவற்றை AIயிடம் கேட்கவும். பின்னர் உங்கள் தோராயமான சராசரியுடன் மிகவும் சாத்தியமான மதிப்புகளை ஒப்பிடுக. அடிவானத்தில் உடைக்கும் காரணியை நீங்கள் எவ்வாறு அடையாளம் காண்பீர்கள் என்பதை 5 உருப்படிகளில் எழுதவும் (உதாரணமாக, ஒரு புதிய வெளிநோயாளர் மருத்துவமனை திறப்பு) மற்றும் முன்னறிவிப்பை கைமுறையாக சரிசெய்யவும்.

சரிபார்ப்பு பட்டியல்

• [ ] பருவகாலத்தைப் பிடிக்க குறைந்தபட்சம் ஒரு வருட அநாமதேயத் தரவைப் பயன்படுத்தியுள்ளேனா?
• [ ] விடுமுறைகள்/பிரச்சாரங்கள் போன்ற சூழல்களை நான் குறித்திருக்கிறேனா?
• [ ] நான் ஒற்றை எண்ணுக்குப் பதிலாக நம்பிக்கை இடைவெளியுடன் திட்டமிட்டேனா?
• [ ] அடிவானத்தில் உள்ள உடைக்கும் காரணிகளை நான் சோதித்திருக்கிறேனா?
• [ ] நான் மதிப்பீட்டை உள்ளீடாக எடுத்து, முடிவை மேலாளரிடம் விட்டுவிடுகிறேனா?