การพยากรณ์ความต้องการ: การวางแผนภาระฉุกเฉิน ผู้ป่วยนอก และตามฤดูกาล

กำไร:

• ความสามารถในการเข้าใจแนวคิดของอนุกรมเวลา ฤดูกาล และแนวโน้ม และใช้ปัญญาประดิษฐ์พร้อมคำถามและข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับการคาดการณ์ความต้องการของผู้ป่วย
• ความสามารถในการตีความความไม่แน่นอนของการคาดการณ์ (ช่วงความเชื่อมั่น สถานการณ์) และการวางแผนพื้นฐานในช่วงแทนที่จะเป็นตัวเลขตัวเดียว
• ความสามารถในการแยกแยะว่าการทำนายด้วยปัญญาประดิษฐ์นั้นขึ้นอยู่กับข้อมูลในอดีต และการตัดสินของผู้เชี่ยวชาญจะมาก่อนในกรณีของการระบาด เช่น โรคระบาด/ภัยพิบัติ

คำถามที่ยากที่สุดสำหรับผู้บริหารโรงพยาบาลคือเกี่ยวกับอนาคต “สัปดาห์หน้าจะมีผู้ป่วยเข้าห้องฉุกเฉินกี่คน? คลินิกผู้ป่วยนอกจะมีภาระเพิ่มขึ้นเท่าใดในช่วงไข้หวัดใหญ่ฤดูหนาว? ในช่วงวันหยุดจะมีเจ้าหน้าที่กี่คน?” คำตอบสำหรับคำถามเหล่านี้ไม่ชัดเจน แต่ก็ไม่ได้มืดมนไปจนหมด อดีตมีเบาะแสไปสู่อนาคต การคาดการณ์ความต้องการคือการศึกษาการคาดการณ์ผู้ป่วย/ปริมาณงานในอนาคตโดยดูจากข้อมูลในอดีต ในหน่วยนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการพยากรณ์ความต้องการ และที่สำคัญไม่แพ้กันคือวิธีจัดการความไม่แน่นอนของการคาดการณ์ หลักทั่วไป: การทำนายของ AI ขึ้นอยู่กับรูปแบบในอดีต การตัดสินของผู้เชี่ยวชาญจะมีความสำคัญกว่าในสถานการณ์ต่างๆ เช่น โรคระบาด ภัยพิบัติ และการเปลี่ยนแปลงกฎหมาย

ส่วนประกอบสามประการของอนุกรมเวลา

ข้อมูลความต้องการในอดีตเรียกว่าอนุกรมเวลา ซึ่งเป็นชุดตัวเลขที่เรียงลำดับซึ่งวัดในช่วงเวลาที่กำหนด (รายวัน รายสัปดาห์) เพื่อให้เข้าใจอนุกรมเวลา จำเป็นต้องแบ่งออกเป็นสามส่วน แนวโน้มทิศทางระยะยาว: การเข้ารับการรักษาฉุกเฉินของคุณเพิ่มขึ้นหรือลดลงในช่วงหลายปีที่ผ่านมา? ฤดูกาล ความผันผวนที่เกิดขึ้นเป็นประจำ: โรคระบบทางเดินหายใจเพิ่มขึ้นในฤดูหนาว การบาดเจ็บ/อุบัติเหตุเพิ่มขึ้นในฤดูร้อน คลินิกผู้ป่วยนอกจะว่างในช่วงสุดสัปดาห์ เสียง/ความผันผวนคือความผันผวนแบบสุ่มที่ไม่สามารถอธิบายได้ การคาดการณ์ที่ดีจะจับแนวโน้มและฤดูกาล และไม่ทำให้เกิดเสียงรบกวนมากเกินไป AI ช่วยให้คุณแยกสิ่งนี้ได้ แต่มันเป็นหน้าที่ของคุณที่จะตัดสินว่าอะไรคือรูปแบบที่แท้จริงและอะไรคือเสียงรบกวน

แนวคิดที่สำคัญที่สุดคือความไม่แน่นอน ไม่มีการประมาณการเป็นตัวเลขสุดท้ายเพียงตัวเดียว การประมาณการที่ดีให้ช่วงดังนี้ "เราคาดว่าจะมีผู้ป่วยเข้าห้องฉุกเฉินระหว่าง 210 ถึง 260 รายในวันเสาร์หน้า โดยค่าที่เป็นไปได้มากที่สุดคือ 235 ราย" ช่วงนี้เรียกว่าช่วงความมั่นใจ หากคุณวางแผนตามช่วงแทนที่จะเป็นตัวเลขเดียว คุณจะเตรียมพร้อมสำหรับสถานการณ์ทั้งต่ำและสูง การเชื่อเลขคี่ถือเป็นข้อผิดพลาดคลาสสิกของการทำนายด้วยความมั่นใจมากเกินไป

การวางแผนระยะห่างมีตรรกะในทางปฏิบัติ กล่าวคือ ในการดูแลสุขภาพ ไม่มีข้อผิดพลาดสองด้านใดที่มีค่าใช้จ่ายเท่ากัน เมื่อมีพนักงานไม่เพียงพอและมีความต้องการสูง อาจมีความเสี่ยงในการรอ ความแออัดยัดเยียด และความปลอดภัยของผู้ป่วย ราคานี้จัดหนักเลย เมื่อมีพนักงานส่วนเกินและมีความต้องการต่ำ ต้นทุนที่ไม่ได้ใช้งานจะเกิดขึ้น สิ่งนี้เป็นสิ่งที่ไม่พึงประสงค์เช่นกันแต่สามารถจัดการได้ดีกว่า ดังนั้น การวางแผนในหน่วยที่สำคัญ (ฉุกเฉิน การดูแลผู้ป่วยหนัก) มักจะทำใกล้กับระดับบนสุดของช่วง (สถานการณ์สูง) แต่มีแผนแบบยืดหยุ่นที่สามารถเปลี่ยนกำลังการผลิตส่วนเกินไปยังหน่วยอื่นได้ สิ่งที่มีค่าที่สุดที่การคาดการณ์ให้มาไม่ใช่ตัวเลขที่แน่นอน แต่เป็นความสามารถในการดูความเสี่ยงแบบสองทางและเลือกบัฟเฟอร์ที่มีข้อมูล

ทีละขั้นตอน: การคาดการณ์ความต้องการด้วย AI

1. รวบรวมข้อมูลประวัติที่เพียงพอ จำนวนการสมัครรายวัน/รายสัปดาห์โดยไม่ระบุชื่อเป็นเวลาอย่างน้อยหนึ่งปีเต็ม โดยควรเป็นเวลา 2-3 ปี เพื่อบันทึกฤดูกาล
2. เพิ่มบริบท ทำเครื่องหมายผลกระทบที่ทราบ เช่น วันหยุด แคมเปญ สภาพอากาศ ช่วงการแพร่ระบาด ไม่เช่นนั้น AI จะคิดว่าเป็นเสียงรบกวน
3. ย่อยสลาย ขอให้ AI สรุปแนวโน้ม ฤดูกาล และการกระโดดที่ผิดปกติ
4. รับการคาดการณ์ช่วงเวลา ขอคำทำนายที่มีสถานการณ์ต่ำ/น่าจะ/สูง ไม่ใช่ตัวเลขเดี่ยวๆ
5. แปลงเป็นความจุ แปลงความต้องการบุคลากร เตียง และวัสดุโดยประมาณ
6. การควบคุมการแตกหัก หากมีปัจจัยที่คาดไม่ถึงในอดีต เช่น โรคระบาด การเปลี่ยนแปลงกฎหมาย หรือการเปิดให้บริการใหม่ ให้แก้ไขการคาดการณ์ด้วยตนเองด้วยวิจารณญาณของผู้เชี่ยวชาญ

ข้อควรระวัง: หากคุณบอก AI ให้ "คาดการณ์ปีหน้า" และไม่ให้ข้อมูล มันจะให้ตัวเลขที่สร้างขึ้นแก่คุณ การคาดการณ์จะมีความหมายเฉพาะกับข้อมูลประวัติที่คุณให้ไว้เท่านั้น

มินิเคสสามอัน

กรณีที่ 1 — การเตรียมฤดูไข้หวัดใหญ่ โรงพยาบาลแห่งหนึ่งให้ข้อมูลการรับผู้ป่วยฉุกเฉินรายวันโดยไม่เปิดเผยตัวตนเป็นเวลา 3 ปีแก่ YZ YZ แสดงให้เห็นว่าการสมัครเพิ่มขึ้นโดยเฉลี่ย 35 เปอร์เซ็นต์ระหว่างกลางเดือนธันวาคมถึงกุมภาพันธ์ของทุกปี โดยจะสูงสุดในสัปดาห์ที่ 3 ของเดือนมกราคม ฝ่ายบริหารได้วางแผนกะแพทย์และพยาบาลเพิ่มเติมในช่วงกรอบเวลานี้ และเพิ่มสต็อกวัคซีนไข้หวัดใหญ่และการทดสอบอย่างรวดเร็ว ฤดูหนาวนั้น ระยะเวลารอในช่วงสัปดาห์ที่มีนักท่องเที่ยวหนาแน่นลดลงอย่างเห็นได้ชัดเมื่อเทียบกับปีที่แล้ว เพราะความจุตอบโจทย์ความแออัดไปแล้ว

กรณีที่ 2 — สถานการณ์สมมติแทนที่จะเป็นช่วงเวลา ผู้จัดการธุรกิจคนหนึ่งขอ AI ด้วยหมายเลขเดียวสำหรับ “การสมัครด่วนในวันเสาร์หน้า” ของเขา: 240 จากนั้นเขาก็ถามอีกครั้งด้วยช่วงความเชื่อมั่น: 205–275 ผู้จัดการทำการวางแผนตาม 275 (สถานการณ์สูง) แต่ยังเตรียมแผนการออกที่ยืดหยุ่น (การย้ายบุคลากรส่วนเกินไปยังหน่วยอื่น) ตาม 205 การใช้งานจริงคือ 262; หากเขาอาศัยตัวเลขเพียงตัวเดียว เขาคงจะมีผู้ป่วย 22 รายที่วางแผนไว้ต่ำกว่านั้น การทำงานเป็นระยะช่วยปกป้องเขา

กรณีที่ 3 — การฝ่าวงล้อมขัดขวางการทำนาย เกิดน้ำท่วมที่ไม่คาดคิดในภูมิภาค การคาดการณ์จากข้อมูลในอดีตระบุว่า "ปกติ" สำหรับสัปดาห์นั้น ในขณะที่แอปพลิเคชันฉุกเฉินมีเพิ่มขึ้นสองเท่า การคาดการณ์ของ AI ไม่สามารถมองเห็นจุดแตกหักได้เนื่องจากเหตุการณ์ดังกล่าวไม่เคยมีมาก่อน โต๊ะวิกฤตได้ย้ายออกจากการคาดการณ์และย้ายไปที่การติดตามแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์และการอัปเดตรายชั่วโมง บทเรียน: ในการแตกร้าวของโครงสร้าง อดีตไม่ได้เป็นเครื่องนำทาง การตัดสินของผู้เชี่ยวชาญและการติดตามผลแบบสดมีความสำคัญกว่า

เทมเพลตที่สามารถคัดลอกได้สี่แบบ

1) การสลายตัวของอนุกรมเวลา:

บทบาทของคุณ: ผู้ช่วยนักวิเคราะห์ความต้องการของโรงพยาบาล ด้านล่างนี้คือรายการหมายเลขรับเข้าฉุกเฉินรายสัปดาห์แบบไม่เปิดเผยตัวตน 3 ปี ภารกิจ: (1) สรุปแนวโน้มทั่วไป (เพิ่มขึ้น/ลดลง) (2) อธิบายรูปแบบตามฤดูกาลเป็นรายเดือน (3) เน้นการกระโดดที่ผิดปกติ แยกแยะระหว่างรูปแบบที่แท้จริงและสิ่งที่อาจมีการผันผวนแบบสุ่ม การบวกเลขปรุงแต่ง

2) การพยากรณ์ช่วงเวลา:

จากข้อมูลข้างต้น ให้พยากรณ์การใช้งานฉุกเฉินรายสัปดาห์ในช่วง 4 สัปดาห์ข้างหน้า ไม่ใช่ตัวเลขเดียว ให้ช่วงต่ำ / เป็นไปได้มากที่สุด / สูงในแต่ละสัปดาห์ อธิบายสั้นๆ ว่าทำไมช่วงจึงกว้างขนาดนั้น

3) การแปลงเป็นความจุโดยประมาณ:

การประมาณการสถานการณ์ในระดับสูงสำหรับสัปดาห์ที่มีการใช้งานสูงสุดคือ 275 ราย/วัน แพทย์ฉุกเฉินโดยเฉลี่ยจะพบคนไข้ประมาณ 35 คนต่อกะ ส่วนพยาบาลจะพบคนไข้ประมาณ 25 คน ภารกิจ: คำนวณจำนวนแพทย์และพยาบาลขั้นต่ำที่ต้องการในสถานการณ์ระดับสูง แสดงสูตร ระบุว่านี่เป็นข้อมูลการวางแผนและการตัดสินใจขั้นสุดท้ายขึ้นอยู่กับผู้จัดการ

4) รายการตรวจสอบคำเตือนการแตกหัก:

เตรียมรายการตรวจสอบ โดยผมจะถามว่ามีปัจจัยที่ไม่อยู่ในข้อมูลในอดีตในช่วงถัดไปหรือไม่ ได้แก่ โรคระบาด การเปลี่ยนแปลงกฎหมาย การเปิดหน่วยใหม่ เหตุการณ์ระดับภูมิภาค สภาพอากาศ/ภัยพิบัติ เพิ่มหมายเหตุสำหรับแต่ละรายการ "หากเป็นเช่นนั้น ฉันจะแก้ไขการคาดการณ์ด้วยตนเองได้อย่างไร"

พรอมต์อ่อน / พรอมต์แข็งแกร่ง

พรอมต์ที่อ่อนแอ:

เดือนหน้าจะมีคนไข้มากี่คน?

ไม่มีข้อมูล ไม่มีหน่วย ไม่มีคำจำกัดความของช่วงเวลา AI ทำได้เพียงสร้างสิ่งต่างๆ

พรอมต์อันทรงพลัง:

ฉันมีข้อมูลการสมัครคลินิกผู้ป่วยนอกรายสัปดาห์โดยไม่ระบุชื่อเป็นเวลา 3 ปี (แนบมาด้วย) ฉันรู้ว่าภาระจะเพิ่มขึ้นในช่วงฤดูหนาว ให้การคาดการณ์ช่วงต่ำ/น่าจะเป็นไปได้/สูงสำหรับ 6 สัปดาห์ข้างหน้า อธิบายรูปแบบตามฤดูกาลเป็นรายเดือน และระบุปัจจัยการให้น้ำหนักที่อาจทำให้การคาดการณ์ไม่สมบูรณ์/ทำให้เข้าใจผิด

แนวคิด

คุณหมายถึงอะไร?

ผลกระทบต่อการวางแผน

แนวโน้ม

ทิศทางระยะยาว

การลงทุนด้านกำลังการผลิตถาวร

ฤดูกาล

การทำซ้ำเป็นประจำ

บุคลากร/สต๊อกเพิ่มเติมตามฤดูกาล

ช่วงความมั่นใจ

แถบความไม่แน่นอนของการพยากรณ์

แผนสถานการณ์ต่ำและสูง

การแตกหัก

เหตุการณ์ที่ไม่เคยเกิดขึ้นในอดีต

หยุดเดา เปลี่ยนไปดูสด

ข้อผิดพลาดทั่วไป

• เชื่อเรื่องเลขคี่ การประมาณการเป็นช่วง การวางแผนโดยยึดจุดเดียวมีความเสี่ยง
• ข้อมูลไม่เพียงพอ ไม่สามารถบันทึกฤดูกาลด้วยข้อมูลน้อยกว่าหนึ่งปีได้
• ไม่ระบุบริบท. หากไม่ระบุวันหยุดและโปรโมชั่น AI จะเข้าใจผิดว่าเป็นเสียงรบกวน
• ละเลยความแตกหัก. ในช่วงที่มีการแพร่ระบาด/ภัยพิบัติ ข้อมูลในอดีตอาจทำให้เข้าใจผิด
• การตัดสินใจเชิงคาดการณ์ การทำนายเป็นข้อมูลเข้า การตัดสินใจด้านบุคลากรและงบประมาณเป็นของผู้จัดการ

เคล็ดลับ: เปรียบเทียบการคาดการณ์ของคุณกับข้อมูลจริงในแต่ละเดือน และบันทึกว่า "คาดการณ์ไว้เท่าใด" ข้อเสนอแนะนี้จะช่วยปรับปรุงทั้งการคาดการณ์และข้อมูลที่คุณให้กับ AI เมื่อเวลาผ่านไป และสอนให้คุณรู้ว่าควรเชื่อคำทำนายได้มากเพียงใด

โดยสรุป

การคาดการณ์ความต้องการสร้างสะพานเชื่อมจากข้อมูลในอดีตสู่อนาคต แต่สะพานนี้มีความไม่แน่นอน AI เป็นตัวช่วยที่ทรงพลังในการแยกอนุกรมเวลาออกเป็นแนวโน้ม ฤดูกาล และสัญญาณรบกวน และสร้างการคาดการณ์ตามช่วงเวลา การวางแผนพื้นฐานบนช่วงความเชื่อมั่น ไม่ใช่ตัวเลขตัวเดียว เตรียมรับสถานการณ์ต่ำและสูงไปด้วยกัน สิ่งสำคัญที่สุดคือ: ข้อมูลในอดีตไม่ได้เป็นแนวทางในช่วงเวลาที่เกิดความแตกแยก เช่น โรคระบาด ภัยพิบัติ และการเปลี่ยนแปลงทางกฎหมาย นั่นคือจุดที่การตัดสินของผู้เชี่ยวชาญและการตรวจสอบแบบเรียลไทม์มีความสำคัญเป็นอันดับแรก

งานสมัคร

หากคุณมีข้อมูลอ้างอิงรายสัปดาห์ที่ไม่เปิดเผยตัวตนอย่างน้อยหนึ่งปี (หากไม่ใช่ ให้สร้างข้อมูลสมมุติ) ให้สอบถาม AI เกี่ยวกับรูปแบบตามฤดูกาลและการคาดการณ์ช่วงเวลา 4 สัปดาห์ด้วยเทมเพลต "การแยกย่อยอนุกรมเวลา" และ "การคาดการณ์ช่วงเวลา" จากนั้นเปรียบเทียบค่าที่เป็นไปได้มากที่สุดกับค่าเฉลี่ยคร่าวๆ ของคุณ เขียน 5 รายการว่าคุณจะระบุปัจจัยที่จะเกิดขึ้นในอนาคตได้อย่างไร (เช่น การเปิดคลินิกผู้ป่วยนอกแห่งใหม่) และแก้ไขการคาดการณ์ด้วยตนเอง

รายการตรวจสอบ

• [ ] ฉันใช้ข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตนอย่างน้อยหนึ่งปีเพื่อบันทึกฤดูกาลหรือไม่
• [ ] ฉันได้ทำเครื่องหมายบริบท เช่น วันหยุด/แคมเปญ หรือไม่
• [ ] ฉันวางแผนด้วยช่วงความเชื่อมั่นแทนที่จะเป็นตัวเลขตัวเดียวหรือไม่?
• [ ] ฉันได้ตรวจสอบปัจจัยทำลายบนขอบฟ้าแล้วหรือยัง?
• [ ] ฉันจะใช้การประมาณการเป็นข้อมูลนำเข้าและปล่อยให้ผู้จัดการเป็นผู้ตัดสินใจหรือไม่?