Lợi nhuận:
- Khả năng hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ vắng mặt và sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo dự thảo phân loại rủi ro và nhắc nhở
- Khả năng lập kế hoạch năng lực phòng khám ngoại trú, phân bổ vị trí và logic đăng ký vượt mức trên cơ sở kịch bản với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo
- Có thể bảo vệ rằng đầu ra trí tuệ nhân tạo là một gợi ý thống kê và biểu đồ cuối cùng thuộc về người quản lý, có tính đến quyền truy cập và sự công bằng của bệnh nhân.
Một trong những tổn thất đáng thất vọng nhất trong việc quản lý phòng khám ngoại trú là thời gian hẹn có vẻ đã đầy nhưng vẫn trống. Bệnh nhân hẹn nhưng không đến; thời gian đó (thời gian hẹn - quyền khám bệnh của bác sĩ trong một khoảng thời gian nhất định) bị lãng phí. Điều này được gọi là vắng mặt trong quản lý chăm sóc sức khỏe. Ở bệnh viện công, tỷ lệ vắng mặt của bệnh nhân ngoại trú thường ở mức 20-30%; Điều đó có nghĩa là cứ bốn cuộc hẹn thì có một cuộc hẹn bị lãng phí. Điều này vừa gây lãng phí thời gian của bác sĩ, vừa làm mất đi sự tiếp cận của những bệnh nhân khác muốn đến nhưng không tìm được địa điểm. Trong phần này, chúng tôi sẽ sử dụng AI cho hai công việc: dự đoán nguy cơ vắng mặt và lên lịch trình thông minh dựa trên dự đoán này. Nhưng hãy đặt giới hạn ngay từ đầu: AI đưa ra ước tính xác suất; Bệnh nhân nào sẽ được hẹn là quyết định của người quản lý, có tính đến quyền tiếp cận và sự công bằng của bệnh nhân.
Điều gì quyết định việc vắng mặt?
Hành vi vắng mặt không phải là ngẫu nhiên; Có một số mẫu nhất định. Các nghiên cứu trong nước và quốc tế thường chỉ ra các yếu tố sau: thời gian chờ đợi giữa cuộc hẹn và khám càng dài thì tỷ lệ vắng mặt càng cao; rất sớm vào buổi sáng hoặc tối muộn; lịch sử vắng mặt (dự báo mạnh nhất); điều kiện thời tiết; khoảng cách vận chuyển của bệnh nhân; chi nhánh (ở một số chi nhánh, tỷ lệ đi học cao do theo dõi thường xuyên). AI không ghi nhớ từng yếu tố này; Nó trích xuất các mẫu từ dữ liệu lịch sử mà bạn cung cấp. Nhưng hãy cẩn thận: AI tìm thấy mối quan hệ (tương quan), không phải nguyên nhân (nhân quả). Nói rằng "Việc vắng mặt vào Thứ Ba là cao" không có nghĩa là Thứ Ba có tội; Có thể một yếu tố khác đang diễn ra vào thứ Ba.
Về mặt năng lực, có hai khái niệm rất quan trọng. Chênh lệch vị trí là số lượng cuộc hẹn bạn đặt vào thời điểm nào trong ngày. Đặt trước quá nhiều là đặt chỗ nhiều hơn một chút so với khả năng đáp ứng cho trường hợp vắng mặt dự kiến — chẳng hạn như khi các hãng hàng không bán quá số lượng máy bay. Đặt trước quá nhiều không phải là một canh bạc, nó là một sự cân bằng được tính toán: nếu bạn làm quá ít, sẽ có chỗ trống, nếu bạn làm quá nhiều, hàng đợi và chờ đợi sẽ bùng nổ khi mọi người đến. AI rất hữu ích trong việc thể hiện sự cân bằng này thông qua các tình huống.
Từng bước: vắng mặt và biểu đồ hoạt động với AI
- Chuẩn bị dữ liệu ẩn danh. Không có tên bệnh nhân, ID, phác đồ; chỉ các trường ẩn danh như "thời gian hẹn, chi nhánh, ngày chờ, số lần vắng mặt trong quá khứ, đến/không xuất hiện".
- Trừ mô hình. Yêu cầu AI tóm tắt những yếu tố nào đi đôi với việc vắng mặt.
- Xác định dải rủi ro. Xếp bệnh nhân vào nhóm rủi ro vắng mặt ở mức “cao/trung bình/thấp” — các nhóm có thể quản lý được, không phải điểm số cá nhân.
- Phù hợp với sự can thiệp. Nhắc nhở mạnh mẽ hơn (SMS + cuộc gọi) đến nhóm có nguy cơ cao, thời gian linh hoạt; Lời nhắc tiêu chuẩn về rủi ro thấp.
- Thiết lập một kịch bản đăng ký trước quá nhiều. Có các kịch bản tính toán số lượng cuộc hẹn nữa sẽ được thực hiện dựa trên tỷ lệ vắng mặt dự kiến.
- Bộ lọc hành chính. Kiểm tra tính công bằng: không có nhóm bệnh nhân nào bị loại khỏi quyền truy cập; đặt trước quá nhiều là hợp lý; Người quản lý phê duyệt lịch trình cuối cùng.
Thận trọng: Điểm rủi ro không bao giờ được sử dụng để "đặt lịch hẹn cho bệnh nhân này". Việc chấm điểm chỉ mang tính chất cô đọng nhắc nhở, tạo điều kiện tiếp cận và cân bằng năng lực. Nếu không thì đó là vi phạm quyền của bệnh nhân.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Cường độ nhắc nhở. Tại một phòng khám ngoại trú về phổi, tỷ lệ vắng mặt là 28%. Nhóm chất lượng đã cung cấp dữ liệu ẩn danh trong 6 tháng cho YZ và xác định nhóm rủi ro: Những bệnh nhân đã đợi hơn 14 ngày và không đến khám ít nhất một lần trước đó. Nhóm này được áp dụng SMS + cuộc gọi hai giai đoạn, 3 ngày và 1 ngày trước kỳ thi. Sau ba tháng, tỷ lệ vắng mặt ở nhóm này giảm từ 28% xuống 17%; Tỷ lệ vắng mặt tại phòng khám ngoại trú nói chung giảm xuống còn 21%. Số chỗ trống đã giảm và danh sách chờ đã được rút ngắn.
Trường hợp 2 - Đặt trước quá mức vừa phải. Một phòng khám da liễu có 40 chỗ mỗi ngày, với tỷ lệ vắng mặt trung bình là 25% (tức là ~10 chỗ trống). Người quản lý đã yêu cầu AI về một tình huống đặt trước quá nhiều. AI đưa ra ba kịch bản: +4 cuộc hẹn (rủi ro thấp, xác suất xếp hàng nhẹ), +8 (cân bằng), +12 (tích cực, nghiêm túc chờ đợi nếu mọi người đều xuất hiện). Người quản lý bắt đầu với +6; đã xem được một tháng. Các khe miễn phí giảm từ 25 phần trăm xuống 9 phần trăm, trong khi thời gian chờ đợi bổ sung trung bình chỉ tăng 7 phút. Quyết định là của con người; AI chỉ hiển thị các tùy chọn.
Trường hợp 3 - Trả lại do sử dụng sai. Tại một đơn vị, một nhân viên muốn hiểu điểm rủi ro AI là "những người có nguy cơ cao không nên được hẹn". Cán bộ chất lượng phản đối điều này: điều này sẽ loại trừ những bệnh nhân có hoàn cảnh khó khăn (khó tiếp cận, thu nhập thấp) khỏi hệ thống và vừa vi phạm đạo đức vừa vi phạm pháp luật. Điểm số không được sử dụng để loại trừ mà dùng để hẹn lịch linh hoạt và nhắc nhở bổ sung giúp tiếp cận bệnh nhân đó dễ dàng hơn.
Bốn mẫu có thể sao chép
1) Phân tích nhân tố vắng mặt:
Vai trò của bạn: trợ lý liên kết cho nhà phân tích hoạt động ngoại trú. Dưới đây là dữ liệu cuộc hẹn ẩn danh (không có tên/danh tính): thời gian hẹn, chi nhánh, ngày chờ đợi, lần vắng mặt trước đó, kết quả (có mặt/không có mặt). Nhiệm vụ: (1) liệt kê 5 yếu tố xảy ra đồng thời mạnh mẽ nhất với việc vắng mặt, (2) viết một câu giải thích cho mỗi yếu tố, (3) nêu rõ đây là mối tương quan, không khẳng định quan hệ nhân quả. Đừng tạo ra bất kỳ con số nào mà tôi chưa đưa ra dữ liệu.
2) So sánh dải rủi ro và can thiệp:
Đề xuất các quy tắc đơn giản, minh bạch (không phải hộp đen, ngưỡng có thể giải thích) sẽ chia bệnh nhân thành 3 nhóm có nguy cơ thất bại cao/trung bình/thấp dựa trên các mẫu trên. Đối với mỗi băng tần, hãy đề xuất một biện pháp can thiệp nhắc nhở/hỗ trợ để NGĂN NGỪA quyền truy cập. Không có gợi ý nào nên loại bệnh nhân khỏi cuộc hẹn.
3) Tình huống đặt trước quá nhiều:
Vị trí hàng ngày: 40. Tỷ lệ vắng mặt trung bình: 25,3% Tạo ra kịch bản đặt trước quá nhiều (thận trọng / cân bằng / hung hãn). Đối với mỗi kịch bản: tổng số cuộc hẹn sẽ được thực hiện, số bệnh nhân dự kiến sẽ đến, tình trạng quá tải sẽ xảy ra nếu tất cả mọi người đều có mặt và số lượng chờ đợi bổ sung ước tính. Hiển thị các công thức tính toán để tôi có thể xác minh chúng một cách thủ công.
4) Bản nháp tin nhắn nhắc nhở:
Viết tin nhắn SMS nhắc nhở lịch sự, rõ ràng (dưới 160 ký tự) gửi đến nhóm có nguy cơ cao. Cung cấp một cách dễ dàng để hủy/hoãn cuộc hẹn. Đừng sử dụng ngôn ngữ buộc tội. Thổ Nhĩ Kỳ, trang trọng nhưng ấm áp.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Giảm tình trạng vắng mặt.
Yêu cầu này không có ngữ cảnh: không rõ nhánh nào, dữ liệu nào, ràng buộc nào; AI cung cấp lời khuyên chung chung, không khả thi.
Lời nhắc mạnh mẽ:
Có 40 chỗ trống mỗi ngày tại phòng khám ngoại trú da liễu của chúng tôi và tỷ lệ vắng mặt trung bình là 25%. Tôi có dữ liệu cuộc hẹn ẩn danh trong 6 tháng. Tôi muốn giảm số lượng chỗ trống trong khi vẫn giữ được quyền truy cập. Hãy đưa cho tôi (1) quy tắc rủi ro 3 mức độ, (2) cường độ nhắc nhở phù hợp cho từng mức độ, (3) tác động dự kiến của kịch bản đặt trước quá mức +6.
Cách tiếp cận
khe trống
quyền truy cập của bệnh nhân
Rủi ro đạo đức
không làm gì cả
cao
trung lập
Không nhưng có lãng phí
Lời nhắc bổ sung cho những người có nguy cơ cao
ngã
Được bảo vệ/tăng lên
không có
Đặt trước quá nhiều vừa phải
giảm đáng kể
Rủi ro đuôi nhẹ
Thấp, phải xem
Không đặt lịch hẹn cho những người có nguy cơ cao
ngã
bị vi phạm
Cao - không thể
Những lỗi thường gặp
- Sai lầm về điểm số như một phương tiện loại trừ. Điểm rủi ro không phải là loại bỏ bệnh nhân mà là tiếp cận anh ta.
- Đặt trước quá nhiều. Phóng đại tỷ lệ vắng mặt và đặt quá nhiều cuộc hẹn sẽ làm tăng tình trạng xếp hàng và khiếu nại.
- Nhầm lẫn mối tương quan với quan hệ nhân quả. Nói “Thứ Ba rủi ro” không có nghĩa là cấm Thứ Ba; Tìm hiểu lý do thực sự đằng sau nó.
- Quyết định với dữ liệu phiên duy nhất. Việc đưa ra các quy tắc lâu dài dựa trên dữ liệu của một tháng là sai lầm; Cần ít nhất một vài tháng mẫu.
- Bỏ qua sự kiểm tra công lý. Hãy chắc chắn kiểm tra xem sự can thiệp không loại trừ các nhóm thiệt thòi.
Mẹo: Luôn bắt đầu đặt trước vượt mức bằng một bước nhỏ (ví dụ: +2/+3) và theo dõi trong một tuần, sau đó tăng lên. Kịch bản của AI là một dự đoán; Tỷ lệ vắng mặt thực tế của bạn tại hiện trường yêu cầu bạn phải cập nhật tình huống.
Tóm lại
Vắng mặt là kẻ thù thầm lặng của khả năng điều trị ngoại trú. AI là một công cụ hỗ trợ mạnh mẽ trong việc trích xuất các kiểu vắng mặt từ dữ liệu ẩn danh trong lịch sử và phân loại bệnh nhân thành các nhóm rủi ro cũng như hiển thị các kịch bản đặt trước quá nhiều. Nhưng mọi thứ được tạo ra chỉ là ước tính xác suất. Điểm rủi ro không bao giờ là công cụ để loại trừ; để nhắc nhở và tạo điều kiện thuận lợi để bảo vệ quyền truy cập. Việc đặt trước quá nhiều phải có giá cả phải chăng, được đo lường và thử nghiệm theo từng bước nhỏ. Biểu đồ cuối cùng thuộc về người quản trị, xét đến sự công bằng và quyền lợi của bệnh nhân.
Nhiệm vụ ứng dụng
Nhận số lượng chỗ trống mỗi ngày và tỷ lệ vắng mặt trung bình từ đơn vị của bạn (hoặc giả định). Hỏi AI về ba tình huống với mẫu “Kịch bản đăng ký trước quá nhiều” ở trên. Sau đó, xác minh các công thức theo cách thủ công (ví dụ: 40 thời điểm, 25% vắng mặt → dự kiến 30 lần vắng mặt; nếu +6 cho 46 cuộc hẹn, dự kiến ~34-35 lần vắng mặt). Viết kịch bản nào bạn đã chọn và tại sao trong 5 mục; Thêm kiểm tra công bằng là tốt.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã ẩn danh dữ liệu chưa (không có tên/ID/giao thức)?
- [ ] Tôi có sử dụng điểm rủi ro cho biện pháp can thiệp duy trì quyền truy cập chứ không phải loại trừ không?
- [ ] Tôi đã xác minh thủ công trường hợp đăng ký trước quá nhiều bằng công thức chưa?
- [ ] Tôi đã bắt đầu đặt trước vượt mức theo từng bước nhỏ và thiết lập kế hoạch giám sát chưa?
- [ ] Tôi đã vượt qua lịch trình cuối cùng thông qua bộ lọc công bằng và được người quản lý phê duyệt chưa?