根据法律规定，医院必须记录、收集和维护大量数据. 管家健康护理, 美国最大的营利性私立医院运营商, 所有这些数据都代表着巨大的机遇, 还有一个大问题:他们如何使用预测分析, 机器学习, 以及医疗保健领域的人工智能(AI)，以从所有这些数据中获取价值?
找到这个问题的答案的责任落在了艾琳·沙利文(Erin Sullivan)身上, 管家健康护理信息系统和软件开发的执行董事. Erin的任务是提高Steward在美国的38家医院网络的运营效率, 着眼于降低成本. 为了集中精力, 管家医疗保健决定解决医院运营面临的最紧迫的挑战之一-人员数量. 解决这一挑战的答案就在数据中.
她说:“365pp下载排名-体育排行榜有数据，有很多数据，365pp下载排名-体育排行榜希望利用这些数据为365pp下载排名-体育排行榜服务。. “利用它的最好方法就是从中学习, datarrobot拥有帮助365pp下载排名-体育排行榜获取历史数据的工具, 操纵它, 并从中学习.”
在管家健康护理，365pp下载排名-体育排行榜正在使用datarrobot来做出一些非常重大的决定. - Erin Sullivan信息系统和软件开发执行董事, 管家健康护理
医疗保健人员配置问题
60%的医院运营费用仅来自员工支出, 这在任何医院的预算中都是一笔巨款 . 用于计划和调度目的, 典型的医院人员配置模型被设定为平均人口和数量. 不幸的是, 通过对抗静态平均值, 这意味着在病人数量高峰期间, 这家医院经常人手不足, 在病人数量减少的时候, 这家医院经常人满为患. 这是非常低效的, 这通常会导致医院为随叫随到的员工和加班费支付极高的费用.
管家健康护理的首席执行官. 拉尔夫·德·拉·托雷要求他的团队找到一种更积极主动的方法. 仅仅参加每月一次的闭门会议，分发报告，强调上个月人员配置工作的低效是不够的. Steward需要找到可行的机会，通过积极主动地预测医院数量和更有效的人员配置来优化人员配置.
“365pp下载排名-体育排行榜一直对一周中每天的交易量有基本的预测趋势, 一天的时间-但365pp下载排名-体育排行榜需要别的东西,艾琳说。. “365pp下载排名-体育排行榜没有数据科学家，也没有分析深度. 365pp下载排名-体育排行榜有所有这些数据, 但365pp下载排名-体育排行榜不知道该怎么做——如何处理365pp下载排名-体育排行榜的数据，并通过模型来得到365pp下载排名-体育排行榜需要的结果.”
传统的医疗保健并不处于人工智能的前沿, 机器学习, 甚至是软件和技术. 365pp下载排名-体育排行榜需要有人帮助365pp下载排名-体育排行榜更好地对所有数据进行预测建模. ——艾琳·沙利文
采取下一步行动
Hospital staffing volume is predictable and trendable; the development team already knew this, 不需要datarrobot的自动机器学习平台. 但datarrobot确实给Steward带来了两方面的好处:
- 提供工具 来帮助斯图尔德操纵他们的数据, 根据这些数据快速构建和测试模型, 并最终从数据中学习;
- 共享数据科学知识 和专业知识来帮助Steward解决他们的技能和资源真空.
在谢尔盖·尤根森的咨询帮助下, datarrobot的首席数据科学家, 直接与Erin和Steward的数据工程团队合作, 该项目首先确定网络中所有医院的历史数据来源. 他们向模型中输入的数据越多，他们就越能调整他们的预测.
住院病人数量的贡献者主要来自两个主要来源:急诊科(ED)和选择性手术室(OR)时间表. 该团队想要确定的是可能影响交易量预测的其他外部因素. 一些因素是意料之中的——周六的预定手术较少, 周一到周三有更多的假期，而其他假期则有点出乎意料:学校假期, 新英格兰运动队时间表, 甚至是月相!
datarrobot自动机器学习平台帮助Steward构建和测试新的机器, 比以往任何时候都更准确的模型. Steward能够快速地让384个模型在特定的天量和1,在Erin和她的团队建造的仪表板上，152个班次特定的模型投入生产. 这些datarrobot模型被输入到Steward的专有且正在申请专利的主动劳动管理(PLM)仪表板中, 一个运行在Microsoft Azure上的SaaS平台，管家健康护理网络中的所有38家医院都可以访问该平台.
“在目前的人员配置模式下(与datarrobot合作)，, 365pp下载排名-体育排行榜可以随波逐流, 也要提前做好,艾琳说。. “提前做, 你需要能够信任它, 为了相信它, 365pp下载排名-体育排行榜需要的不是365pp下载排名-体育排行榜自己:365pp下载排名-体育排行榜需要datarrobot来帮助365pp下载排名-体育排行榜.”
可操作的结果=底线影响
在Steward的PLM仪表板中内置了一个精度跟踪器, 一个目前有95%准确率的每日模型. 随着模型和仪表板在整个Steward网络中展开, 开发团队已经发现了新的趋势并进行了相应的调整. 例如, 事实证明，一些医院的一些科室——比如精神科或重症监护室——比其他科室更准确.
斯图尔德还使用datarrobot来帮助预测和减少病人在医院的住院时间. 这个项目有双重好处，不仅可以改善病人的治疗效果和体验, 同时也降低了医疗成本. 有了有助于预测某些诊断的预期住院时间的数据，医生就可以采取积极措施，让病人更快地回家, 在不牺牲护理质量的前提下.
管家健康护理已经在实现降低成本目标的道路上走得很好:
- 注册护士每个病人每天支付的工时减少1%，每年就能节省200万美元, 斯图尔德网络中38家医院中的8家.
- 缩短病人的住院时间0.1%每年可节省超过1000万美元.
- 通过主动减员(RIF)显著减少医院操作中断.
Erin Sullivan在AI Experience Boston分享了Steward的故事
根据艾琳的说法, 在预测类型方面，该团队仍处于起步阶段，Steward可以通过datarrobot实现模型的不断提高准确性. 艾琳和她的团队面临着从7天预测到14天的挑战, 一个月, 甚至提前两个月. 斯图尔德也开始了预测供应的工作, 在为医生提供他们想要和需要的工具时，能够更密切地管理成本并提高运营效率.
随着Steward不断向其网络中添加更多医院和更多数据, 使用datarrobot的自动化机器学习平台构建预测模型的潜在收益是无限的.
艾琳说:“datarrobot是365pp下载排名-体育排行榜增长战略的重要组成部分. “如果没有365pp下载排名-体育排行榜与该公司在灵活性和协作性方面的关系，365pp下载排名-体育排行榜就不可能在datarrobot上取得成功. 365pp下载排名-体育排行榜很幸运能得到谢尔盖的指导和专业知识, 谁把365pp下载排名-体育排行榜的初级数据科学家罩在他的羽翼之下.”
