ICU 利用率のモデル構築

Healthcare
DataRobot を使用して、過去の入院データおよび事象データに基づいて必要なベッド数を予測できます
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DataRobot を使用して、過去の入院データおよび事象データに基づいて必要なベッド数を予測できます

問題・課題

人員配置やベッド数の問題により ICU のキャパシティを超えると、新たな患者を受け入れられなくなります。受け入れの遅れや患者の移動が生じると治療の品質に影響を及ぼし、結果として財政面に大きな影響をもたらす可能性があります。

ソリューション

DataRobot で患者、事象、環境要因などの履歴データを使用して、ICU の使用状況の予測をモデル化できます。現在どの患者が ICU に移送される可能性があるか、ICU にいるどの患者が退室する可能性が高いか、救急治療室に移される患者数はどれくらいか、といった情報を把握できるため、より適切な準備を行うことができます。結果として、適切なベッド数とスタッフが確保され、患者は必要な治療を受けることができ、病院は人的資源を無駄なく活用できます。

なぜDataRobotなのか

DataRobot で瞬時に病院全体を把握し、病院内の患者の動きを推測できるため、今後の状態に合わせて準備ができるようになります

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Healthcare companies are using machine learning to increase top and bottom line through gaining competitive advantages, reducing expenses, and improving efficiencies. They are optimizing all areas of their business from readmission risk and occupancy rates to marketing, in order to make data-driven decisions that lead to increased profitability.