Industries > Υγεία > Πρόβλεψη καθυστερήσεων σε χειρουργικές επεμβάσεις

Πρόβλεψη καθυστερήσεων σε χειρουργικές επεμβάσεις

Οι καθυστερήσεις των χειρουργικών διαδικασιών έχουν σημαντικό αντίκτυπο στη φροντίδα των ασθενών, στις λειτουργίες του νοσοκομείου και στη διαχείριση των πόρων της υγειονομικής περίθαλψης. Οι έγκαιρες και αποτελεσματικές χειρουργικές επεμβάσεις είναι ζωτικής σημασίας για τα αποτελέσματα των ασθενών και τη συνολική αποτελεσματικότητα των ιδρυμάτων υγειονομικής περίθαλψης. Ωστόσο, οι καθυστερήσεις στις χειρουργικές επεμβάσεις μπορεί να διαταράξουν τα χρονοδιαγράμματα, να προκαλέσουν άγχος στον ασθενή και να οδηγήσουν σε μη βέλτιστη κατανομή πόρων.

Παραδείγματα: Η παρακολούθηση σε πραγματικό χρόνο και η συλλογή δεδομένων κατά τη διάρκεια χειρουργικών επεμβάσεων μπορούν να παρέχουν πολύτιμες πληροφορίες για την πρόοδο και τη διάρκεια των συνεχιζόμενων διαδικασιών. Αυτό μπορεί να επιτευχθεί με τη χρήση ηλεκτρονικών αρχείων υγείας, χειρουργικών συστημάτων παρακολούθησης και ενσωμάτωσης με ιατρικές συσκευές. Με τη συνεχή ενημέρωση της εκτιμώμενης διάρκειας με βάση τις εξελισσόμενες συνθήκες κατά τη διάρκεια της επέμβασης, η ακρίβεια των προβλέψεων μπορεί να βελτιωθεί.

Το πρόβλημα

Οι καθυστερήσεις των χειρουργικών διαδικασιών ενδέχεται να έχουν σημαντικές επιπτώσεις για τους ασθενείς, τους χειρουργούς και τους παρόχους υγειονομικής περίθαλψης. Αυτές οι καθυστερήσεις μπορεί να οδηγήσουν σε αυξημένο άγχος των ασθενών, μεγαλύτερη παραμονή στο νοσοκομείο, μειωμένη αποτελεσματικότητα του χειρουργείου και πιθανές επιπλοκές. Ο εντοπισμός και η πρόβλεψη των καθυστερήσεων των χειρουργικών διαδικασιών μπορεί να βοηθήσει τα ιδρύματα υγειονομικής περίθαλψης να βελτιστοποιήσουν τις διαδικασίες προγραμματισμού τους, να βελτιώσουν την κατανομή των πόρων και να βελτιώσουν τη φροντίδα των ασθενών.

Το ζητούμενο

Ο σκοπός της πρόβλεψης καθυστέρησης της χειρουργικής επέμβασης είναι να αναπτυχθεί ένα μοντέλο ταξινόμησης που μπορεί να προβλέψει με ακρίβεια εάν μια χειρουργική επέμβαση είναι πιθανό να καθυστερήσει ή όχι. Αναλύοντας διάφορους παράγοντες όπως ο τύπος της επέμβασης, η προγραμματισμένη ημερομηνία και ώρα, ο χειρουργός και το νοσοκομείο, το μοντέλο στοχεύει να παρέχει πληροφορίες σχετικά με την πιθανότητα καθυστερήσεων και να διευκολύνει την προληπτική λήψη αποφάσεων.

Η λύση

Για να αντιμετωπιστεί η πρόκληση της πρόβλεψης καθυστέρησης της χειρουργικής επέμβασης, μπορεί να αναπτυχθεί ένα μοντέλο ταξινόμησης μηχανικής μάθησης. Αυτό το μοντέλο μπορεί να εκπαιδευτεί χρησιμοποιώντας ένα επισημασμένο σύνολο δεδομένων που αποτελείται από ιστορικά χειρουργικά αρχεία, συμπεριλαμβανομένων πληροφοριών όπως ο τύπος της επέμβασης, η προγραμματισμένη ημερομηνία και ώρα, ο χειρουργός, το νοσοκομείο και αν η διαδικασία καθυστέρησε ή όχι. Διάφοροι αλγόριθμοι ταξινόμησης, όπως η λογιστική παλινδρόμηση, τα δέντρα αποφάσεων ή τα τυχαία δάση, μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την κατασκευή του προγνωστικού μοντέλου. Το σύνολο δεδομένων μπορεί να χωριστεί σε σύνολα εκπαίδευσης και δοκιμών και το μοντέλο μπορεί να εκπαιδευτεί στο σετ εκπαίδευσης και να αξιολογηθεί στο σύνολο δοκιμών για να αξιολογηθεί η απόδοσή του.

Το όφελος

Η εφαρμογή ενός μοντέλου πρόβλεψης χειρουργικής καθυστέρησης μπορεί να προσφέρει πολλά οφέλη. Αυτά περιλαμβάνουν:

Αυξημένη ικανοποίηση των ασθενών: Με την ακριβή πρόβλεψη των καθυστερήσεων, τα νοσοκομεία μπορούν να διαχειριστούν καλύτερα τις προσδοκίες των ασθενών, να παρέχουν έγκαιρη επικοινωνία και να ελαχιστοποιήσουν το άγχος των ασθενών.
Βέλτιστη κατανομή πόρων: Η πρόβλεψη καθυστερήσεων δίνει τη δυνατότητα στα νοσοκομεία να κατανέμουν τους πόρους πιο αποτελεσματικά, συμπεριλαμβανομένου του χρόνου χειρουργείου, του προσωπικού και του εξοπλισμού, οδηγώντας σε βελτιωμένη λειτουργική απόδοση.
Βελτιωμένος προγραμματισμός χειρουργικών επεμβάσεων:: Οι πληροφορίες από το μοντέλο μπορούν να βοηθήσουν τα νοσοκομεία να βελτιστοποιήσουν τις διαδικασίες προγραμματισμού τους, εντοπίζοντας μοτίβα ή παράγοντες που συμβάλλουν σε καθυστερήσεις, επιτρέποντας καλύτερο συντονισμό και μειωμένες καθυστερήσεις.
Εξοικονόμηση κόστους: Η ελαχιστοποίηση των χειρουργικών καθυστερήσεων μπορεί να οδηγήσει σε εξοικονόμηση κόστους μειώνοντας τις υπερωρίες, βελτιώνοντας τη συνολική χρήση των πόρων και μειώνοντας τη διάρκεια της παραμονής στο νοσοκομείο.
Βελτίωση ποιότητας: Αντιμετωπίζοντας προληπτικά τις καθυστερήσεις, τα νοσοκομεία μπορούν να μειώσουν τον κίνδυνο επιπλοκών, να βελτιώσουν τα αποτελέσματα των ασθενών και να βελτιώσουν τη συνολική ποιότητα της φροντίδας που παρέχεται κατά τις χειρουργικές επεμβάσεις.
Πληροφορίες βάσει δεδομένων: Τα δεδομένα που συλλέγονται κατά την εκτίμηση και την αξιολόγηση της διάρκειας του χειρουργείου μπορούν να παρέχουν πολύτιμες πληροφορίες για πρωτοβουλίες βελτίωσης της ποιότητας, τον εντοπισμό τάσεων, τη βελτιστοποίηση διαδικασιών και την υποστήριξη τεκμηριωμένης λήψης αποφάσεων σε περιβάλλοντα υγειονομικής περίθαλψης.

Ενδεικτική παρουσίαση των δεδομένων που χρειάζονται:

Η πρώτη στήλη του αρχείου δεδομένων πρέπει να περιέχει τις πληροφορίες εάν η χειρουργική επέμβαση καθυστερήσει με βάση τα ιστορικά δεδομένα.
Δεν υπάρχει περιορισμός για τις ακόλουθες στήλες, αλλά συνιστάται να έχετε όσο το δυνατόν περισσότερα από τα ακόλουθα χαρακτηριστικά: Φύλο ασθενούς, Ηλικία ασθενούς, Ύψος ασθενούς, Βάρος ασθενούς, ΔΜΣ ασθενούς, Αλλεργία ασθενούς, Προηγούμενες χειρουργικές επεμβάσεις ασθενών, Ταυτότητα ιατρού/όνομα, Ηλικία Ιατρού, Ειδικότητα Χειρουργικής και φυσικά κάθε επιπλέον διαθέσιμη πληροφορία.

Πίνακας 1. Ενδεικτικός πίνακας δεδομένων εισόδου από τον χρήστη

Καθυστέρηση	Είδος χειρουργικής επέμβασης	Ηλικία Ασθενούς	Φύλο Ασθενούς	ΔΜΣ Ασθενούς	Αλλεργία Ασθενούς	Προηγούμενα Χειρουργεία	Ιατρός	Ηλικία Ιατρού
Ν	Εγχείρηση σκωλικοειδίτιδας	48	Άνδρας	30+	Ν	Ν	ΙατA1	65
Ν	Εγχείρηση σκωλικοειδίτιδας	56	Άνδρας	25-29.9	Ο	Ο	ΙατB3	57
Ο	Εγχείρηση καταρράκτη	45	Γυναίκα	<18.5	Ο	Ο	ΙατA2	49
Ο	Εγχείρηση καταρράκτη	65	Γυναίκα	18.5–24.9	Ν	Ν	ΙατC3	61
	Εγχείρηση καταρράκτη	47	Γυναίκα	18.5–24.9	Ο	Ο	ΙατC3	55

Προαπαιτούμενα:

To Toolbox δέχεται αρχεία xlsx ή csv.
Η πρώτη στήλη θα πρέπει να περιέχει τα δεδομένα από τη μεταβλητή-στόχο (π.χ. «Καθυστέρηση»), η δημιουργία των οποίων προκύπτει από ιστορικά δεδομένα πελατών.
Η μεταβλητή στόχος δεν πρέπει να περιέχει ελλειπούσες τιμές.
Σε περίπτωση που ο χρήστης θέλει να κάνει πρόβλεψη, πρέπει να εισάγει τα δεδομένα των πελατών για τους οποίους χρειάζεται την πρόβλεψη, στο ίδιο αρχείο (excel ή csv) με τα ιστορικά δεδομένα με την προϋπόθεση ότι το πρώτο κελί που είναι η μεταβλητή στόχος δε θα περιέχει τιμές για τα νέα δεδομένα (βλ. Πίνακα 1).

Αποτελέσματα χρήσης:

Μετά την εισαγωγή των δεδομένων από το χρήστη και αφότου περάσει ένα σύντομο χρονικό διάστημα για την αυτόματη ανάλυσή τους:

εξάγεται από το σύστημα μία αναφορά (Report) των αποτελεσμάτων και των στατιστικών μεθόδων που χρησιμοποιήθηκαν.
εξάγεται ένα txt αρχείο με τα αποτελέσματα της πρόβλεψης σε περίπτωση που ο χρήστης θέλει να κάνει πρόβλεψη (βλ. Προαπαιτούμενα 4).

Σημείωση: Για οποιαδήποτε διευκρίνιση χρειάζεστε σχετικά με το περιεχόμενο της περίπτωσης χρήσης ή οποιαδήποτε πληροφορία που σχετίζεται με τη συλλογή ή την εγκυρότητα των δεδομένων σας, επικοινωνήστε μαζί μας.

Υγεία

Ασφάλιση