案例分享|@Risk用于預(yù)測醫(yī)院床位可用數(shù)量分析

時間：2021-12-28作者：北京天演融智軟件有限公司瀏覽：240

隨著患者入院和出院，病床的可用數(shù)量每天都在變化，尤其是在新冠肺炎期間。@Risk讓用戶在數(shù)據(jù)變化過程中實時查看數(shù)據(jù)，因此他們可以根據(jù)不同的變量開發(fā)模型。

 

路易斯安那州沒有德克薩斯州那樣的醫(yī)院容量，也沒有能力處理激增的病人或轉(zhuǎn)移的病患。這些人不得不安排到別的州。

 

這就是為什么準(zhǔn)確的預(yù)測醫(yī)院病床或ICU病床的數(shù)量，以及必須轉(zhuǎn)移到另一個州的人數(shù)是如此關(guān)鍵。而通常情況下，提供單一數(shù)量的床位或轉(zhuǎn)移人員會導(dǎo)致計算錯誤。

 

這就是為什么找到較精確范圍的建模是一種非常必要的需求。

 

路易斯安那州衛(wèi)生和醫(yī)院部項目經(jīng)理Yennie說：“當(dāng)你依賴一個數(shù)字時，你往往會過度使用資源或資源不足?！甭芬姿拱材侵荽笠?guī)模的人員轉(zhuǎn)移與得克薩斯州不同，得克薩斯州擁有大量的醫(yī)療資源，因此他們可以將住院的人從沿海地區(qū)轉(zhuǎn)移到內(nèi)陸，而且他們擁有大量的醫(yī)療資源，但路易斯安那州沒有。

 

今年春天，當(dāng)冠狀病毒大流行時，衛(wèi)生部部署了一個預(yù)測性分析軟件工具—Palisade公司的@RISK決策支持軟件，以較準(zhǔn)確地支持政策決策和數(shù)據(jù)概率，而不是試圖獲得一個單一數(shù)量的可用床位或多少人可能感染病毒。Yennie說，提供一個數(shù)字的“確定性”模型往往基于不確定變量，并且常常會產(chǎn)生高估數(shù)據(jù)。概率或隨機模型，如@RISK，檢驗較廣泛的可能性，以及每種可能性發(fā)生的概率。Yennie說：“我再也不用關(guān)注其他模型了”,“我們從新冠疫情早期開始，就試圖用@RISK預(yù)測死亡人數(shù)，從我的角度來看，這很重要，因為我們要對任何形式的大規(guī)模死亡結(jié)果負(fù)責(zé)”。

 

相關(guān)部門使用該軟件進行模擬，試圖獲得死亡人數(shù)的大致范圍以及可能需要多少ICU病床。他們使用Palisade軟件，根據(jù)各州不同地區(qū)可使用的ICU病床數(shù)量隨時間變化的數(shù)據(jù)，在不同級別上生成圖表，以了解哪個地區(qū)會出現(xiàn)病床短缺。

 

隨著患者入院和出院，床位可用數(shù)量每天都在變化。該軟件使Yennie和工作人員能夠?qū)崟r查看數(shù)據(jù)，并根據(jù)不同的變量開發(fā)模型。

 

Yennie說：“我們所能做的模擬并不精確——它們從來都不精確——但它們讓我們進入了一個大概的范圍，我們能夠避免為一些永遠不會發(fā)生的事情投入大量資源”。

 

這些模型還可以幫助醫(yī)院決定何時開放“正常業(yè)務(wù)”-- 如日常手術(shù)、選擇性手術(shù)和創(chuàng)傷手術(shù)--并維持醫(yī)療體系的運轉(zhuǎn)。




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