Прогнозирование нагрузки и оптимизация ресурсов клиники

Приёмное отделение крупной больницы переживает пики нагрузки, которые статистически предсказуемы — сезон ОРВИ, праздничные дни, погода, — но графики персонала составляются по среднему. Результат: очереди в одни дни и простаивающие смены в другие. Койки заняты неравномерно, операционные простаивают из-за срывов расписания, а склад расходников то пуст, то переполнен.

Данные для решения уже есть в МИС, ЛИС и складской системе, но они не объединены и не используются для прогноза. Государственные и частные клиники в России и СНГ всё чаще ставят задачу управлять ресурсами по прогнозу, а не по факту.

Модели временных рядов и градиентного бустинга обучаются на истории обращений, госпитализаций и загрузки подразделений с учётом календаря, погоды и эпидемиологической обстановки. Прогноз на 1–14 дней подаётся в панель заведующего и в модуль составления графиков.

• Прогноз числа обращений по отделениям с горизонтом до двух недель.
• Оценка длительности госпитализации и вероятности выписки для планирования коек.
• Оптимизация расписания операционных и графиков персонала.
• Прогноз расхода препаратов и расходников для закупок.

Важно: решение поддерживает управленческие, а не клинические решения. MIARCH поставляет вычислительную инфраструктуру и помогает развернуть модели; оборудование не является медицинским изделием и не влияет на постановку диагноза.

Какие данные нужны

• История обращений и госпитализаций из МИС
• Графики персонала и расписание операционных
• Складские остатки, календарь, погода