利用人工智能和机器学习进行床位需求预测分析

摘要：有效的床位容量管理在医疗系统中至关重要，直接影响患者护理、安全、运营效率和财务表现。局部优化可能导致资源利用不足和患者护理不一致。Froedtert Health 通过全面的床位需求管理和人工智能（AI）、机器学习（ML）及数据分析策略，提升了容量管理。会议将

有效的床位容量管理在医疗系统中至关重要，直接影响患者护理、安全、运营效率和财务表现。局部优化可能导致资源利用不足和患者护理不一致。Froedtert Health 通过全面的床位需求管理和人工智能（AI）、机器学习（ML）及数据分析策略，提升了容量管理。会议将由机器学习工程师 Ravi Teja Karri 主导，讨论 AI 和 ML 如何优化医院的床位需求预测。医院面临患者量的不可预测变化，利用 AI 和 ML 可以提高人力配置和运营效率。与会者将学习如何实施基于机器学习的预测分析工具，识别潜在的患者流动瓶颈，从而优化资源分配，确保高需求期间的患者护理。会议将于3月4日举行，旨在改善临床团队与运营领导之间的沟通，提升患者体验。

有效的床位容量管理对医疗系统至关重要，因为它显著影响患者护理与安全、运营效率、系统的可持续性以及财务表现。通常，提升和优化管理的尝试仅限于医疗设施内的特定区域。这种局部的关注可能导致资源利用不充分、患者护理不一致，以及在不同部门之间的患者转移和护理协调时出现低效。

为了解决这些问题，从入院到出院进行全面的床位需求管理评估可以帮助减轻局部优化努力所带来的意外后果。Froedtert Health 已认识到，提升容量管理是一个关键目标，可以通过人工智能（AI）、机器学习（ML）和数据分析策略有效实现。通过理解和分析患者流动及其来源，团队开发了一套专门为其护理协调中心量身定制的预测工具。

这些工具的实施使 Froedtert Health 能够提升患者护理，落实关键绩效指标，并优化运营。这一改善通过更有效的员工部署与利用实现，同时也通过主动应对患者床位需求的预期波动来达成。因此，这导致了资源分配的优化、患者流动的提升、部门之间的协调改善以及显著的成本节约。

由 Froedtert ThedaCare Health 的机器学习工程师 Ravi Teja Karri 主导的会议将强调 AI 和 ML 在提升医院容量管理和床位需求预测中的重要性。由于季节性高峰和非计划入院等因素，医院面临着患者量的不可预测变化，利用 AI 和 ML 变得愈加重要。通过预测床位需求和患者流动，医院能够优化人力配置、高效分配床位并简化运营，从而最终改善患者护理和运营效率。

在本次会议中，还将重点讨论医疗机构如何从反应性流程转向预见性工作流程。这种主动的策略允许更准确地预测患者量，并改善部门之间的协调，从而通过及时的护理提供和有效的资源分配提升患者体验。通过将预测模型整合到日常运营中，医疗机构可以更好地预见需求波动，降低拥挤风险，并改善部门间的协作。

本次会议的主要收获之一是与会者可以获得关于实施基于机器学习的预测分析工具以改善医院容量管理的知识。参与者将学习如何利用预测模型准确预测床位需求，并在问题出现之前识别潜在的患者流动瓶颈。这些信息使医疗领导者能够做出基于数据的决策，高效分配资源，并在高峰期避免员工过度负担。

通过采用这一工具包，医疗提供者可以减少临时人力调整，优化床位利用，并确保在高需求期间不间断的患者护理。对整个医院患者流动的全面视角，而不仅仅是孤立的单位，有助于在部门之间更好地分配资源，并减少因患者需求与可用资源之间的不匹配而造成的延误。最终，这将增强临床团队与运营领导之间的沟通，促进患者护理不同阶段之间的平稳过渡，改善整体患者体验。

Ravi Teja Karri 的会议主题为“利用机器学习改善容量规划和床位需求预测”，定于3月4日星期二上午10:15（北京时间）在拉斯维加斯的 HIMSS25 举行。