Yapay zekâ tahmin modeli, sağlık hizmetleri kaynak verimliliğini hedefliyor.
Hertfordshire Üniversitesi araştırmacıları tarafından geliştirilen operasyonel bir yapay zeka tahmin modeli, sağlık hizmetlerinde kaynak verimliliğini artırmayı amaçlıyor.
Kamu sektörü kuruluşları genellikle geleceğe dönük kararları bilgilendirmeyen büyük tarihsel veri arşivlerine sahiptir. Hertfordshire Üniversitesi ile bölgesel NHS sağlık kuruluşları arasındaki bir ortaklık, makine öğrenimini operasyonel planlamaya uygulayarak bu sorunu ele almaktadır. Proje, personel, hasta bakımı ve kaynaklara ilişkin kararlar konusunda yöneticilere yardımcı olmak için sağlık talebini analiz etmektedir.
Sağlık hizmetlerindeki yapay zeka girişimlerinin çoğu bireysel teşhis veya hasta düzeyindeki müdahalelere odaklanmaktadır. Proje ekibi, bu aracın bunun yerine sistem çapında operasyonel yönetimi hedeflediğini belirtiyor. Bu ayrım, liderlerin otomatik analizi kendi altyapılarında nereye dağıtacaklarını değerlendirmeleri için önemlidir.
Model, projeksiyonlarını oluşturmak için beş yıllık tarihsel verileri kullanmaktadır. Başvurular, tedaviler, yeniden yatışlar, yatak kapasitesi ve altyapı baskıları gibi metrikleri entegre eder. Sistem ayrıca işgücü mevcudiyetini ve yaş, cinsiyet, etnik köken ve yoksunluk gibi yerel demografik faktörleri de dikkate alır.
Projenin başında Hertfordshire Üniversitesi Sinyal İşleme ve Makine Öğrenimi Profesörü Iosif Mporas yer almaktadır. Ekipten iki tam zamanlı doktora sonrası araştırmacı oluşmaktadır ve geliştirme 2026 yılına kadar devam edecektir.
Profesör Mporas, "NHS ile birlikte çalışarak, hiçbir eylem alınmazsa ne olacağını tahmin edebilen ve değişen bölgesel bir demografinin NHS kaynakları üzerindeki etkisini ölçebilen araçlar yaratıyoruz" dedi.
Sağlık operasyonlarında tahmin için yapay zekanın kullanılması
Model, sağlık hizmeti talebinin nasıl değişme olasılığını gösteren tahminler üretir. Bu değişikliklerin kısa, orta ve uzun vadeli etkilerini modeller. Bu yetenek, liderliğin reaktif yönetim ötesine geçmesine olanak tanır.
NHS Herts ve West Essex Stratejik Program Yöneticisi Charlotte Mullins, "Stratejik talep modellemesi, kronik rahatsızlıklarla yaşayan artan sayıda hasta da dahil olmak üzere hasta sonuçları üzerinde her şeyi etkileyebilir" yorumunu yaptı.
"Doğru kullanıldığında, bu araç NHS liderlerinin daha proaktif kararlar almasını sağlayabilir ve Strateji belgemiz olarak Merkezi Doğu Entegre Bakım Kurulu'nda ifade edilen 10 yıllık planın uygulanmasını sağlayabilir."
Çalışma, geçen yıl başlayan Hertfordshire Üniversitesi Entegre Bakım Sistemi ortaklığı tarafından finanse edilmektedir. Sağlık operasyonları için uyarlanmış yapay zeka modelinin testleri şu anda hastane ortamlarında devam etmektedir. Proje yol haritası, modeli toplum hizmetlerine ve bakım evlerine genişletmeyi içermektedir.
Bu genişleme, bölgedeki yapısal değişikliklerle uyumludur. Hertfordshire ve West Essex Entegre Bakım Kurulu 1,6 milyon kişiye hizmet vermektedir ve iki komşu kurulla birleşmeye hazırlanmaktadır. Bu birleşme Merkezi Doğu Entegre Bakım Kurulu'nu oluşturacaktır. Geliştirmenin bir sonraki aşaması, tahmini iyileştirmek için bu daha geniş nüfusun verilerini içerecektir.