University of Hertfordshire araştırmacıları, sağlık hizmetlerinde kaynak kullanımını optimize etmek amacıyla bir yapay zekâ tahmin modeli geliştirdi. Model, hastane ve bölgesel sağlık yönetiminde personel, yatak kapasitesi ve tedavi planlaması gibi operasyonel kararları desteklemeyi hedefliyor.
Sistem Düzeyinde Operasyonel Yönetim
Çoğu sağlıkta yapay zekâ uygulaması bireysel teşhis veya hasta düzeyinde müdahalelere odaklanırken, Hertfordshire ekibi sistem genelindeki operasyonel yönetimi hedefliyor. Bu yaklaşım, yöneticilerin otomatik analizleri altyapılarında nasıl kullanabileceklerini değerlendirmeleri açısından kritik öneme sahip.
Model, geçmiş beş yılın verilerini kullanarak projeksiyonlar oluşturuyor. Bu veriler arasında hasta kabul sayıları, tedavi türleri, tekrar yatışlar, yatak kapasitesi ve altyapı baskıları bulunuyor. Ayrıca işgücü durumu ve yaş, cinsiyet, etnik köken, sosyoekonomik durum gibi yerel demografik faktörler de modele dahil ediliyor.
AI ile Tahmin ve Proaktif Yönetim
Proje lideri Iosif Mporas, modelin NHS ile birlikte çalışarak “hiçbir aksiyon alınmadığında ne olacağını” öngördüğünü ve değişen demografinin kaynaklar üzerindeki etkisini ölçtüğünü belirtti.
Model kısa, orta ve uzun vadeli senaryolar sunarak sağlık yöneticilerinin reaktif yönetimin ötesine geçmesine imkan tanıyor. Charlotte Mullins, NHS Herts ve West Essex stratejik program yöneticisi, modelin kronik hastalıklarla yaşayan hasta sayısındaki artış gibi sonuçları öngörmede faydalı olacağını söyledi.
Pilot Uygulama ve Genişleme Planları
Proje, geçen yıl başlayan NHS ve Hertfordshire Üniversitesi Integrated Care System iş birliği tarafından finanse ediliyor. Modelin testleri şu anda hastane ortamında devam ediyor. Önümüzdeki aşamada modelin toplum hizmetleri ve bakım evleri verilerini de kapsaması planlanıyor.
Bölgesel sağlık yönetiminde yapısal değişiklikler de modele entegre edilecek. Hertfordshire ve West Essex Integrated Care Board, 1,6 milyon nüfusa hizmet veriyor ve iki komşu kurul ile birleşerek Central East Integrated Care Board’u oluşturacak. Model, daha geniş nüfus verisiyle tahmin doğruluğunu artıracak.
Sonuç
Bu girişim, eski veri arşivlerinin maliyet etkinliği sağlamada nasıl kullanılabileceğini ve karmaşık hizmet ortamlarında kaynak tahsisi ve “hiçbir şey yapmama” senaryolarının nasıl değerlendirilebileceğini gösteriyor. Model, işgücü sayılarından toplum sağlığı trendlerine kadar çeşitli veri kaynaklarını entegre ederek karar alma süreçlerini destekliyor.
Sistem Düzeyinde Operasyonel Yönetim
Çoğu sağlıkta yapay zekâ uygulaması bireysel teşhis veya hasta düzeyinde müdahalelere odaklanırken, Hertfordshire ekibi sistem genelindeki operasyonel yönetimi hedefliyor. Bu yaklaşım, yöneticilerin otomatik analizleri altyapılarında nasıl kullanabileceklerini değerlendirmeleri açısından kritik öneme sahip.
Model, geçmiş beş yılın verilerini kullanarak projeksiyonlar oluşturuyor. Bu veriler arasında hasta kabul sayıları, tedavi türleri, tekrar yatışlar, yatak kapasitesi ve altyapı baskıları bulunuyor. Ayrıca işgücü durumu ve yaş, cinsiyet, etnik köken, sosyoekonomik durum gibi yerel demografik faktörler de modele dahil ediliyor.
AI ile Tahmin ve Proaktif Yönetim
Proje lideri Iosif Mporas, modelin NHS ile birlikte çalışarak “hiçbir aksiyon alınmadığında ne olacağını” öngördüğünü ve değişen demografinin kaynaklar üzerindeki etkisini ölçtüğünü belirtti.
Model kısa, orta ve uzun vadeli senaryolar sunarak sağlık yöneticilerinin reaktif yönetimin ötesine geçmesine imkan tanıyor. Charlotte Mullins, NHS Herts ve West Essex stratejik program yöneticisi, modelin kronik hastalıklarla yaşayan hasta sayısındaki artış gibi sonuçları öngörmede faydalı olacağını söyledi.
Pilot Uygulama ve Genişleme Planları
Proje, geçen yıl başlayan NHS ve Hertfordshire Üniversitesi Integrated Care System iş birliği tarafından finanse ediliyor. Modelin testleri şu anda hastane ortamında devam ediyor. Önümüzdeki aşamada modelin toplum hizmetleri ve bakım evleri verilerini de kapsaması planlanıyor.
Bölgesel sağlık yönetiminde yapısal değişiklikler de modele entegre edilecek. Hertfordshire ve West Essex Integrated Care Board, 1,6 milyon nüfusa hizmet veriyor ve iki komşu kurul ile birleşerek Central East Integrated Care Board’u oluşturacak. Model, daha geniş nüfus verisiyle tahmin doğruluğunu artıracak.
Sonuç
Bu girişim, eski veri arşivlerinin maliyet etkinliği sağlamada nasıl kullanılabileceğini ve karmaşık hizmet ortamlarında kaynak tahsisi ve “hiçbir şey yapmama” senaryolarının nasıl değerlendirilebileceğini gösteriyor. Model, işgücü sayılarından toplum sağlığı trendlerine kadar çeşitli veri kaynaklarını entegre ederek karar alma süreçlerini destekliyor.
https://www.artificialintelligence-news.com/news/ai-forecasting-model-targets-healthcare-resource-efficiency/