Q:
ما أنواع مشاكل الأعمال التي يمكن أن يتعلمها الجهاز؟
أ:في LeanTaaS ، ينصب تركيزنا على استخدام التحليلات التنبؤية وخوارزميات التحسين والتعلم الآلي وطرق المحاكاة لإطلاق قدرة الأصول النادرة في النظام الصحي - وهي مشكلة صعبة بسبب التباين الكبير المتأصل في الرعاية الصحية.
يجب أن يكون الحل قادرًا على إنشاء توصيات محددة بما يكفي حتى يتخذ الخط الأمامي مئات القرارات الملموسة يوميًا. يجب أن يكون لدى الموظفين ثقة في أن الجهاز قد توصل إلى تلك التوصيات التي عالجت كميات هائلة من البيانات بالإضافة إلى أنه تعلم من جميع التغييرات في حجم المريض ، والمزيج ، والعلاجات ، والقدرة ، والموظفين ، والمعدات ، وما إلى ذلك ، والتي سوف لا محالة. تحدث مع مرور الوقت.
ضع في اعتبارك حلاً يوفر إرشادات ذكية للمبرمجين في الفاصل الزمني المناسب الذي يجب أن يتم فيه تحديد موعد محدد. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي مقارنة أنماط المواعيد التي تم حجزها بالفعل مقابل نمط المواعيد الموصى به. يمكن تحليل التناقضات تلقائيًا وعلى نطاق واسع لتصنيف "الأخطاء" على أنها أحداث فريدة أو أخطاء في الجدولة أو كمؤشر على أن القوالب المحسّنة تنحرف عن المحاذاة وبالتالي تستدعي التحديث.
كمثال آخر ، هناك العشرات من الأسباب التي تجعل المرضى قد يصلون في وقت مبكر ، في الوقت المحدد أو في وقت متأخر إلى المواعيد المقررة. من خلال التنقيب عن نمط أوقات الوصول ، يمكن للخوارزميات "معرفة" درجة الالتزام بالمواعيد (أو نقص) على أساس الوقت من اليوم ويوم الأسبوع المحدد. يمكن دمجها في إجراء تعديلات محددة على قالب المواعيد الأمثل بحيث تكون قادرة على مواجهة الصدمات والتأخيرات التي لا مفر منها والتي تحدث في أي نظام في العالم الحقيقي يتضمن مواعيد للمرضى.
