Transformacja cyfrowa w ochronie zdrowia
Szpital
Technologie
Wyzwania
Szpital stanął przed kilkoma krytycznymi wyzwaniami wpływającymi na opiekę nad pacjentami i wydajność operacyjną:
Dane dotyczące przyjęć i wypisów pacjentów nie były zintegrowane, co prowadziło do opóźnień w przydzielaniu łóżek i przepełnienia oddziałów ratunkowych.
Ograniczony wgląd w harmonogramy pracowników i wykorzystanie sprzętu spowodował niewykorzystanie zasobów i wzrost kosztów operacyjnych.
Dane administracyjne, kliniczne i finansowe były przechowywane w różnych systemach, co utrudniało generowanie kompleksowych raportów dotyczących wydajności.
Brak narzędzi do analizy predykcyjnej utrudniał szpitalowi prognozowanie napływu pacjentów i odpowiednie przydzielanie zasobów.
Rozwiązania
Aby sprostać tym wyzwaniom, wdrożyliśmy scentralizowane rozwiązanie do analizy danych:
Ujednolicona platforma danych:
- Skonsolidowaliśmy rekordy pacjentów, harmonogramy personelu i dane inwentaryzacyjne w Azure Synapse Analytics dla dostępu w czasie rzeczywistym i analizy historycznej.
- Azure SQL Database zapewniła bezpieczne i skalowalne środowisko dla danych transakcyjnych.
Operacyjne pulpity nawigacyjne:
- Zaprojektowanliśmy pulpity nawigacyjne Power BI do monitorowania dostępności łóżek, procesów wypisywania pacjentów i alokacji personelu w czasie rzeczywistym.
- Wprowadziliśmy interaktywne wizualizacje do śledzenia poziomów zapasów i wykorzystania sprzętu w różnych działach.
Analityka predykcyjna dla przepływu pacjentów:
- Wykorzystaliśmy modeli uczenia maszynowego w ramach Azure Synapse Analytics do prognozowania wzorców przyjęć pacjentów na podstawie danych historycznych i sezonowych.
- Zintegrowaliśmy prognozy z pulpitami nawigacyjnymi Power BI, umożliwiając proaktywną alokację zasobów.
Kompleksowe raportowanie:
- Zautomatyzowaliśmy generowanie raportów dla zespołów administracyjnych, klinicznych i finansowych, ograniczające pracę ręczną i usprawniające podejmowanie decyzji.
Rezultaty
Szpital doświadczył znacznej poprawy w zakresie operacyjnym przedsiębiorstwa i opieki nad pacjentami:
Śledzenie w czasie rzeczywistym skróciło czas oczekiwania pacjentów na oddziale ratunkowym o 20%, zapewniając szybszy dostęp do opieki.
Lepszy wgląd w harmonogramy i zapasy zmniejszył przestoje personelu o 23% i zminimalizował niedobory sprzętu.
Zautomatyzowane procesy raportowania pozwoliły pracownikom administracyjnym zaoszczędzić 40 godzin tygodniowo, umożliwiając im skupienie się na zadaniach o wyższej wartości.
Modele predykcyjne poprawiły gotowość na sezonowe wzrosty liczby pacjentów, zmniejszając przepełnienie w godzinach szczytu.