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.