在HIMSS25的一次会议上，来自Froedtert & MCW的三位演讲者将讨论如何通过分析大量数据集（包括历史患者入院、出院趋势等）来使用机器学习（ML）模型预测未来的医院容量需求。
Ravi Teja Karri是Froedtert ThedaCare Health的一名机器学习工程师。他和他的两位同事将在HIMSS25上就这一主题进行演讲，题目为“利用机器学习改进容量规划和床位需求预测”。我们采访了Karri，提前了解他在3月份HIMSS25会议上的演讲内容。
Q. 您的会议主题是什么？为什么这个主题对医疗保健和健康信息技术特别相关？
A. 我们会议的主题集中在通过应用人工智能和机器学习技术来改进医院容量管理和床位需求预测。这一主题在医疗保健中越来越重要，因为医院面临患者数量的不可预测变化。季节性激增、计划外入院和波动的患者需求使得维持资源的最佳分配变得困难。利用人工智能和机器学习预测床位需求和患者流动，使医院能够优化人员配置、分配床位和简化运营，从而提高患者护理质量和整体效率。
我们的会议还将探讨医疗保健组织如何利用人工智能和机器学习将流程转变为预期工作流，而不是被动反应。这种主动方法可以更准确地预测患者数量，改善跨部门协调，最终通过更高效的资源配置和及时的护理交付提升患者体验。将这些预测模型整合到日常运营中，使医疗保健组织能够更好地应对需求波动，减少过度拥挤的风险，增强跨部门协调。
Q. 您关注的是人工智能和机器学习，这是当今医疗保健中的重要技术。它们在您会议的主题和内容中是如何应用的？
A. 我们的会议重点关注人工智能和机器学习技术，特别是它们在医院床位需求预测和容量管理中的应用。机器学习模型旨在分析大量数据集，包括历史患者入院、出院趋势、季节性疾病模式等因素，以预测未来医院容量需求。
我们将探讨这些模型如何预测患者流动和床位需求，使医疗保健组织能够更明智地决定资源配置、人员配置和患者护理管理。这些预测模型使用算法来识别患者入院率、住院时间和出院率的模式和趋势，使医院能够以高度准确性预测需求波动。机器学习整合来自多个来源的数据，包括急诊科、手术室和门诊护理，以提供组织容量的全面视图。
这种分析帮助医院领导和护理协调员预见到像流感季节或自然灾害后出现的床位需求激增，并有效计划以确保在最需要的时候有可用资源。通过实施这些技术，医疗保健机构可以从被动应对转向更加主动和预期的患者流动管理模式。
在我们的会议中，我们将探讨如何有效地将机器学习应用于医疗保健，以预测床位需求并增强容量管理。通过分析历史数据如患者入院率、出院模式和季节趋势，机器学习模型可以预测医院容量需求。这些预测使医疗保健组织能够优化资源配置、规划人员需求并提供更好的患者护理，从而实现从被动应对到主动管理的转变。
我们还将讨论如何将这些机器学习模型整合到医疗保健工作流程中，将预测转化为医院工作人员的实际行动。这些预测不仅停留在实验环境中或孤立工具中，而是经过处理、存储并通过商业智能平台提供决策支持。这些BI工具使医疗保健工作人员能够访问见解，以便有效规划，例如分配床位、管理人员和协调患者出院，最终提高运营效率和患者结果。
Q. 您希望参会者从您的会议中学到什么，并能够在回到自己的组织后应用？
A. 我们希望参会者从我们的会议中获得的关键收获是了解如何实施基于机器学习的预测分析工具，以增强自己医院的容量管理。参会者将发现预测模型如何准确预测床位需求，并在潜在瓶颈发生之前识别患者流动中的问题。这些见解将赋予领导者做出数据驱动的决策，更高效地分配资源，并避免在高峰期过载单位或员工。
通过使用这一工具包，医疗保健提供者可以减少临时人员调整，优化床位利用率，确保在高需求期间患者护理不间断。在整个医院范围内预测患者流动，而不仅仅是孤立的单元，可以使跨部门资源分配优化，并减少因患者需求与可用资源不匹配而导致的延误。这将促进临床团队和运营领导之间的更好沟通，使患者护理阶段之间的过渡更加顺畅，从而改善整体患者体验。
Ravi Teja Karri的会议“利用机器学习改进容量规划和床位需求预测”将于3月4日上午10:15在拉斯维加斯举行的HIMSS25上举行。
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