Abstract-överbeläggning är en av de viktigaste frågorna för akutmottagningar (ED) i hela världen. Effektiv hantering av patientflöden för ED-tjänster har blivit en brådskande fråga för de flesta sjukhusförvaltningar. Hantering och upptäckt av onormala situationer är en viktig utmaning i ED. Således spelar tidig upptäckt av onormala patientankomster till EDS en viktig roll när det gäller att förbättra hanteringen av de inspekterade EDS. Det gör det möjligt för EDs mangers att förbereda sig för höga nivåer av vårdaktiviteter, att optimera de interna resurserna och att förutsäga tillräcklig sjukhusvård kapacitet i nedströms vårdtjänster. I denna studie redovisas utvecklingen av en statistisk metod för att förbättra detektionen av onormala dagliga patienter vid ED, som kan tillhandahålla mekanismer för tidig varning i händelse av onormala situationer. Det autoregressiva glidande medelvärde (ARMA)-baserade exponentiellt viktade glidande medelvärde (EWMA) anomali detektion system som föreslogs tillämpades framgångsrikt på de praktiska data som samlats in från databasen för den pediatriska akutmottagningen (PED) vid Lille regionala sjukhus centrum, Frankrike.
Harrou m.fl. I REF föreslogs en metod för tidig upptäckt av problem med överbeläggning på de flesta av krisavdelningarna.
Early detection of abnormal patient arrivals at hospital emergency department
{'venue': '2015 International Conference on Industrial Engineering and Systems Management (IESM)', 'journal': '2015 International Conference on Industrial Engineering and Systems Management (IESM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}