Utvecklingen av prediktiva modeller i hälso- och sjukvården har ökat; ett sådant område är förutsägelsen om patientens ankomst till akutmottagningen (ED). Den allmänna premissen bakom dessa arbeten är att sådana modeller kan användas för att hantera en ED som konsekvent står inför hög trängsel. I detta arbete föreslår vi en klass av proaktiva policys som använder framtida information om potentiella patienter som anländer för att effektivt hantera antagningar till ED samtidigt minska väntetider för patienter som så småningom behandlas. I stället för standardstrategin att vänta på köer att bygga innan omdirigering patienter, den föreslagna politiken använder prognoserna för att identifiera när trafikstockningar kommer att öka och proaktivt avleda patienter innan saker och ting blir "för dåligt". Vi visar att den föreslagna politiken, för alla trafikintensiteter, medför förseningar jämfört med den standardpolitik som tillämpas i praktiken. Vi tar också hänsyn till effekterna av fel i informationen från de prediktiva modellerna. Vi kvantifierar "bullertoleransen" i vår föreslagna politik så att den fortfarande överträffar (att uppnå kortare förseningar samtidigt som den betjänar samma antal patienter) standardåtgärder för avledning. Om kvaliteten på den prediktiva modellen är otillräcklig är det bättre att ignorera den framtida informationen och helt enkelt förlita sig på aktuell information i realtid för beslutsfattandet. Med hjälp av simulering anser vi att vår föreslagna politik kan minska förseningarna med upp till 15 procent.
Dessutom undersöker Ref modellens relevans när det gäller att minska väntetiderna vid akutmottagningar.
Using Future Information to Reduce Waiting Times in the Emergency Department via Diversion
{'venue': 'Manufacturing & Service Operations Management', 'journal': 'Manufacturing & Service Operations Management', 'mag_field_of_study': ['Economics', 'Computer Science']}