TAILIEUCHUNG - Dự báo lượng bệnh nhân cấp cứu hàng ngày tại bệnh viện: Một nghiên cứu tình huống

Mục đích của nghiên cứu "Dự báo lượng bệnh nhân cấp cứu hàng ngày tại bệnh viện: Một nghiên cứu tình huống" là phân tích hiệu quả của ba mô hình dự báo dùng để dự báo lượng bệnh nhân cấp cứu hàng ngày tại một bệnh viện. Do lượng bệnh nhân cấp cứu hàng ngày tại bệnh viện thường đầy biến động và rất bất định, nên bài toán dự báo trên loại dữ liệu này là một công việc đầy thách thức. Chúng tôi thử nghiệm ba mô hình dự báo chuỗi thời gian khác nhau để dự báo lượng bệnh nhân cấp cứu hàng ngày tại Bệnh viện Đa khoa khu vực Củ Chi, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam. | HUFLIT Journal of Science CASE STUSY DỰ BÁO LƯỢNG BỆNH NHÂN CẤP CỨU HÀNG NGÀY TẠI BỆNH VIỆN MỘT NGHIÊN CỨU TÌNH HUỐNG Nguyễn Tấn Phát Dương Tuấn Anh Khoa Công Nghệ Thông Tin Trường Đại Học Ngoại Ngữ -Tin Học TP. HCM MIT19204@ anhdt@ TÓM TẮT Mục đích của nghiên cứu này là phân tích hiệu quả của ba mô hình dự báo dùng để dự báo lượng bệnh nhân cấp cứu hàng ngày tại một bệnh viện. Do lượng bệnh nhân cấp cứu hàng ngày tại bệnh viện thường đầy biến động và rất bất định nên bài toán dự báo trên loại dữ liệu này là một công việc đầy thách thức. Chúng tôi thử nghiệm ba mô hình dự báo chuỗi thời gian khác nhau để dự báo lượng bệnh nhân cấp cứu hàng ngày tại Bệnh viện Đa khoa khu vực Củ Chi Thành phố Hồ Chí Minh Việt Nam. Các mô hình dự báo được thử nghiệm trong nghiên cứu này gồm mô hình Holt-Winters mô hình tự hồi quy tích hợp trung bình di động ARIMA có tính mùa và mô hình mạng nơ ron nhân tạo có tính mùa SANN . Kết quả thực nghiệm trên bộ dữ liệu thực tế cho thấy ba mô hình dự báo nêu trên đều đem lại kết quả dự báo tương đối tốt và mô hình SANN chính là mô hình dự báo tốt nhất. Sai số MAPE của mô hình SANN là . Từ khóa dự báo lượng bệnh nhân cấp cứu mô hình Holt-Winters ARIMA có tính mùa ANN có tính mùa. I. GIỚI THIỆU Phòng cấp cứu emergency department là phòng bận rộn nhất trong bệnh viện. Mục đích chính của phòng này là cung ứng sự chăm sóc khẩn cấp đúng lúc cho bệnh nhân đang ở tình trạng nguy hiểm. Phòng cấp cứu có thể bị quá tải nếu nguồn nhân lực và cơ sở vật chất của bệnh viện không đáp ứng được yêu cầu thực tế. Do đó việc dự báo lượng bệnh nhân cấp cứu sẽ đem lại những thông tin hữu ích cho việc hoạch định sử dụng các nguồn tài nguyên của bệnh viện một cách hiệu quả 1 . Dự báo yêu cầu của phòng cấp cứu dưới hình thức lượng bệnh nhân cấp cứu hàng ngày đã được thử nghiệm và đánh giá với những phương pháp dự báo chuỗi thời gian khác nhau được dùng để xây dựng mô hình dự báo. Với mục đích này các dữ liệu quá khứ được biểu diễn .

• Y khoa - Dược
• Dự báo lượng bệnh nhân cấp cứu
• Mô hình Holt Winters
• Mô hình ARIMA có tính mùa
• Mô hình ANN có tính mùa
• Dự đoán trong y học
• Các mô hình dự báo lượng bệnh nhân
• Y học lâm sàng
• Bài viết về y học
• Vai trò dự báo nhiễm khuẩn
• Bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính
• Tắc nghẽn lưu lượng khí thở
• Luận án tiến sĩ
• Luận án tiến sĩ Y học
• Gây mê Hồi sức
• Đánh giá giá trị NT proBNP
• Nhồi máu cơ tim