ヘルスケアにおけるビッグデータ分析の「小さな」応用<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />作者
Chris DeRienzo、MD、ミッションヘルスシステム担当チーフ患者安全オフィサー
デイビッド・タナカ博士、デューク大学医療センター小児科教授
Emily Lada博士、SAS、アドバンストアナリティクス部門シニアオペレーションズリサーチスペシャリスト、
SAS、アドバンストアナリティクス事業部シニアマネージャー、Phil Meanor
新生児集中治療室（NICU）における患者の安全は、適切な人員配置に大きく依存しています。このプロジェクトでは、JMPとSAS Simulation Studioを使用して、シフトごとに必要な看護師の数を予測するために使用できる特定のNICUの離散イベントシミュレーションモデルを作成しました。このモデルには、患者の視力の変化、紹介パターン、在院日数（LOS）など、人員配置のニーズを決定するための複雑さが組み込まれています。このグループは、JMPを使用して、そのユニットに毎日入院した患者の数と種類の確率分布を推定しました。内部データと公表されたデータの両方を使用して、チームは各罹患イベントのタイプとタイミング、および患者の視力に対するその一時的影響を含む、さまざまなNICU特有の罹患率の分布を推定しました。シミュレーションモデルは、これらの入力分布からサンプリングし、1年間にわたるNICUを通る個々の患者の流れをシミュレートします。このモデルは、臨床医および管理者に、人員配置の決定を厳密かつ定量的に支援するためのツールを提供します。また、LOSのモデルに含めるために選択された要因の相対的な重要性を評価するためにも使用できます。さらに改良を加えると、時間の経過とともにモデルを使用することで、患者の安全性と運用効率の両方で大きなメリットが得られます。
予測モデリング
