پیش بینی الگوی ورود بیمار به بخش اورژانس بیمارستان با استفاده از تکنیک داده کاوی و مدل شبکه عصبی

بخش اورژانس، اولین مکان ارائه خدمات تشخیصی و درمانی به بیماران اورژانسی می باشد. با توجه به اهمیت سرعت و دقت در ارائه خدمات، تخصیص صحیح منابع در این بخش اهمیت ویژه ای دارد. برنامه ریزی منابع بخش اورژانس، بدون توجه به ازدحام و تراکم بیمار در زمان های مختلف صورت می گیرد، بنابراین ممکن است بخش با کمبود منابع روبرو شده و این امر منجر به معطلی بیماران، بی نظمی در انجام کارها و در نتیجه افت کیفیت خدمات گردد. در این مطالعه به منظور رفع مشکلات فوق، الگوی پیش بینی تعداد بیمار مراجعه کننده به بخش اورژانس ارائه شده است.
تعداد بیمار بر مبنای داده های ورود بیماران به اورژانس و با استفاده از تکنیک داده کاوی و شبکه عصبی پرسپترون چند لایه(Multi-layer Perceptron) MLP پیش بینی شده است.
تعداد بیمار ورودی در روزهای مختلف هفته و ساعات مختلف شبانه روز برای هر یک از اولویت های سه گانه 1، 2 و3 تعیین شده، بیشترین تعداد بیمار در روز شنبه و کمترین در روز جمعه بوده است. روزهای تعطیل و غیر تعطیل از لحاظ تعداد بیمار با هم متفاوت و تعداد بیمار در روزهای تعطیل رسمی مانند اعیاد برابر تعداد بیمار در روزهای جمعه بوده است. بیشترین تعداد بیمار در ساعات 9 الی 11 صبح و 20 الی 23 شب و کمترین تعداد در ساعات بین 2 الی 7 صبح میباشد.
پیش بینی تعداد بیمار بخش اورژانس می تواند در برآورد منابع مورد نیاز و توزیع مناسب آنها مورد استفاده قرار گرفته و کیفیت خدمات را بهبود بخشد.