Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Управление койками

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Неэффективное распределение койко-мест: В государственных медицинских учреждениях часто возникают ситуации, когда койки заняты пациентами, которые уже могут быть переведены на амбулаторное лечение, в то время как новые пациенты вынуждены ждать.
  2. Ручное управление данными: Традиционные методы управления койками требуют значительных временных затрат и подвержены ошибкам.
  3. Отсутствие прогнозирования: Медицинские учреждения не всегда могут предсказать потребность в койках, что приводит к перегрузке или недогрузке отделений.

Типы бизнеса​

  • Государственные больницы
  • Поликлиники
  • Стационары

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции​

  1. Автоматическое распределение койко-мест: Агент анализирует состояние пациентов и автоматически перераспределяет койки, освобождая места для новых пациентов.
  2. Прогнозирование потребности в койках: Используя исторические данные и текущие показатели, агент предсказывает будущую потребность в койках.
  3. Интеграция с медицинскими системами: Агент легко интегрируется с существующими медицинскими информационными системами (МИС) для автоматического сбора и анализа данных.

Возможности использования​

  • Одиночное использование: Агент может быть внедрен в отдельное медицинское учреждение.
  • Мультиагентное использование: Несколько агентов могут работать в сети учреждений, обеспечивая скоординированное управление койками на региональном уровне.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Для прогнозирования и анализа данных.
  • NLP (Natural Language Processing): Для обработки медицинских записей и автоматического извлечения данных.
  • Оптимизационные алгоритмы: Для эффективного распределения койко-мест.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Агент собирает данные из МИС, включая состояние пациентов, занятость коек и исторические данные.
  2. Анализ данных: Используя машинное обучение, агент анализирует данные для определения оптимального распределения коек.
  3. Генерация решений: Агент предлагает решения по перераспределению коек и прогнозирует будущую потребность.

Схема взаимодействия​

[МИС] --> [ИИ-агент] --> [Анализ данных] --> [Генерация решений] --> [МИС]

Разработка агента​

Этапы разработки​

  1. Сбор требований: Анализ текущих процессов управления койками в медицинском учреждении.
  2. Анализ процессов: Определение ключевых точек для автоматизации.
  3. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующие системы.
  5. Обучение: Обучение персонала работе с агентом.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции​

Для интеграции агента в бизнес-процессы используйте OpenAPI нашей платформы. Пример запроса:

POST /api/integrate
Content-Type: application/json

{
  "hospital_id": "12345",
  "api_key": "your_api_key"
}

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

POST /api/predict
Content-Type: application/json

{
  "hospital_id": "12345",
  "date_range": {
    "start": "2023-10-01",
    "end": "2023-10-07"
  }
}

Ответ:

{
  "predictions": [
    {
      "date": "2023-10-01",
      "beds_needed": 120
    },
    {
      "date": "2023-10-02",
      "beds_needed": 125
    }
  ]
}

Управление данными​

Запрос:

POST /api/update
Content-Type: application/json

{
  "hospital_id": "12345",
  "patient_id": "67890",
  "status": "discharged"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Patient status updated"
}

Ключевые API-эндпоинты​

Основные эндпоинты​

  • /api/integrate: Интеграция агента с медицинским учреждением.
  • /api/predict: Прогнозирование потребности в койках.
  • /api/update: Обновление данных о пациентах.

Примеры использования​

Кейс 1: Оптимизация распределения коек​

Государственная больница внедрила агента и сократила время ожидания для новых пациентов на 30%.

Кейс 2: Прогнозирование потребности​

Поликлиника использовала агента для прогнозирования потребности в койках, что позволило избежать перегрузки отделений в пиковые периоды.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение.

Контакты