병원에서 더 나은 환자 치료 데이터를 찾아서

최상의 치료를 제공하기 위해 병원에는 간병인, 건물, 의료 장비, 약품이 필요합니다.

병원에는 데이터가 필요합니다

건강 시스템은 기능하기 위해 적절한 재정적, 물질적 자원을 가진 남성과 여성에 의존합니다. 다양한 병리를 진단하고 치료하는 데 사용되는 기술 외에도 데이터 과학은 일상 의학의 조건을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

E-Satis는 2015년부터 Haute Autorite de Sante에서 사용해 온 도구입니다. 환자의 만족도를 측정합니다. 이는 병원에 입원한 환자에게 보내는 온라인 설문지입니다. 이 양식은 병원 서비스, 접수 및 치료에 대한 인식에 대해 묻습니다. 대부분의 질문에는 미리 정의된 답변 목록이 있습니다. 이는 본질적으로 양적 데이터입니다.

환자의 감정은 충분히 분석되지 않았습니다.

환자는 코멘트를 작성하여 질적 요소를 추가하도록 초대됩니다. 이러한 문자 그대로의 내용은 지금까지 평가되지 않았습니다. 기관은 이를 다운로드할 수 있지만 사용하기 어려운 단절된 텍스트 모음입니다.

2024년 여름에 처음 시범 운영된 이 플랫폼은 알고리즘으로 업그레이드되었습니다. (새 창) 이러한 텍스트를 분류하고 정렬합니다. 품질 보증 및 치료 안전 분야의 사용자와 전문가의 도움을 받아 개발되었습니다. 작년 9월부터 이 플랫폼은 모든 시설에서 무료로 이용할 수 있습니다. 수신 및 체류를 개선하기 위해 정보 피드백을 극대화하도록 설계되었습니다. 환자 피드백을 문서화하는 것도 중요합니다.

더 나은 조직을 위한 비상 데이터 통합

2024년 11월 중순에 Court des Comptes가 보고서를 발표했습니다. (새 창) 응급실에서 이 데이터 영역에서 가능한 개선 사항을 식별합니다. 이러한 데이터 요소는 많지만 종종 별도로 기록되고 연결되지 않은 부분 시스템에 기록됩니다. 법원은 또한 응급실에서 수집된 데이터가 이상이나 갭의 "영향을 받는다"고 언급했습니다. 따라서 통계는 신뢰할 수 없습니다. 이는 특히 응급실 흐름을 측정할 때 그렇습니다.

대중에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해, 치안판사는 점유된 직위와 공석 직위를 보여주는 대시보드를 제안합니다. 이를 통해 접수 용량과 가용성을 측정할 수 있습니다. 이를 위해서는 예산과 인력 수준을 늘려야 합니다. rue Cambon의 숫자 분석가들은 이를 무시할 수 없습니다.

작업 간소화 OpenAI와 Python 사용