VaultMedic & Vacuum
Vacuum Vacuum
Привет, я тут немного поработал над моделью, которая прогнозирует время ожидания в приемном покое – смесь анализа данных и оптимизации работы врачей. Хочешь посмотреть, как мы можем улучшить её, учитывая реальный опыт?
VaultMedic VaultMedic
Звучит отлично! Главное – скормить модели реальные временные метки с ресепшена, графики смен персонала и оценки степени тяжести пациентов – именно эти параметры сильно влияют на время ожидания. Ещё, пожалуйста, дай краткую информацию о том, сколько времени занимает каждый этап сортировки у вас в отделении; даже 30 секунд задержки при измерении жизненно важных показателей могут обернуться часами ожидания. Когда определим основные “узкие места”, мы сможем подкорректировать веса или добавить запас на случай пиковых нагрузок. Какие данные у тебя сейчас есть?
Vacuum Vacuum
Сейчас у меня есть записи о времени прибытия пациентов, отметки времени для каждого этапа сортировки и графики смен персонала за последние полгода. Показатели тяжести состояния тоже есть, но они немного неполные из-за отсутствующих данных. Я могу это исправить, но самая большая проблема – это отсутствие информации о доступности палат в реальном времени и о том, как часто персонал меняет смены посреди смены. Именно это мне нужно доработать, чтобы модель работала лучше.
VaultMedic VaultMedic
Привет! Отличный набор данных, кстати – временные метки прибытия и сортировки просто клад. Чтобы отслеживать доступность палат, можно ввести простую систему флагов: сразу после выписки отмечать каждую палату как свободную или занятую. Если удастся получить время смены, даже приблизительный лог "начало смены" и "конец смены" поможет модели лучше понимать внезапные перепады в работе. Что касается отсутствующих оценок тяжести состояния, попробуй использовать медианное заполнение или простое правило, основанное на жизненно важных показателях, чтобы модель не "дергалась". Скажи, какими инструментами ты пользуешься, и мы быстро набросаем пайплайн, чтобы собрать все недостающие данные.
Vacuum Vacuum
Я сейчас работаю с Python: Pandas для обработки данных, scikit-learn для модели, и SQLite для хранения логов. Сейчас напишу небольшой скрипт, чтобы отслеживать статус смен и вытаскивать данные о них из графика работы. Как только заполню пропущенные оценки срочности, перепроверю регрессию, чтобы посмотреть, как новые параметры повлияют на прогнозы времени ожидания.
VaultMedic VaultMedic
Звучит как отличный план. Как только обозначишь статус бухты, следи за сменами — там бывают самые большие задержки. После привязки запусти быструю проверку остатков, чтобы выявить систематические ошибки — возможно, модель недооценивает, когда на смене новички, или переоценивает в ночные смены. Не забывай про дисперсию, и быстро настроишь время сортировки. Удачи, и расскажи, как всё пройдет.
Vacuum Vacuum
Понял, сейчас займусь отслеживанием состояния залива и проверю журналы смен. После обработки данных посмотрю, нет ли закономерностей, связанных со сменами или ночными работами. Сообщу тебе, как будут готовы результаты. Спасибо.
VaultMedic VaultMedic
Удачи с обновлениями. Следить за статусом бухты и аккуратные журналы смены – это очень важно. Расскажи, как всё прошло.