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?

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.