[发明专利]工作流程预测性分析引擎在审
申请号: | 201980069604.2 | 申请日: | 2019-11-21 |
公开(公告)号: | CN112889117A | 公开(公告)日: | 2021-06-01 |
发明(设计)人: | M·维加斯圣地亚哥;特拉维斯·弗罗施;E·韦伯;E·塞纳伊;E·格伦瑟;B·兰托斯;A·凯赖凯什;A·兰茨基 | 申请(专利权)人: | 通用电气公司 |
主分类号: | G16H40/20 | 分类号: | G16H40/20;G16H50/20 |
代理公司: | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人: | 马爽;臧建明 |
地址: | 美国*** | 国省代码: | 暂无信息 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 工作 流程 预测 分析 引擎 | ||
1.一种预测性工作流程分析装置,包括:
数据存储库,所述数据存储库用于接收医疗保健工作流程数据,所述医疗保健工作流程数据包括计划表或工作列表中的至少一者,所述计划表或所述工作列表包括患者和所述计划表或所述工作列表中的所述至少一者中涉及所述患者的活动;
数据访问层,所述数据访问层将所述医疗保健工作流程数据与非医疗保健数据组合起来以丰富所述医疗保健工作流程数据以用于相对于所述患者进行分析;和
推理引擎,所述推理引擎用于通过使用模型处理所组合的丰富的医疗保健工作流程数据来生成包括患者对所述活动失约的概率的预测,并且触发与患者失约的所述概率成比例的校正行动。
2.根据权利要求1所述的装置,其中所述非医疗保健数据包括天气预报数据或交通预报数据中的至少一者。
3.根据权利要求1所述的装置,其中所述数据存储库包括至少一个数据立方体。
4.根据权利要求1所述的装置,其中所述模型是用于处理所组合的丰富的医疗保健工作流程数据以输出患者失约的所述概率的机器学习模型。
5.根据权利要求4所述的装置,其中所述机器学习模型包括随机森林模型。
6.根据权利要求1所述的装置,其中所述数据访问层和所述推理引擎是使用虚拟机形成。
7.根据权利要求1所述的装置,所述装置还包括仪表板,所述仪表板用于提供所述计划表或所述工作列表中的所述至少一者和所述预测的交互显示,所述预测包括针对所述计划表或所述工作列表中的所述至少一者上的每个患者的患者失约的所述概率。
8.根据权利要求7所述的装置,其中能够经由所述仪表板选择所述患者以触发所述校正行动,以执行以下中的至少一项:针对所述活动提醒所述患者或替换所述患者。
9.根据权利要求1所述的装置,其中所述数据访问层包括数据访问控制器,所述数据访问控制器用于控制数据访问服务以收集所述医疗保健工作流程数据和所述非医疗保健数据并且用所述非医疗保健数据来丰富所述医疗保健工作流程数据。
10.根据权利要求1所述的装置,其中所述患者是第一患者,并且其中所述校正行动包括以下中的至少一者:针对所述第一患者的提醒、用于识别替换所述第一患者的第二患者的超订分析、或用于使所述第一患者出席所述活动的交通辅助。
11.一种包括指令的计算机可读存储介质,所述指令在由至少一个处理器执行时致使所述至少一个处理器至少执行以下操作:
将医疗保健工作流程数据与非医疗保健数据组合起来以丰富所述医疗保健工作流程数据以用于相对于患者进行分析,所述医疗保健工作流程数据包括计划表或工作列表中的至少一者,所述计划表或所述工作列表包括所述患者和所述计划表或所述工作列表中的所述至少一者中涉及所述患者的活动;
通过使用模型处理所组合的丰富的医疗保健工作流程数据来生成包括患者对所述活动失约的概率的预测;
输出所述预测;以及
触发与患者失约的所述概率成比例的校正行动。
12.根据权利要求11所述的计算机可读存储介质,其中所述非医疗保健数据包括天气预报数据或交通预报数据中的至少一者。
13.根据权利要求11所述的计算机可读存储介质,其中所述模型是用于处理所组合的丰富的医疗保健工作流程数据以输出患者失约的所述概率的机器学习模型。
14.根据权利要求13所述的计算机可读存储介质,其中所述机器学习模型包括随机森林模型。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于通用电气公司,未经通用电气公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201980069604.2/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。