Otimização de Fluxo de Pacientes Hospitalares
Centro de comando de IA que orquestra o movimento de pacientes, reduzindo tempos de espera em 30% e aumentando capacidade de camas em 20%.
Resumo Executivo
Um hospital metropolitano implementou um Centro de Comando de IA que reduziu os tempos de espera na urgência em 30%, aumentou a capacidade efetiva de camas em 20% e elevou as pontuações de satisfação do paciente para 98% ao eliminar 'engarrafamentos' e orquestrar o fluxo de pacientes em tempo real.
Contexto e Antecedentes
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O Desafio
Um hospital metropolitano ocupado enfrentava sobrelotação severa. A urgência estava entupida, cirurgias eram adiadas devido à falta de camas, e pacientes esperavam horas por alta.
O pessoal dependia de quadros brancos, chamadas telefónicas e intuição para gerir atribuições de camas. Não havia visão em tempo real da capacidade.
Este 'engarrafamento' comprometia a segurança do paciente e frustrava o pessoal, levando a alta rotatividade.
A Nossa Abordagem
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Fluxo de Trabalho da Solução
The diagram below shows how our AI Command Center tracks patients, predicts discharges, and orchestrates bed allocation across the hospital.
A Solução
A Syvoq implementou um Centro de Comando de IA centralizado que atua como o 'controlo de tráfego aéreo' para o hospital.
- Rastreamento de Pacientes em Tempo Real: Visualiza o estado e localização de cada paciente no sistema.
- Previsão de Alta: Prevê quais pacientes terão alta nas próximas 24 horas com 90% de precisão, permitindo ao pessoal preparar camas com antecedência.
- Atribuição Inteligente de Camas: Combina pacientes com a cama certa com base em necessidades clínicas, requisitos de isolamento e rácios de pessoal.
- Comunicação Automatizada: Aciona alertas para equipas de serviços ambientais e transporte imediatamente quando uma cama fica vaga.
Tecnologias Chave
Treino e Implementação
O modelo foi treinado em 3 anos de dados ADT (Admissão, Alta, Transferência) para compreender padrões de fluxo e estrangulamentos.
Simulámos vários cenários de surto (ex: época de gripe, vítimas em massa) para testar a lógica.
Arquitetura Técnica
Painel em Tempo Real
Exibe estado de capacidade em grandes ecrãs em cada estação de enfermería.
Simulação de Gémeo Digital
Executa cenários para otimizar horários de pessoal.
Interface EHR
Sincronização bidirecional com Epic/Cerner.
O Impacto
O hospital desbloqueou capacidade oculta sem construir um único quarto novo.
Fluxo Operacional
- •Redução de tempos de espera na urgência em 30%.
- •Aumento da capacidade efetiva de camas em 20% através de rotação mais rápida.
- •Redução da estadia média (LOS) em 15%.
Paciente e Pessoal
- •Pontuações de satisfação do paciente subiram para 98%.
- •Redução de 'embarque' na urgência em 50%.
- •Melhoria da satisfação dos enfermeiros ao reduzir caos e horas extras.
Cuidados Orquestrados
Ao sincronizar limpeza, transporte, enfermagem e médicos, eliminámos o 'tempo morto' que prende pacientes no hospital.
Conclusão Principal
Fluxo eficiente de pacientes é uma questão de segurança do paciente. A IA fornece a visibilidade e previsão necessárias para manter o hospital em movimento.
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