AIは「病院の長い待ち時間」ない世界をつくれるか(AI×医療)【論文】

   
★AIDB会員限定Discordを開設いたしました! 会員登録/ログインの上、マイページをご覧ください。
★コンサルティングサポート(調査・研修・開発支援)をご希望の方はお問合せください。

地域の医療リソースを最適に配分するには?

医療機関において、患者の数に対して医療スタッフの数が不足していると、待合室は混雑し、待ち時間も増える。こうした状況は、サービス提供の遅れや、サービスへの不満につながる。もっと悪いケースとして、医療機関で対応可能な患者数が限られていたために、検査終了前に患者がクリニックを出なければいけない場合も想定される。もちろん施設により状況は異なり、上記のように患者の混雑に悩まされている場合もあれば、多くのスタッフの手が空いている場合もあるだろう。


AIDBの全記事が読み放題のプレミアム会員登録はこちらから↓

ルワンダのルワンダ大学サイエンス・アンド・テクノロジー校のKambomboら研究者は、こうした状況を改善するために、来院者数を予測できる一極集中型の病院管理システム、およびIoTによるスマートバスシステムの開発を試みた。

その結果、性能の良いシステムは作れたのだろうか?続きを読んでみよう。

来院者数を予測し、スマートバスで混雑緩和

Kambomboらの研究のポイントは以下の通りだ。

本記事を読むにはAIDBのアカウントが必要です。


※ログイン/初回登録後、下記ボタンを押してください。







■サポートのお願い
AIDBを便利だと思っていただけた方に、任意の金額でサポートしていただけますと幸いです。






業界/カテゴリー

PAGE TOP