Data Science
Data Science
Data Science
Prognosverktyg för patientflöden på akutmottagningen
Year
2025
Client
Region Västmanland
Timeframe
3 månader
Vi samarbetade med Region Västmanland för att utveckla ett prognosverktyg som hjälper akutmottagningen att förutse patientflöden upp till en vecka framåt. Systemet ger dagliga prognoser med kvantifierad osäkerhet vilket kan stödja proaktiv bemanningsplanering.
Vi samarbetade med Region Västmanland för att utveckla ett prognosverktyg som hjälper akutmottagningen att förutse patientflöden upp till en vecka framåt. Systemet ger dagliga prognoser med kvantifierad osäkerhet vilket kan stödja proaktiv bemanningsplanering.
Vi samarbetade med Region Västmanland för att utveckla ett prognosverktyg som hjälper akutmottagningen att förutse patientflöden upp till en vecka framåt. Systemet ger dagliga prognoser med kvantifierad osäkerhet vilket kan stödja proaktiv bemanningsplanering.
Utmaning
Akutmottagningar står inför en ständig balansgång. För få resurser leder till långa väntetider, överbelastning och utmattad personal. För många innebär onödiga kostnader. Traditionellt har bemanningen baserats på erfarenhet och historiska genomsnitt, men patientflöden varierar kraftigt beroende på veckodag, säsong, väder och helgdagar. Region Västmanland ville ha ett verktyg som kunde ge tillförlitliga prognoser för hur många patienter som förväntas komma till akuten de kommande dagarna. Inte bara en siffra, utan också ett mått på hur säker prognosen är.
Akutmottagningar står inför en ständig balansgång. För få resurser leder till långa väntetider, överbelastning och utmattad personal. För många innebär onödiga kostnader. Traditionellt har bemanningen baserats på erfarenhet och historiska genomsnitt, men patientflöden varierar kraftigt beroende på veckodag, säsong, väder och helgdagar. Region Västmanland ville ha ett verktyg som kunde ge tillförlitliga prognoser för hur många patienter som förväntas komma till akuten de kommande dagarna. Inte bara en siffra, utan också ett mått på hur säker prognosen är.
Akutmottagningar står inför en ständig balansgång. För få resurser leder till långa väntetider, överbelastning och utmattad personal. För många innebär onödiga kostnader. Traditionellt har bemanningen baserats på erfarenhet och historiska genomsnitt, men patientflöden varierar kraftigt beroende på veckodag, säsong, väder och helgdagar. Region Västmanland ville ha ett verktyg som kunde ge tillförlitliga prognoser för hur många patienter som förväntas komma till akuten de kommande dagarna. Inte bara en siffra, utan också ett mått på hur säker prognosen är.
Lösning
Vi byggde ett komplett maskininlärningssystem som automatiskt hämtar data från regionens databaser, kombinerar det med väderdata, och genererar dagliga prognoser för 1-7 dagar framåt. Det som skiljer lösningen från enklare statistiska metoder är att den: - Lär sig komplexa mönster. Modellen fångar hur patientflöden påverkas av kombinationer av faktorer: inte bara att måndagar är intensiva, utan att måndagar efter helgdagar i januari med minusgrader är extra intensiva. - Kvantifierar osäkerheten. Istället för en enda siffra ger systemet ett konfidensintervall. "Vi förväntar oss 65 patienter, men med 95 % säkerhet kommer det vara mellan 50 och 80." Detta gör det möjligt att planera för olika scenarier. - Uppdateras kontinuerligt. Modellen tränas om regelbundet på ny data, vilket gör att den anpassar sig till förändringar i patientmönster över tid. Systemet körs helt inom regionens egen infrastruktur. Ingen patientdata lämnar sjukhuset, och regionen behåller full kontroll över både data och modeller.
Vi byggde ett komplett maskininlärningssystem som automatiskt hämtar data från regionens databaser, kombinerar det med väderdata, och genererar dagliga prognoser för 1-7 dagar framåt. Det som skiljer lösningen från enklare statistiska metoder är att den: - Lär sig komplexa mönster. Modellen fångar hur patientflöden påverkas av kombinationer av faktorer: inte bara att måndagar är intensiva, utan att måndagar efter helgdagar i januari med minusgrader är extra intensiva. - Kvantifierar osäkerheten. Istället för en enda siffra ger systemet ett konfidensintervall. "Vi förväntar oss 65 patienter, men med 95 % säkerhet kommer det vara mellan 50 och 80." Detta gör det möjligt att planera för olika scenarier. - Uppdateras kontinuerligt. Modellen tränas om regelbundet på ny data, vilket gör att den anpassar sig till förändringar i patientmönster över tid. Systemet körs helt inom regionens egen infrastruktur. Ingen patientdata lämnar sjukhuset, och regionen behåller full kontroll över både data och modeller.
Vi byggde ett komplett maskininlärningssystem som automatiskt hämtar data från regionens databaser, kombinerar det med väderdata, och genererar dagliga prognoser för 1-7 dagar framåt. Det som skiljer lösningen från enklare statistiska metoder är att den: - Lär sig komplexa mönster. Modellen fångar hur patientflöden påverkas av kombinationer av faktorer: inte bara att måndagar är intensiva, utan att måndagar efter helgdagar i januari med minusgrader är extra intensiva. - Kvantifierar osäkerheten. Istället för en enda siffra ger systemet ett konfidensintervall. "Vi förväntar oss 65 patienter, men med 95 % säkerhet kommer det vara mellan 50 och 80." Detta gör det möjligt att planera för olika scenarier. - Uppdateras kontinuerligt. Modellen tränas om regelbundet på ny data, vilket gör att den anpassar sig till förändringar i patientmönster över tid. Systemet körs helt inom regionens egen infrastruktur. Ingen patientdata lämnar sjukhuset, och regionen behåller full kontroll över både data och modeller.
Utforska andra projekt
Upptäck vårt urval av innovativa projekt där kreativa lösningar och modern teknologi tillsammans tar sig an verkliga utmaningar.
