预约途径:通过因果模型在梅奥诊所门诊环境中进行收益管理

科学领域:

• 医疗信息学 医疗信息学
• 因果推理因果推理
• 数据可视化 数据可视化

背景情况:

• 患者通常因不同的医疗需求而参加多次门诊预约.
• 了解患者预约顺序对于优化医疗保健服务至关重要.
• 现有的方法缺乏强大的工具来分析随时间推移的复杂推模式.

研究的目的:

• 用因果图来建模患者门诊预约.
• 识别转诊模式并优化患者护理途径.
• 开发一种用于医疗保健机构的产量管理和需求预测的工具.

主要方法:

• 应用Judea Pearl的因果图方法对模型预约数据.
• 利用图形数据库和可视化软件来分析因果关系.
• 开发了"Pathways"工具,用于分析专业,提供者和约会级数据.

主要成果:

• 因果图有效地代表了患者预约之间的关系.
• 路径工具可以预测下游预约和患者流动.
• 获得的洞察力有助于改善人员配置和对需求影响的理解.

结论:

• 因果图模型为患者旅程动态提供了宝贵的见解.
• 路径工具支持高效的医疗保健规划和资源分配.
• 这种方法提高了对推模式的理解,以优化护理提供.