Trong khoa học Quản trị Vận hành Y tế (Healthcare Operations Management), sự ùn tắc tại sảnh chờ không bao giờ là kết quả của việc phòng khám có quá đông bệnh nhân, mà nó luôn luôn là hệ quả của một sự thất bại trong việc điều phối dòng chảy (Workflow Orchestration). Hãy áp dụng Lý thuyết Xếp hàng (Queueing Theory) để phân tích một phòng khám Sản Phụ khoa vào buổi sáng cuối tuần. Mọi thai phụ đều đổ dồn đến vào lúc 8h sáng, tạo ra một đỉnh tải (Peak Load) khủng khiếp. Trong khi đó, tài nguyên của cơ sở y tế là hữu hạn: Chỉ có 2 máy siêu âm 5D, 3 bác sĩ khám lâm sàng, và 1 phòng xét nghiệm máu. Nếu quy trình vận hành chỉ dựa vào việc cấp số thứ tự theo kiểu "Đến trước - Phục vụ trước" (FIFO - First In, First Out) một cách cứng nhắc, hiện tượng thắt cổ chai (Bottlenecks) sẽ ngay lập tức xuất hiện tại buồng siêu âm, trong khi các buồng khám nội khoa lại bỏ trống.
Hậu quả của sự lãng phí tài nguyên này vô cùng nghiêm trọng. Máy móc đắt tiền thì nằm đắp chiếu, bác sĩ thì ngồi bấm điện thoại chờ đợi, trong khi ngoài sảnh chờ, các mẹ bầu đang mệt mỏi, cáu gắt vì phải nhịn ăn sáng để chờ lấy máu. Chỉ số hài lòng của khách hàng (CSAT) rơi tự do, kéo theo đó là sự bốc hơi của hàng chục triệu đồng chi phí cơ hội do không thể tiếp nhận thêm bệnh nhân mới. Để giải bài toán định tuyến hóc búa này, con người với năng lực tính toán hạn hẹp là không đủ. Chúng ta cần đến một cỗ máy sở hữu trí tuệ toán học siêu việt.
Việc ứng dụng một phần mềm điều phối lịch hẹn lõi AI chính là cuộc đại phẫu thay máu toàn bộ hệ thống vận hành. Các thuật toán định tuyến động (Dynamic Routing Algorithms) bên trong phần mềm hoạt động như một tháp điều khiển không lưu thông minh. Khi một thai phụ đăng ký lịch khám tổng quát, hệ thống không gán cứng họ vào một lộ trình tuyến tính. Máy học (Machine Learning) sẽ liên tục phân tích theo thời gian thực (Real-time Analysis) khối lượng công việc hiện tại của từng phân hệ. Nó nhận ra rằng máy siêu âm số 1 đang có 5 người chờ, nhưng phòng xét nghiệm máu lại đang trống. Lập tức, thuật toán "bẻ ghi", điều hướng thai phụ này đi lấy máu trước, rút ngắn thời gian nhàn rỗi của kỹ thuật viên phòng Lab.
Sự luân chuyển phi tuyến tính này diễn ra cực kỳ mượt mà thông qua các màn hình hiển thị trung tâm. Bệnh nhân không cần hỏi đường, lễ tân không cần gào thét gọi tên. Phần mềm tự động tính toán thời gian hoàn thành (Completion Time) của từng công đoạn để sắp xếp bệnh nhân vào buồng khám tiếp theo ngay khi bác sĩ vừa trống tay. Việc áp dụng các thuật toán cân bằng tải (Load Balancing) đã biến một môi trường hỗn loạn, ồn ào thành một dây chuyền sản xuất dịch vụ y khoa êm ái, trơn tru. Bằng cách vắt kiệt tối đa công suất của từng mét vuông diện tích và từng phút giây của thiết bị, ban giám đốc đã tối đa hóa được thông lượng bệnh nhân (Patient Throughput), đẩy biên lợi nhuận ròng lên mức kỷ lục mà không cần phải chi thêm bất kỳ một đồng vốn nào để mở rộng cơ sở vật chất.
Tham khảo : https://tclinic.io/phan-mem-quan-ly-phong-kham-san-phu-khoa-tclinic/
Hậu quả của sự lãng phí tài nguyên này vô cùng nghiêm trọng. Máy móc đắt tiền thì nằm đắp chiếu, bác sĩ thì ngồi bấm điện thoại chờ đợi, trong khi ngoài sảnh chờ, các mẹ bầu đang mệt mỏi, cáu gắt vì phải nhịn ăn sáng để chờ lấy máu. Chỉ số hài lòng của khách hàng (CSAT) rơi tự do, kéo theo đó là sự bốc hơi của hàng chục triệu đồng chi phí cơ hội do không thể tiếp nhận thêm bệnh nhân mới. Để giải bài toán định tuyến hóc búa này, con người với năng lực tính toán hạn hẹp là không đủ. Chúng ta cần đến một cỗ máy sở hữu trí tuệ toán học siêu việt.
Việc ứng dụng một phần mềm điều phối lịch hẹn lõi AI chính là cuộc đại phẫu thay máu toàn bộ hệ thống vận hành. Các thuật toán định tuyến động (Dynamic Routing Algorithms) bên trong phần mềm hoạt động như một tháp điều khiển không lưu thông minh. Khi một thai phụ đăng ký lịch khám tổng quát, hệ thống không gán cứng họ vào một lộ trình tuyến tính. Máy học (Machine Learning) sẽ liên tục phân tích theo thời gian thực (Real-time Analysis) khối lượng công việc hiện tại của từng phân hệ. Nó nhận ra rằng máy siêu âm số 1 đang có 5 người chờ, nhưng phòng xét nghiệm máu lại đang trống. Lập tức, thuật toán "bẻ ghi", điều hướng thai phụ này đi lấy máu trước, rút ngắn thời gian nhàn rỗi của kỹ thuật viên phòng Lab.
Sự luân chuyển phi tuyến tính này diễn ra cực kỳ mượt mà thông qua các màn hình hiển thị trung tâm. Bệnh nhân không cần hỏi đường, lễ tân không cần gào thét gọi tên. Phần mềm tự động tính toán thời gian hoàn thành (Completion Time) của từng công đoạn để sắp xếp bệnh nhân vào buồng khám tiếp theo ngay khi bác sĩ vừa trống tay. Việc áp dụng các thuật toán cân bằng tải (Load Balancing) đã biến một môi trường hỗn loạn, ồn ào thành một dây chuyền sản xuất dịch vụ y khoa êm ái, trơn tru. Bằng cách vắt kiệt tối đa công suất của từng mét vuông diện tích và từng phút giây của thiết bị, ban giám đốc đã tối đa hóa được thông lượng bệnh nhân (Patient Throughput), đẩy biên lợi nhuận ròng lên mức kỷ lục mà không cần phải chi thêm bất kỳ một đồng vốn nào để mở rộng cơ sở vật chất.
Tham khảo : https://tclinic.io/phan-mem-quan-ly-phong-kham-san-phu-khoa-tclinic/