Введение:

Здравоохранение по своей сути направлено на спасение жизней и предоставление пациентам наилучшего ухода. На этой арене с высокими ставками точность и эффективность имеют первостепенное значение. Представьте себе сценарий, в котором каждое лекарство, каждая часть оборудования находится там, где оно необходимо, именно тогда, когда оно необходимо. Это не просто видение; это перспектива науки о данных в здравоохранении.

В последние годы наука о данных стала маяком надежды на решение некоторых из наиболее сложных проблем в здравоохранении. Это компас, который ведет нас к улучшению результатов лечения пациентов, экономически эффективному лечению и оптимизации операций. В этом преобразующем ландшафте наше сегодняшнее путешествие состоит в том, чтобы изучить конкретный проект, который вращается вокруг оптимизации медицинского инвентаря. Этот проект посвящен не только цифрам и алгоритмам; Речь идет о том, чтобы каждый пациент получал помощь, которую он заслуживает, за счет наличия необходимых ресурсов в нужное время.

Наука о данных в здравоохранении:

Наука о данных, которую часто называют «новым рубежом» в здравоохранении, меняет всю отрасль. Помимо стетоскопа и скальпеля, данные стали основным инструментом для врачей, администраторов и исследователей. Это больше не ограничивается подсчетом цифр; речь идет о выявлении скрытых идей, прогнозировании вспышек заболеваний, персонализации планов лечения и, да, даже об оптимизации поставок жизненно важных лекарств и медицинского оборудования.

Подумайте: наука о данных позволяет больницам точно прогнозировать уровень госпитализации пациентов. Это дает возможность медицинским работникам анализировать эффективность различных схем лечения. Это помогает в раннем выявлении заболеваний, потенциально спасая бесчисленное количество жизней. И в самом центре этих преобразований находится наш проект, целью которого является обеспечение точного управления медицинскими запасами — жизненной силой здравоохранения — во избежание нехватки и потерь.

Итак, отправляясь в путешествие в мир оптимизации медицинских запасов, помните, что речь идет не только о цифрах и данных. Речь идет об улучшении самой сути здравоохранения — обеспечении того, чтобы, когда пациент в этом нуждается больше всего, в обязательном порядке были подходящие лекарства и подходящее оборудование.

Цель проекта:

Основная цель нашего проекта по оптимизации медицинского инвентаря предельно ясна — произвести революцию в способах управления медицинским инвентарем в медицинских учреждениях. Речь идет не только об оптимизации процессов; речь идет о том, чтобы каждая организация здравоохранения, независимо от ее размера и местоположения, имела надежную и эффективную систему управления основными медицинскими материалами.

Эффективное управление медицинскими запасами — это не что иное, как спасательный круг для организаций здравоохранения. Представьте себе: в больнице не хватает жизненно важных лекарств во время вспышки гриппа, или в клинике, пытающейся найти критически важные медицинские устройства во время экстренной операции. Эти ситуации представляют собой не просто неудобства; они могут быть вопросами жизни и смерти. Цель нашего проекта — исключить такие сценарии путем разработки системы, которая оптимизирует медицинский инвентарь, гарантируя, что расходные материалы всегда доступны, когда и где они необходимы.

Проблемы, с которыми пришлось столкнуться:

Как и в любом проекте, наш путь к оптимизации медицинских запасов не обошёлся без проблем. Мир здравоохранения динамичен и сложен, и управление медицинскими запасами не является исключением. Здесь мы более подробно рассмотрим некоторые препятствия, с которыми мы столкнулись.

Во-первых, огромные масштабы и разнообразие предметов медицинского назначения представляют собой серьезную проблему. От фармацевтических препаратов с разными сроками годности до специализированного оборудования с различными требованиями к хранению — обеспечение наличия на складе нужных товаров является логистической загадкой.

Прогнозирование спроса – еще один сложный вопрос. Потребности в медицинской помощи могут непредсказуемо колебаться под влиянием сезонных заболеваний, эпидемий или даже времени суток. Наш проект должен был решить эту проблему, чтобы избежать ситуаций дефицита и избытка запасов.

Перебои в цепочках поставок, подобные тем, которые произошли во время пандемии COVID-19, еще больше усугубили проблемы. Внезапные сбои в глобальной цепочке поставок могут иметь каскадные последствия для доступности критически важных предметов медицинского назначения.

Более того, медицинский инвентарь часто включает в себя скоропортящиеся товары, такие как вакцины и препараты крови, что еще больше усложняет ситуацию. Чтобы эти предметы оставались жизнеспособными и эффективными, необходимо точное управление температурой и хранением.

В следующих разделах мы подробно рассмотрим, как наука о данных сыграла ключевую роль в решении этих проблем, сделав управление медицинскими запасами не только эффективным, но и легко адаптируемым к постоянно меняющейся среде здравоохранения.

Точный подход, основанный на данных:

Представьте себе организацию здравоохранения, стремящуюся к безупречному управлению запасами, где медикаменты всегда доступны в случае необходимости, а финансовые ресурсы оптимизированы. Это видение стало реальностью благодаря нашему подходу точности, основанному на данных.

Сбор данных:

В самом разгаре этой трансформации мы отправились в экспедицию по сбору данных. Точно так же, как опытный археолог тщательно обнаруживает древние артефакты, мы прочесали обширные архивы записей и баз данных медицинских организаций. Какие сокровища мы искали? Исторические данные — окаменелости управления запасами.

Мы раскопали обширный кладезь информации:

- Типы предметов, похожие на виды в экосистеме, каждый со своими уникальными характеристиками.

- Количества, такие как численность населения, для оценки масштаба спроса.

- Модели использования, отражающие смену времен года и климата.

- Сроки закупок, отслеживание жизненно важных процессов цепочки поставок.

Эти данные представляли собой ДНК нашей системы инвентаризации, хранящую тайны ее прошлого, настоящего и, возможно, будущего. Это была основа, на которой мы построили нашу стратегию точности, основанную на данных.

Подобно тому, как кольца дерева раскрывают его историю, эти исторические данные содержат историю управления запасами организации здравоохранения. Нашей задачей было расшифровать эти истории, понять их закономерности и предугадать будущие потребности организации в запасах.

Оставайтесь с нами, поскольку мы углубляемся в подход точности, основанный на данных, чтобы узнать, как эта сокровищница данных была преобразована в практические идеи, которые произвели революцию в управлении запасами в отрасли здравоохранения.

Предварительная обработка данных:

Точно так же, как ремесленник тщательно лепит шедевр из необработанного камня, мы превратили наши необработанные данные в произведение искусства. Предварительная обработка данных стала инструментом, который преобразовал наш набор данных, обеспечив его соответствие самым высоким стандартам качества и согласованности.

Представьте себе наш набор данных как кусок мрамора, содержащий дефекты и неровные края. Нашей первой задачей было тщательно очистить данные, удалив любые дефекты и несоответствия. Подобно восстановлению древнего артефакта, мы проверили данные, чтобы убедиться в их надежности и точности.

Но в этой головоломке были недостающие детали, точно так же, как история оставляет пробелы, ожидающие заполнения. Мы взяли на себя роль детективов, разгадывающих тайну пропавших ценностей. Каждое пропущенное значение было своего рода недостающей подсказкой, и мы использовали различные методы, чтобы заполнить эти пробелы.

Выбросы, эти аномалии в наборе данных, были сродни редким драгоценным камням, ожидающим своего открытия. Мы обращались с ними осторожно, выявляя и устраняя выбросы, чтобы гарантировать, что они не нарушают гармонию нашего анализа.

Кроме того, как и при переводе древних иероглифов, мы преобразовывали категориальные переменные в числовые форматы, где это было необходимо. Это преобразование позволило нам раскрыть скрытую информацию в данных.

Анализ данных и EDA

Теперь, когда наш набор данных отполирован и усовершенствован, мы отправились в грандиозное путешествие открытий, во многом подобно великим исследователям прошлого. Нашими инструментами были не компасы и карты, а статистические сводки, визуализации и искусство исследовательского анализа данных (EDA).

Мы объединили силу всех четырех бизнес-моментов в EDA — асимметрии, эксцесса, центральной тенденции и распространения. Они были нашим компасом, ведущим нас через ландшафт данных. Но иногда местность таит в себе тайны, требующие более глубокого изучения.

Мы разгадали истории, скрытые в данных. Нашими инструментами повествования были одномерный и двумерный анализы, повествующие о взаимосвязях и взаимодействиях между переменными. Многомерный анализ позволил нам расшифровать симфонию данных и понять, как переменные гармонируют друг с другом.

В разгар этого исследования мы наткнулись на концепцию FSN — вроде классификации древних реликвий по категориям толстых, медленных и неподвижных. Эта классификация внесла ясность в реестр, позволив более точно принимать решения.

Разработка функций была нашим творческим подходом: создание новых переменных, которые открывали новые перспективы в наборе данных. Это было сродни созданию нового шедевра из уже имеющихся материалов.

Теперь представьте нас современными рассказчиками, рассказывающими истории о нашем путешествии по анализу данных. Мы выявили тенденции, определили сезонность и выявили закономерности. Эти открытия стали сокровищем, которое направило нас на путь оптимизации управления запасами.

Встречавшиеся проблемы:

Представьте себе: наше путешествие, основанное на данных, хотя и было многообещающим, не обошлось без драконов и извилистых дорог. По мере того, как мы углублялись в фазу, основанную на данных, мы столкнулись с огромными проблемами.

Представьте себе, что вы идете по густому лесу, где неполные и противоречивые данные скрываются, как скрытые ловушки. Обработка этих аномалий данных требовала точности канатоходца; один неверный шаг может внести предвзятость в наш анализ. Но мы упорствовали, применяя методы тщательной предварительной обработки и проверки данных, чтобы обеспечить целостность нашего набора данных.

Кроме того, интеграция данных из разных источников напоминала сбор частей сложной головоломки. Каждый источник имел свой формат и язык, сродни расшифровке древних свитков. Однако благодаря неустанным усилиям и тщательной проверке нам удалось гармонизировать эти разнообразные источники данных, создав последовательный и всеобъемлющий набор данных.

Повышение точности с помощью подхода, основанного на данных:

Наши исследования, основанные на данных, дали золотой самородок понимания — сезонность спроса. Представьте себе, что это открытие ритма природы в данных. Это глубокое открытие изменило наш подход к прогнозированию и оптимизации.

Точно так же, как композитор настраивает симфонию, мы совершенствуем наши модели прогнозирования. LSTM, наш любимый инструмент, был виртуозом, способным улавливать самые сложные мелодии в данных. Архитектура LSTM с ее ячейками памяти и вентилями напоминала дирижера, руководящего оркестром. Это позволило нам не только обнаружить, но и предвидеть динамичный характер спроса на медицинские товары.

Мониторинг в режиме реального времени стал нашим стражем, защищающим от дефицита и избыточных запасов. Представьте себе, что это маяк, безопасно направляющий корабли через коварные воды. Оперативная корректировка уровня запасов на основе данных в реальном времени обеспечила слаженную работу оркестра медицинских товаров.

Использование возможностей машинного обучения:

В центре нашего путешествия было искусство машинного обучения, волшебная палочка, используемая для повышения точности инвентаризации.

Роль машинного обучения:

Машинное обучение стало волшебным зельем, которое повысило нашу точность. Оно даровало нам способность предвидеть структуру спроса, подобно провидцам, заглядывающим в будущее. Прогнозная аналитика, наша книга заклинаний, позволила нам создавать прогнозы, которые танцевали в ритме времени.

Алгоритмы машинного обучения:

В поисках точности мы углубились в тайное искусство машинного обучения, где алгоритмы были нашими заклинаниями, а данные — нашей магической сущностью. Среди этих заклинаний одно оказалось самым очаровательным — LSTM.

Представьте себе LSTM как мифического феникса, восставшего из пепла традиционных методов прогнозирования. Он обладал силой вдохнуть жизнь в дремлющие секреты, спрятанные в древних свитках данных временных рядов.

LSTM с его ячейками памяти и вентилями был нашим оракулом. Он изучал глубину данных, расшифровывая сложные зависимости и закономерности, вплетенные в ткань спроса на медицинские товары. Каждая ячейка памяти была своего рода хранителем прошлого, помня шаги спроса во времени. Врата позволяли нам контролировать поток информации, улавливая нюансы того, как события прошлого влияли на настоящее и будущее.

Но на этом история не заканчивается. Помимо феникса в нашем арсенале была еще одна мистическая сила — АРИМА. Это древнее заклинание имело богатую традицию историю и принесло замечательные результаты.

АРИМА, как мудрый мудрец, полагался на мудрость времени. Оно различало ритмичные удары и отголоски спроса, понимая, как история повторяется. ARIMA была мастером авторегрессии, интеграции и скользящих средних, опираясь на свои древние свитки для точных прогнозов.

В разгар нашего очаровательного путешествия ARIMA продемонстрировала свое мастерство, часто давая нам предсказания, которые перекликались с историческими истинами. Это было свидетельством вечной мудрости, скрытой в данных.

Однако, как знает каждый волшебник, выбор заклинания зависит от характера задачи. Хотя и LSTM, и ARIMA были очаровательны, мы решили пойти по пути, освещенному ARIMA. Его точность и соответствие историческим данным сделали его палочкой-палочкой для нашего путешествия, направляя нас к оптимизированному управлению медицинскими запасами.

Итак, наша история продолжается: ARIMA прокладывает путь через лабиринт спроса на медицинские товары, поскольку мы стремимся к точности и совершенству в нашем приключении, основанном на данных.

Характеристики и параметры данных:

Наши данные, как карта сокровищ, содержали подсказки в виде особенностей. Исторические данные о спросе, подобно древним рунам, передают историю потребления в прошлом. Сроки выполнения закупок, как и приливы и отливы, влияли на наличие поставок. Особые события и праздники, такие как небесные совпадения, произносят свои заклинания по требованию. Сезонность, основная причина наших данных, диктовала приливы и отливы потребностей в медицинских товарах.

Визуальные улучшения:

Чтобы поделиться своими выводами и привлечь заинтересованные стороны, мы стали визуальными рассказчиками. Думайте о нас как о художниках, рисующих данными. Нашими кистями были коробчатые диаграммы и гистограммы, показывающие распределение и характеристики переменных. Тепловые карты, как и карты сокровищ с цветовой кодировкой, показывают корреляцию между факторами. Наши визуализации представляли собой полотно, отражающее суть тенденций спроса, точность прогнозов и глубокое влияние стратегий оптимизации с течением времени.

Раскрытие лабиринтов времени: графики ACF и PACF:

В нашем путешествии по раскрытию секретов данных временных рядов мы столкнулись с парой мистических карт, известных как графики функции автокорреляции (ACF) и функции частичной автокорреляции (PACF). Это были не просто обычные карты; они были воротами в прошлое и предвестниками будущего.

Сюжет ACF:

Представьте себе это как ночь наблюдения за звездами, когда мы всматриваемся в космические связи наших данных. График АКФ напоминал небесную карту с точками запаздывания по оси X и корреляциями по оси Y. Каждая точка на диаграмме хранила в себе историю, связь между настоящим и прошлым.

Наблюдая за графиком АКФ, мы обнаружили созвездия корреляций. Некоторые звезды сияли ярко, показывая прочные связи с самими собой в прошлом. Другие слабо мерцали, указывая на более слабые связи. Расстояния между этими звездами, или точки запаздывания, раскрыли ритмы и циклы, скрытые в наших данных.

Сюжет PACF:

Сюжет PACF, напротив, походил на шляпу фокусника, скрывавшую лишь самые существенные связи. Это устранило влияние промежуточных точек задержки, что позволило нам увидеть прямые связи между моментами времени.

Представьте себе цепочку домино, каждая из которых падает из-за предыдущей. График PACF был нашим руководством по выявлению домино, ответственного за каждое падение. Оно обнажило непосредственные зависимости, словно след из хлебных крошек, ведущий нас во времени.

Расшифровка свитков времени:

Изучая эти небесные и магические карты, мы получили глубокое понимание временных отношений в наших данных. Мы могли видеть, как каждый момент времени шептал тайны своим прошлым и будущим аналогам.

Графики ACF и PACF предоставили нам основу для понимания задержек, отголосков прошлого и шагов будущего. Вооружившись этими знаниями, мы были готовы мудро выбирать заклинания.

В мистической сфере прогнозирования временных рядов, где сходилось прошлое и будущее, графики ACF и PACF были нашими проводниками, освещающими путь вперед. С их помощью мы выбрали ARIMA в качестве нашего надежного инструмента, готового разгадать тайны спроса на медицинские товары и добиться точности в управлении запасами.

Конечно, давайте добавим краткий раздел настройки гиперпараметров для моделей LSTM и ARIMA:

Настройка гиперпараметров для LSTM:

В области LSTM наше стремление к точности привело нас к изящному искусству настройки гиперпараметров. Мы тщательно настроили такие параметры, как количество модулей LSTM, размер пакета, скорость обучения и эпохи, чтобы организовать производительность нашей модели. Поиск по сетке и случайный поиск были нашими союзниками в этом начинании, помогая найти оптимальную конфигурацию.

Настройка гиперпараметров для ARIMA:

В древних свитках ARIMA настройка гиперпараметров заключалась в поиске правильной комбинации p, d и q. Мы изучили различные значения этих параметров, изучая их влияние на точность модели. AIC и BIC были нашими путеводными звездами, которые привели нас к наиболее экономной и точной конфигурации.

Эти усилия по настройке были сродни калибровке наших заклинаний, гарантируя, что они идеально гармонируют с нюансами наших данных. Имея в руках точно настроенные модели, мы были готовы к точности в управлении запасами.

Создание точной сети с помощью Streamlit:

Представьте себе портал, ворота в мир точного управления медицинскими запасами. Мы создали этот портал с помощью Streamlit, инструмента, столь же удобного для пользователя, как проторенная тропа через тихий лес.

В основе этого веб-фреймворка лежит уникальный дизайн. Это похоже на разговор с мудрецом, в котором пользователь имеет право выбрать количество недель предстоящего путешествия. Этот выбор имеет решающее значение, поскольку он определяет судьбу предметов медицинского назначения.

Выбор пользователя становится маяком, ведущим нашу модель ARIMA через лабиринт времени. При выборе каждой недели модель дает прогноз, прогноз необходимого количества для каждого препарата. Пользователь словно держит нить судьбы, разгадывая будущие потребности в инвентаре.

Streamlit с интуитивно понятным интерфейсом превращает сложное прогнозирование в удобный диалог. Вклад пользователя формирует результаты, делая точность управления запасами доступной для всех, кто ее ищет.

В этой сети точности каждый клик, каждый выбор и каждый прогноз — это шаг к оптимальному управлению запасами. Это свидетельство мощи науки о данных, машинного обучения и удобного дизайна, которые объединяются для доставки нужных медикаментов в нужное время.

Завершая эту главу, мы смотрим в будущее с оптимизмом, зная, что путь к точности и совершенству в логистике здравоохранения продолжается. Наследие этого проекта — приглашение для всех, кто стремится повысить эффективность и точность управления медицинскими запасами.

Объединение фармацевтики и науки о данных для точного здравоохранения:

Я Йогеш Таккала, выпускник аптеки, ставший энтузиастом обработки данных. Мой путь — это сочетание знаний в области здравоохранения и точности, основанной на данных.

История и переход. Создав фармацевтический фонд, я решил заняться наукой о данных, чтобы добиться точности в логистике здравоохранения.

Контактная информация: свяжитесь со мной наhttps://yogeshthakur11.github.io/Portfolio-Website/index.html или LinkedIn: [https://www.linkedin.com/in/yogesh -thakkala-729303253/].

Уникальные квалификации:

Сочетание знаний в области фармацевтики и науки о данных отличает меня от других в точном предоставлении решений в области здравоохранения. Присоединяйтесь ко мне в создании будущего совершенствования здравоохранения с помощью данных.

Желаем вам всего наилучшего на пути к точности в логистике здравоохранения и совершенству в области обработки данных. Пусть ваш путь будет отмечен постоянными инновациями и успехом.