阿联酋卫生服务（EHS）正致力于改善门诊预约管理，为此正在开发先进的AI算法，以提供实时人流分析，即“足迹洞察解决方案”。
该软件的开发旨在解决门诊预约管理中遇到的几个挑战，包括患者长时间等待、高比例的爽约率、资源分配不均以及患者流动不顺畅等问题。
阿联酋卫生服务的数据与统计部门主任萨拉·阿尔沙亚博士（Dr. Sara AlShaya）将在HIMSS25全球大会的“足迹洞察：用于优化门诊护理的医疗数据分析解决方案”会议上发言，会议将于2025年3月4日星期二下午1点45分在美国拉斯维加斯威尼斯酒店五楼帕拉佐O厅举行。
阿尔沙亚博士引用了一项定量数据分析，显示护士和医生在高峰时段的等待时间过长，这导致了生产力下降和患者不满。她表示，这种低效的排班和拥挤现象引起了患者和医护人员的广泛不满。
“足迹洞察解决方案”正是为了应对这些挑战而设计的，它利用AI和实时人流分析来优化资源分配、减少等待时间并提升患者体验。
阿尔沙亚博士说：“这一举措旨在通过数据驱动的决策来提高运营效率，最终有助于改善患者的治疗效果和整体医疗服务。”
该计划的开发遵循了一个结构化的流程，从评估和规划开始，对现有的门诊预约管理流程进行了全面评估。利益相关者，包括医护人员和数据科学家，确定了关键痛点，如长时间等待、资源利用率低和患者流动不畅等。
设定了可衡量的目标和成果KPI，建立了EHR与分析平台之间的数据管道，并对数据进行了清理，以便存储在EHS的数据仓库中。试点模型帮助改进了设计。
阿尔沙亚博士表示，AI在捕捉和分析实时人流数据方面发挥了重要作用，使医疗机构能够深入了解患者的移动情况、预约流程和瓶颈问题。
她说：“这些模型还预测了高峰时段的患者流量，使我们可以主动分配资源，以减少过度拥挤和人员不足的问题。”
“足迹洞察”解决方案显著提高了运营效率，减少了等待时间，带来了实质性的益处，包括节省成本、提高生产力和更好的患者满意度，阿尔沙亚博士表示。
她补充道：“该项目的高级数据分析应用使EHS成为技术驱动型医疗改进的潜在典范。此外，系统的适应性为未来集成更先进的AI模型和预测工具提供了路径，使其成为一个支持长期战略医疗目标的不断发展的框架。”
阿尔沙亚博士希望与会者能够更深入地了解如何通过高级分析和AI来实现数据驱动的解决方案，从而改变门诊护理。
她表示：“会议结束时，他们应该感到受到启发，并有能力倡导和应用创新技术，以推动医疗服务持续改进。”
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