De gezondheidszorg van een land is een kritieke infrastructuur die een capaciteitsplanning op lange termijn vereist. Onze klant, een ziekenhuis in het zuiden van Nederland, werd tijdens de uitbraak van COVID-19 getroffen door een aanzienlijk beddentekort. Om optimaal te kunnen plannen, logistieke problemen te voorkomen en effectievere preventieve maatregelen te nemen, is inzicht in het aantal beschikbare ziekenhuisbedden en patiëntenbewegingen van groot belang.

Bij het verplaatsen van patiënten van de ene afdeling naar de andere komt meer kijken dan het lijkt. Vaak worden patiënten tijdelijk op vrije bedden van andere afdelingen geplaatst tot er bedden beschikbaar komen. Dit vereist tijdige coördinatie, een vroegtijdig verzoek zou dus de logistieke problemen verminderen. Als er een grote instroom van patiënten komt, is het belangrijk dat er voldoende personeel is om de patiënten goed op te vangen en klinische zorg te verlenen. Ten slotte is het essentieel dat het ziekenhuispersoneel beschikt over de juiste informatie om efficiëntere preventieve maatregelen te nemen, zoals het uitvoeren van meer ontslagrondes wanneer er sprake is van een piekende instroom van patiënten.

Tijdens dit project ondersteunden onze Data Science experts de klant met:

Het team creëerde een hybride model om onze klant de best mogelijke oplossing te bieden. We zorgden ervoor dat het model niet alleen het aantal opgenomen patiënten kon voorspellen, maar ook onder- en bovengrenzen aangaf met een zekere mate van betrouwbaarheid. Zo kun je strategisch plannen voor worse-case scenario’s. Mocht je bijvoorbeeld meer patiënten opnemen dan statistisch verwacht, dan heb je nog steeds voldoende capaciteit. Met de informatie uit deze voorspelling wordt vervolgens de verplaatsing van patiënten van de ene naar de andere afdeling gesimuleerd. Vervolgens hebben we een gebruiksvriendelijk dashboard ontwikkeld dat een duidelijk en beter overzicht toont.