Titre : | Prévision d’activité aux urgences : Un modèle d’intelligence artificielle (2020) |
Auteurs : | Anne-Claire Brunet |
Type de document : | Article |
Dans : | Gestions hospitalières (n° 598, août-septembre 2020) |
Pagination : | pp.438-440 |
Langues: | Français |
Mots-clés : | Gestion des flux ; Indicateur gestion ; Indicateur gestion hospitalière ; Prévision ; Analyse prévisionnelle ; Urgence hospitalière ; Service urgence ; Hôpital ; Entrée ; Hospitalisation ; Intelligence artificielle ; Modèle |
Résumé : | Les services d’urgence ont de plus en plus de difficultés à faire face à l’afflux de patients qui ne cesse d’augmenter, et les risques de surengorgement sont une réelle menace pour la qualité des soins. Dans ce contexte, la prévision des admissions aux urgences constitue un enjeu de taille. Le déploiement d’un modèle prédictif pourrait permettre aux établissements de s’organiser en amont et de mobiliser les ressources nécessaires pour répondre au mieux à la demande. L’auteur relate ici l’expérimentation réalisée en partenariat avec le centre hospitalier intercommunal de Créteil (CHIC). (R.A.) |
Exemplaires (2)
Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
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098549 | Ges | Périodique | Rennes | Magasin | Empruntable Disponible |
098551 | GES | Périodique | Rennes | Magasin | Empruntable Disponible |