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克利夫兰诊所的Covid-19由数据建模驱动的策略

克利夫兰诊所正在使用与分析软件供应商SA一起开发的数据模型,为患者的潜在浪涌做好准备,因为Covid-19大流行。

克利夫兰诊所在打击Covid-19的斗争中聘请了。

克利夫兰诊所是克利夫兰的学术中心,在三个州运营11家医院和19个健康中心,以及全球医疗保健组织,拼命地努力对待新冠状病毒的人民感到恶毒。与此同时,在它努力治愈那些已经受灾的人时,随着大流行病的最终传播仍然是一个未知的,医疗保健提供者正准备对待那些尚未感染的人,那些现在健康的人最终将成为Covid的受害者-19。

并这样做,并尽量准备好无论尚未到来,数据建模推动克利夫兰诊所的准备。

3月中旬,在3月9日俄亥俄州的Covid-19中的第一次死亡后不久,诊所开始开发一系列数据模型以显示潜在的患者水平基于各种场景- 一个如果没有发出社会疏远授权,另一个人在特定时间下令排序,另一个授权在另一个时间下降,等等。

在3月16日星期一开始的工作开始后,由以下周一克利夫兰诊所联系了Analytics和Bi Vendor SAS,该伴侣于1982年的合作伙伴,帮助开发模型。在一周内,克利夫兰诊所有预测模型,了解Covid-19的传播可能会在不同的情况下进步,并开始制作数据驱动的决策关于如何为患者的涌入做准备。

这些模型中的真实权力是能够做什么分析,采取一组潜在的政策并测试影响。
史蒂夫贝内特全球公共部门和金融服务实践主任,SAS

“我们采取的方法,我认为与我们看到的其他一些方法略有不同,人们定居在曲线或一系列假设,然后温和,克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)企业分析执行董事克里斯·多诺万(Chris Donovan)说。

在俄亥俄州,直到3月23日都没有人要待在家里的规定。在克利夫兰诊所开发数据模型的几天后,它为最坏的情况做了准备,即社交距离的完全无效。然而,作为不出门的命令的结果,俄亥俄州的现实遵循不同,相对较少的致命模式的轨迹,允许克利夫兰诊所在需求之前保持其设备和人员。

同时,医疗保健提供者仍然准备好如果情况恶化。

“人们看着这些模型,他们希望看到”预测的终点是什么,有多少病,多少致命,但这些模型中的真正力量是做什么分析的能力,采取一套潜在政策和测试影响,“全球公共部门和金融服务实践主任SAS史蒂夫贝内特说。“这允许高级领导,不仅在卫生系统中,而且在政府或公共卫生机构中,基于某种意义,以提高不同政策的影响。”

由一个与Covid-19大流行相关的一个情景产生的克利夫兰诊所的潜在每日入住率在医院开发的数据模型与SAS合作。
由SAS和克利夫兰诊所开发的数据模型显示了医院的潜在每日入住,这取决于与Covid-19相关的一个情景。

这个过程

随着Covid-19的蔓延,在崛起和俄亥俄州加入州的多种死亡名单,在病毒中产生的多重死亡,3月16日的克利夫兰诊所开始在数据模型上开始工作,需要为一个可能的浪涌做好准备耐心。

首先,它看着可用的先生(易感,感染,恢复的)模型 - 以及宾夕法尼亚大学开发的模型,以告知费城及其周围地区的决定,即其他医疗保健组织可以通过简单地插入自己的数据来使用其他医疗保健组织。

然而,克利夫兰诊所面临的问题是缺乏数据。有了这么少的Covid-19测试,无法准确地知道克利夫兰及其周围地区的人感染了新的冠状病毒。

多诺万说:“在我们开发模型的过程中,这个特例的一个挑战是,已知的数据太少了。”“所以,我们在这里采取的方法是,我们可以确定的一件事是,我们的医院接收了多少在诊所的病人。”

在检查了宾夕法尼亚大学模型中使用的代码之后,克利夫兰诊所的数据科学家在3月21-22日的周末工作了一整个周末。

到周一,克利夫兰诊所聘请了SAS,以帮助发展其型号,在随后的日子里,数据分析师准备在内部与管理层分享。计划俄亥俄州东北大流行的影响。

“这种协作的力量……将两组理解这些东西的科学和医学含义的人聚在一起,弄清楚这些模型的含义以及如何最好地应用它们,”Bennett说。“那时你就会明白,也许一个模型并不能告诉我们一些完全准确的东西,而且可以用不只一个模型的见解做出一个混合模型。”

他补充说,结果更好地准备医疗保健提供者,最终为患者提供更好的结果。

然而,SAS不仅仅是帮助克利夫兰诊所为其数据模型写下代码。因为供应商与全球医疗组织合作在美国,它能够提供COVID-19开始在美国传播之前的世界各国和地区的数据。然后克利夫兰诊所将这些数据与自己的信息结合起来,建立更好的预测模型。

数据驱动的决策

最终,克利夫兰诊所和SAS开发了大约十几种不同的数据模型,将潜在的Covid-19患者的数量基于不同的社会疏散级别。

在开发模型后的第一天,在刚刚发出留在休息的订单并效果未知的时候,卫生系统决定为最坏情况做好准备。

克利夫兰诊所官员在6月和7月是近10,000名患者的最糟糕的情况,决定在诊所的医学教育校园开设一家1,000床临时医院,并将许多床铺转换在酒店拥有医院病床。此外,最糟糕的情形方案告知健康系统的决定订购额外的医疗设备,使诊所能够处理近10,000名患者的可能性。

“这些假设是我们[个人防护装备]规划,我们的供应计划,我们的床利用规划,所有这些东西,这是最糟糕的情况的计划,”Donovan说。

然而,现实情况有所好转而不是那个最糟糕的情况。社会疏远对Covid-19的传播有限制影响,随着储存期的终身授权降低了克利夫兰诊所的潜在患者的数量调整了其制剂。

该诊所没有开设1 000个床位的医院,也没有把旅馆的床位改为医院的床位,而是准备在必要时采取但并非必须采取的措施,包括使用临时医院。

“随着我们进一步深入,我们开始看到情况有所缓和,领导层开始做出一些改变,”多诺万说。他说,“当我们觉得在需要的时候可以轻松应对增兵时,他们就开始将部分增兵减少,并将其放在备用状态,准备在特定天数内执行。”

现状

在其数据模型开始工作后六周,看几十个不同的“什么”预测模型克利夫兰诊所与SAS合作开发,能够为需要治疗和住院治疗的COVID-19患者的实际数量保留。

根据Donovan的说法,数据建模是该准备的临界因素。

“我绝对认为,这有助于组织做好准备,做出明智的决定,”他说。他们执行得很快,没有等着看我们是否会陷入(最坏的情况)。”

与克利夫兰诊所能够满足需求,并留在留在家庭措施,到目前为止,俄亥俄州东北部的Covid-19患者的数量低于许多其他地区,诊所已经能够帮助地区受到大流行更加困难的地方。

预测模型是这些决定的背后以及诊所向纽约市和个人防护装备送去医生和护士到底特律。

“我们觉得我们有足够的,我们现在正在看模特。我们有足够的人来通过我们预期到来的位置。[数据建模]真的帮助准备了组织。”

与此同时,SAS正在与许多组织合作,除了从事克利夫兰诊所对抗Covid-19的斗争

贝内特说,该供应商正在与欧洲和亚洲的卫生部、美国的州政府以及世界各地的各种医院和医疗保健提供商合作。他拒绝透露其他客户的身份,指出他们还没有准备公布他们的工作,但他指明德国卫生部是其中之一。

班尼特说:“我们看到世界各地都非常需要这种洞察力,以便能够做克利夫兰诊所正在做的事情。”“他们在问,‘我们如何提前计划,以便获得我们需要的东西?’”

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