O pacote de software novo cria automaticamente planos e factor nas variáveis

Que organiza o cuidado serviços é uma tarefa complexa e muito planeamento entra em assegurar-se de que se operem lisamente. Tornado pelo adiutaByte, um projecto de derivado do instituto de Fraunhofer para algoritmos e SCAI de computação científico, adiuta.PLAN são um pacote de software que possa automaticamente criar planos e factor nas variáveis tais como níveis e condições meteorológicas do tráfego no tempo real. O software igualmente mantem planos actualizados para levar em consideração outros factores tais como a disponibilidade do pessoal. Seus algoritmos inovativos fornecem o remédio perfeito para a falta grave de recursos do cuidado.

Cada dia, empresas produz os planos manuais que são adaptados então ao longo do dia, custando quantidades significativas de tempo e de esforço. Pôde ser uma lista do serviço para um hospital, o planeamento da frota para uma empresa de entrega do pacote, o planeamento da prateleira em um armazém, ou certamente uma lista do serviço para o cuidado de paciente não hospitalizado. Neste caso, o prestador de serviços do cuidado tem que fazer seu melhor para distribuir o trabalho entre as equipas de tratamento no dever. Embora haja já utilize ferramentas lá fora no mercado para ajudar os fornecedores com esta tarefa demorada, nenhuns do cuidado deles possa monitorar se a lista do serviço é realmente praticável depois que o plano é feito. O que não oferece é uma solução que possa automaticamente gerar e aperfeiçoar planos. Esta é a diferença enchida pelo adiutaByte, por um projecto de derivado de Fraunhofer SCAI, e por seu software adiuta.PLAN, que resolve problemas de optimização complexos com as aproximações algorítmicas novas, apoiando fornecedores do cuidado no planeamento diário de rotas do cuidado e ajudando as a atribuir equipas de tratamento aos pacientes. Os sectores tais como logísticas e gestão do armazém igualmente estão para tirar proveito da solução.

Combinando uma escala de aproximações algorítmicas
Quatro povos trabalham actualmente na equipe do adiutaByte. O derivado é planeado para a primeira metade de 2019, e está recebendo o financiamento do Fraunhofer-Gesellschaft como parte do programa do INOVADOR de Fraunhofer assim como com o risco de Fraunhofer. O Dr. Dustin Feld do líder da equipa explica a aproximação que contribui ao sucesso de adiuta.PLAN: “Nós estamos combinando uma escala de aproximações algorítmicas, desenhando em técnicas de aglomeração e em métodos da inteligência artificial. Os algoritmos convencionais isolados ou a modelagem matemática do circuito fechado não estão bastante nas encenações em que um sistema deve reagir dinâmicamente aos eventos imprevisíveis tais como engarrafamentos, blocos de estrada ou ausências do pessoal.” Usando uma mistura original de algoritmos, os monitores da solução de adiuta.PLAN viajam e resistem a dados no tempo real, e a factores ele em seu planeamento.

As aplicações diferentes exigem soluções personalizadas. O objetivo pôde ser fornecer equipas de tratamento uma programação que as garantisse um dia sem estresse, ou pôde ser um plano apertado executado com precisão militar. A solução oferece uma escolha das rotas - o mais rápido, o mais curto e o mais rentável. Se o plano escolhido pode ser aperfeiçoado em uma outra maneira, adiuta.PLAN igualmente indicará alternativas e sugestões possíveis.

Por exemplo, uma estrada ou um fechamento da ponte podem jogar uma lista inteira do serviço fora da programação. Em tal encenação, a prioridade é actualizar automaticamente o mais rapidamente possível o plano e comparar o plano previsto contra a situação real. Outros factores igualmente jogam um papel chave na optimização, incluindo qualificações do empregado, preferências do cliente, ausências do pessoal e tipo de veículo. “Se um paciente tem uma preferência particular para uma equipa de tratamento específica, nossos algoritmos levarão em conta automaticamente aquele,” diz Feld.

Economias significativas a tempo e esforço administrativo
A solução automatizada nova oferece o grande potencial para a optimização e as economias, em termos do tempo e a administração, como a equipa de investigação demonstrou com sucesso na corrida de testes em nome de uma equipe forte do cuidado 20 operada pela organização do humanitário de Johanniter. “Normalmente, toma às cabeças da equipe do cuidado duas horas cada manhã para elaborar um plano para as 20 equipas de tratamento. Com nossa solução, tudo que precisa de fazer é aprovar a proposta automaticamente gerada do plano,” diz o cientista de computador. O momento necessário para que as equipas de tratamento obtenham a e das nomeações foi reduzido igualmente por dez por cento.

Usando a aprendizagem de máquina para o planeamento da real-vida
A aprendizagem de máquina é uma outra ferramenta que possa ser usada para aumentar ainda mais o potencial da optimização: “Deixe-nos tomar o exemplo de desenhar uma amostra de sangue. Nós sabemos que o tempo tomado para terminar a tarefa pode bem variar segundo a equipa de tratamento e o paciente. Durante um período mais longo de tempo, os algoritmos podem aprender quanto tempo toma geralmente, significando que as listas futuras do serviço reflectem mais exactamente a realidade da situação,” explicam Feld.

adiuta.PLAN pode ser integrado em soluções de software existentes e, principalmente, fornece os algoritmos do núcleo, de modo que os usuários possam continuar a trabalhar em seu ambiente preferido. Os fornecedores do cuidado podem controlar o alvo e a priorização da optimização através de uma série de controladores e de botões. o adiutaByte pode igualmente fornecer interfaces de utilizador personalizadas no pedido do cliente. Os apps móveis permitirem as equipas de tratamento de acesso directo ao plano quando no movimento.