Dự báo lượng bệnh nhân ngoại trú tại bệnh viện sử dụng mô hình Holt-Winters, mạng nơ ron nhân tạo ANN và LSTM

Tóm tắt

Dự báo lượng bệnh nhân ngoại trú tại bệnh viện là một công việc quan trọng đối với bệnh viện thời hiện đại để thực hiện sự quản lý thông minh những nguồn tài nguyên y tế của bệnh viện. Vì dữ liệu lượng bệnh nhân ngoại trú thường phi tuyến, có tính mùa và hay biến động, chúng tôi sẽ khảo sát so sánh bằng thực nghiệm hai phương pháp dự báo chuỗi thời gian tiêu biểu: mạng nơ ron nhân tạo (ANN) và mô hình làm trơn hàm mũ Holt-Winters nhằm tìm ra phương pháp hiệu quả nhất đối với bài toán dự báo này. Mô hình Holt-Winters là một phương pháp xác xuất thống kê, trong khi ANN là phương pháp học máy. Chúng tôi sử dụng hai phương pháp dự báo nêu trên để dự báo lượng bệnh nhân ngoại trú hàng ngày tại Bệnh Viện Đa Khoa Khu Vực Củ Chi thu thập trong 3 năm từ năm 2018 đến năm 2020. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình Holt-Winters đem lại kết quả dự báo tốt nhất trong hai phương pháp. Tiêu chí sai số dự báo MAPE của mô hình Holt-Winters đạt 12.25%.