A five-site outpatient hospital network
Healthcare
شكل هذه المشكلة
The same judgment, made differently every time
المشكلة
Clinics ran a flat 8% no-show assumption and overbooked uniformly, while real no-show rates swung from 4% to 22% by specialty. The result was patients waiting up to 90 minutes in some clinics while specialists sat idle in others.
ما بنيناه
Before building any prediction, we audited the scheduling workflow and found the "no-show" field itself was unreliable - late cancellations, walk-ins, and true no-shows were logged inconsistently across sites. We fixed the data definitions first, then built a per-appointment risk score translated into simple scheduler decision rules, and piloted at one high-variance site for six weeks before expanding.
ما تغيّر
| المقياس | قبل | بعد |
|---|---|---|
| Network no-show rate | 14.6% | 9.1% |
| Patient wait time in piloted specialties | † | down 31% |
| Specialist chair utilisation | † | +11 points, recovering ~240 slots per month per site |
† مقيسة مقابل المستوى السابق للمقياس نفسه.
Network no-show rate
Patient wait time in piloted specialties
مقيس مقابل عملية العميل السابقة نفسها، مُقاسة إلى ١٠٠. والمصدر ينشر مقدار التغيّر، لا الرقم المطلق الذي تغيّر عنه.
الأرقام من سجلات التنفيذ الخاصة بالممارسة للمشروع المذكور، مقيسةً مقابل العملية التي سبقته.
The win wasn't a fancier algorithm - it was that we stopped treating every specialty the same, and our schedulers trusted the tool because they could see the reasoning.Director of Ambulatory Operations
- خط الخدمة
- Forecasting & Planning AI
ابدأ من هنا
أيّ الأربعة هو مشكلتكم؟
أخبرونا بالمستندات والحجم الشهري وسنرسل أقرب سجلّين، مع الأرقام وراء كل منهما وما يلزم لتكرارها على موادكم.
يصلك الرد في غضون يوم عمل واحد، من المهندس الذي سينفّذ العمل.