Sektör

Sağlık Bilimleri / Klinik Araştırmalar / Biyostatistik / Hastane Bilgi Sistemleri

Problem

Bir özel hastane grubu, yoğun bakım ünitelerinde sepsis vakalarının geç tespit edilmesi nedeniyle mortalite oranlarının yüksek olduğunu gözlemlemektedir.

Mevcut sorunlar:

• Vital bulgular ayrı sistemlerde tutulmaktadır

• Erken uyarı mekanizması yoktur

• Doktorlar subjektif değerlendirme yapmaktadır

• Büyük veri setleri analiz edilememektedir

Wolfram ile Çözüm Yaklaşımı

Wolfram platformu üzerinde gerçek zamanlı risk skorlama sistemi geliştirilmiştir.

Süreç:

1. Hasta verilerinin (nabız, ateş, tansiyon, CRP, lökosit vb.) toplanması

2. Veri temizleme ve normalizasyon

3. Feature engineering

4. Makine öğrenmesi tabanlı sepsis sınıflandırma modeli

5. Risk skoru hesaplama fonksiyonu

6. Gerçek zamanlı dashboard

7. Klinik alarm eşikleri

Teknik Bileşenler

• Classify / Predict

• LogisticRegression

• RandomForest

• MissingDataHandling

• StatisticalDistributions

• InteractiveDashboard

Kazanımlar

• Sepsis erken teşhis oranı %45 arttı

• Yoğun bakım mortalitesi %18 azaldı

• Klinik karar destek süresi kısaldı

• Doktorlar için sayısal risk skorları sağlandı

• Hastane kalite metrikleri iyileştirildi

Hedeflenen Kullanıcı Profili

• Yoğun bakım üniteleri

• Hastane yönetimleri

• Klinik araştırma ekipleri

• Sağlık veri bilimi uzmanları