预测预约未到情况并改善医疗服务获取：机器学习框架

Source: Dev.to

失约的商业影响

医疗预约失约会对系统绩效产生连锁反应。当患者未取消而缺席时，医疗机构失去为其他需要护理的患者提供服务的机会。其后果包括医疗成本上升、临床资源浪费以及提供者生产力下降。在农村医疗环境中，由于本已有限的就诊渠道，这种影响更为显著。

最新研究表明，基于 AI 的预约系统可以将患者出勤率提升 每月 10 %，并将医院容量利用率提升 6 %。这些改进直接转化为服务质量提升和运营成本降低。

关键预测特征

对多个医疗系统的研究已确定了导致预约失约的稳定风险因素：

• 既往失约记录 – 最近三个月内有失约记录的患者，其下次预约失约的概率是 4.75 ×。
• 预约重新安排 – 重新安排的预约显示出显著更高的失约率。
• 提前时间 – 预约安排与实际就诊日期之间的间隔越长，失约概率越高。
• 付款方式 – 自费患者的失约率高于有保险的患者。
• 预约确认状态 – 未通过自动系统确认的患者风险更高。
• 人口统计学因素 – 年龄、性别和地理位置都有助于提升预测准确性。

研究显示，拥有多次既往失约记录的患者失约率可高达 79 %，而出勤记录良好的患者仅为 2.34 %。

构建预测模型

数据收集与准备

首先从电子健康记录（EHR）系统中收集历史预约数据。一个稳健的模型需要大量数据——某项研究使用了 超过 120 万次预约，涉及 263,464 名患者。关键特征包括：

• 患者人口统计信息（年龄、性别、地址）
• 预约特征（日期、时间、科室、提供者）
• 保险和付款信息
• 历史出勤模式
• 提前预约时间和重新安排指示

模型选择

多种机器学习方法已被证实在缺席预测中有效：

• Logistic Regression – 提供可解释的比值比和概率估计，适合了解风险因素。
• Decision Trees – 生成直观的基于规则的预测，临床工作人员容易理解和应用。
• 高级算法 – JRip 和 Hoeffding‑tree 算法在医院环境中实现了强大的预测性能。

最新研究表明，机器学习模型在预测缺席时可达到 0.85 的准确率，在预测迟到取消时可达 0.92（0–1 评分）。

实施方法

# Conceptual framework for no‑show prediction
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import classification_report, roc_auc_score

# Load and prepare appointment data
appointments_df = load_appointment_data()

# Feature engineering
features = [
    'days_until_appointment',
    'previous_noshow_count_3months',
    'appointment_rescheduled',
    'self_pay_flag',
    'appointment_confirmed',
    'patient_age',
    'appointment_hour'
]

X = appointments_df[features]
y = appointments_df['no_show']

# Train‑test split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.2, stratify=y
)

# Train model
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Evaluate performance
predictions = model.predict_proba(X_test)[:, 1]
print(f"AUC‑ROC: {roc_auc_score(y_test, predictions)}")

实现预测

风险分层

建立一个分层风险分类系统，将预约按未到诊概率进行划分。例如：

有针对性的干预

根据风险等级采用不同的干预策略：

• 高风险患者 – 使用自动回拨系统确认出席、短信提醒、提供灵活的重新预约选项。
• 中风险患者 – 通过短信和电话进行多次提醒。
• 低风险患者 – 采用标准的单次提醒。

某医疗系统成功实施了基于 AI 的回拨方案，使用 VoiceXML 和 CCXML 技术确认高风险预约，并依据患者历史和人口统计信息创建详细的风险画像。

智能超额预订

利用预测模型通过策略性超额预订来优化排班。研究表明，每六个有风险的预约应安排一个超额预订，以在未到诊风险与可能的超额预订之间取得平衡。这种数据驱动的方法能够在保持服务质量的同时提升治疗可用性。

服务质量

成功衡量

跟踪这些关键绩效指标来评估您的未到诊率降低计划：

• 整体未到诊率下降
• 容量利用率提升
• 患者满意度评分
• 医护人员生产力指标
• 因减少浪费而节省的成本

案例研究： 某组织通过改进沟通和预约灵活性，将未到诊率从 49 % 降至 18 %，并在两年内保持在 25 % 以下。

伦理考量

在实施用于医疗保健的预测模型时，请考虑：

• 偏差缓解： 确保模型不会对弱势群体产生歧视。
• 透明度： 向患者说明预测如何用于排程安排。
• 隐私： 按照 HIPAA 及其他法规保护患者数据。
• 公平性： 使用预测来提升访问机会，而不是对高风险群体进行限制。