RFID Modeling in Healthcare
Notice bibliographique
Résumé
Increasingly, healthcare management systems include investment in and implementation of technology to track the status and movement of various entities within the healthcare environment, including patients, healthcare workers and physical assets. This is often a means of understanding patient flow, controlling inventory, tracking equipment usage, and thereby (ideally) assessing efficiencies in order to optimize resources and processes within that environment (Wang et al., 2006). The focus of this chapter is to highlight the contributions of RFID systems modeling, particularly in relation to an understanding of the nature and extent of system error that is often overlooked experientially. The healthcare environment was chosen as it is an increasingly complex and interesting application area for RFID, and in which a wide range of RFID-based applications and devices already exist and can be envisioned for the future. The insights gained through modeling provide a complementary set of data to those gained from the experiential knowledge of performance in existing installations. To that end, this chapter focuses on a case study of an agent-based model (ABM) of a hospital emergency department (ED), with extensions to modeling the provisioning of a real-time location system (RTLS) using RFID for patient tracking. To contextualize this work, Section 2 reviews conventional and emerging RFID applications in healthcare. Section 3 introduces the agent based modeling technique, invoked to investigate system performance in an application for RFID-enabled patient tracking within an ED. The ABM was developed as a decision support tool oriented towards optimizing RFID placement (minimizing uncertainty) for an actual ED where healthcare managers are considering the deployment of such systems. Section 4 outlines the ABM simulation results, with a particular focus on the nature and extent of system error and uncertainty – both spatial and temporal – that modeling illuminates. Section 5 discusses implementation strategies for an RFID RTLS system reflecting a Service Oriented Architecture approach that leverages existing software systems and focuses on being IP-centric and application- and device-agnostic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».