Sisätilapaikannusta hyödyntävä potilaskuljetusmalli Ahveniston sairaalassa
Bibliographic record
Abstract
Katsotaan, että vain teknologian kehitys voi pidemmällä aikavälillä tuoda merkittäviä parannuksia julkisen sektorin tuottavuuteen. Samaan aikaan yhteiskunnallisten resurssien tehokkaampaa käyttöä vaativat tekijät hoitopalveluiden järjestämissä ovat lisääntyneet. \n \nOpinnäytetyö on toteutettiin Hämeenlinnaan rakentuvaa uutta keskussairaalaa Ahveniston sairaalaa silmällä pitäen. Työssä tutustuttiin sairaalaympäristössä tapahtuvan sisätilapaikannuksen teknologioihin ja niiden tuomiin mahdollisuuksiin. Työn tavoitteena oli luoda prosessikuvaus ei-kriittisesti sairaan potilaan sairaalan sisäisestä potilaskuljetuksesta, jossa prosessin tehostamiseksi hyödynnetään sisäpaikannuksen ratkaisuja. \n \nTutkimus toteutettiin nykyisen potilaskuljetusprosessin kuvailulla sekä prosessiin vaikuttavaan toimintaympäristöön perehtymällä. Suomessa sairaalaympäristössä käytössä olevien paikannusratkaisujen kartoittamiseksi toteutettiin verkkopohjainen kysely otannalle Suomen eri sairaanhoitopiirien edustajista. \n \nKyselystä saatujen tuloksien vähäisyyden vuoksi ne eivät ole täysin verrannollisia kertomaan ratkaisujen olemassaolosta ja hyödyntämisestä suomalaisessa terveydenhuollossa koko mittakaavassaan. Kyselyyn vastanneissa organisaatioissa puolella (50%) oli olemassa olevaa sisätilapaikannuksen teknologiaa, mutta sitä ei välttämättä laajassa mittakaavassa hyödynnetty. Ilmi tuloksista kävi myös, että jo hankitusta teknologiasta ei ollut osattu osoittaa tarvittavia kustannushyötyjä, jotta teknologiaa olisi käyttöönotettu. Missään kyselyyn vastanneista organisaatioista sisäpaikannusta ei ollut yhdistettynä osaksi sairaalan sisäistä potilaskuljetusta. Sisätilapaikannuksen ratkaisuja osana potilaskuljetusprosessia tai osana näiden prosessien tehostamista ei ole saatavilla tutkittua tietoa.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.132 | 0.037 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".