印度新冠疫情下医院患者住院时长预测数据集

印度新冠疫情下医院患者住院时长预测数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：医院管理,患者住院时长,数据科学,疫情,资源分配,预测模型 数据概述： 本数据集包含印度新冠疫情背景下医院患者的住院时长记录，旨在帮助医院优化管理流程和资源配置。数据集涵盖了多个变量，用于预测每位患者的住院时长，该时长被划分为11个不同的类别，从0-10天到超过100天不等。 数据用途概述： 该数据集适用于医院管理领域的数据科学研究，特别是针对患者住院时长的预测。通过分析数据，医院可以识别高住院时长风险患者，并优化其治疗计划以减少住院时间，降低医护人员和访客感染的风险。此外，医院还可以利用这些信息进行床位和房间的提前规划，提高资源利用效率。 举例： 假设某医院引入了本数据集，并利用其中的数据建立了一个预测模型。通过分析患者的各项指标，该模型能够预测每位患者的住院时长。医院可以据此提前为高住院时长风险患者安排合适的床位和治疗方案，从而提高整体运营效率并减少医护人员的工作压力。