Validation of a Hospital Digital Twin with Machine Learning

要約

最近、ボトルネックと改善領域をよりよく理解するために、医療におけるプロセス フローのデジタル ツインを開発することに関心が高まっています。
重要な課題は検証プロセスにあります。
病院の患者のベッドターンアラウンドタイムを決定するためのエージェントベースのシミュレーションモデルを使用したデジタルツインの進行中の作業について説明します。
モデルの検証と感度分析の実装には、機械学習を使用した戦略を採用しています。

要約(オリジナル)

Recently there has been a surge of interest in developing Digital Twins of process flows in healthcare to better understand bottlenecks and areas of improvement. A key challenge is in the validation process. We describe a work in progress for a digital twin using an agent based simulation model for determining bed turnaround time for patients in hospitals. We employ a strategy using machine learning for validating the model and implementing sensitivity analysis.

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