આજના આરોગ્યસંભાળ વાતાવરણમાં, જ્યાં કાર્યક્ષમતા અને દર્દીનો સંતોષ સર્વોપરી છે. R દર્દી શેડ્યુલિંગ પ્રક્રિયાઓમાં ડેટા એનાલિટિક્સનું એકીકરણ આરોગ્યસંભાળ પ્રદાતાઓ એપોઇન્ટમેન્ટનું સંચાલન કેવી રીતે કરે છે તે પરિવર્તન કરી રહ્યું છે. J હેલ્થકેર સીએક્સ સોલ્યુશન પ્રદાતાઓ આરોગ્યસંભાળ પ્રદાતાઓ માટે દર્દીના સમયપત્રકને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે અદ્યતન ડેટા-આધારિત પદ્ધતિઓનો વધુને વધુ લાભ લઈ રહ્યા છે. F જે એક સીમલેસ અને કાર્યક્ષમ પ્રક્રિયાને સુનિશ્ચિત કરે છે જે પ્રદાતાઓ અને દર્દીઓ બંનેને સમાન રીતે લાભ આપે છે. K આ અભિગમ એપોઇન્ટમેન્ટની ચોકસાઈ વધારવા. J રાહ જોવાનો સમય ઘટાડવા અને સંસાધન ફાળવણીને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે અનુમાનિત વિશ્લેષણો અ. Y ને રીઅલ-ટાઇમ ડેટાના ઉપયોગ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે.
અનુમાનિત વિશ્લેષણ: નિમણૂકની ચોકસાઈ વધારવી
આગાહીયુક્ત એનાલિટિક્સ આરોગ્યસંભાળ પ્રદાતાઓ માટે, ખાસ કરીને BPO-સંચાલિત પ્રક્રિયાઓમાં ડેટા-આધારિત દર્દીના સમયપત્રકનો પાયાનો પથ્થર બની ગયો છે. ઐતિહાસિક ડેટાનું પૃથ્થકરણ કરીને, જેમ કે દર્દીની વર્તણૂક પેટર્ન, નો-શો રેટ અને એપોઇન્ટમેન્ટ સમયગાળો. R અનુમાનિત મોડેલો નોંધપાત્ર ચોકસાઈ સાથે દર્દીની માંગ અને નિમણૂકના પરિણામોની આગાહી કરી શકે છે. G વાસ્તવમાં, અભ્યાસો દર્શાવે છે કે અનુમાનિત વિશ્લેષણો નો-શો રેટ 30% સુધી ઘટાડી શકે છે , જેના પરિણામે વધુ સચોટ સમયપત્રક અને સુધારેલ સંસાધનનો ઉપયોગ થાય છે.
ઉદાહરણ તરીકે, જો કોઈ ચોક્કસ ક્લિનિક ચોક્કસ દિવસો અથવા બી 2 બી ઇમેઇલ સૂચિ સમયે ઉચ્ચ નો-શો રેટ અનુભવે છે. R તો અનુમાનિત વિશ્લેષણ આ પેટર્નને ફ્લેગ કરી શકે છે, જે BPOને તે મુજબ શેડ્યૂલિંગ પ્રોટોકોલને સમાયોજિત કરવા સક્ષમ બનાવે છે. F આ માત્ર એપોઇન્ટમેન્ટની ચોકસાઈમાં વધારો કરતું નથી પરંતુ એ પણ સુનિશ્ચિત કરે છે કે તબીબી સ્ટાફ અને સાધનો જેવા સંસાધનોનો શ્રેષ્ઠ રીતે ઉપયોગ કરવામાં આવે છે, ડાઉનટાઇમ ઓછો કરે છે અને દર્દીના થ્રુપુટને મહત્તમ કરે છે.
રીઅલ-ટાઇમ ડેટા: પ્રતીક્ષાનો સમય ઘટાડવો
રીઅલ-ટાઇમ ડેટા એકીકરણ એ બીપીઓ-સંચાલિત દર્દીના સમયપત્રકનું બીજું મહત્વપૂર્ણ ઘટક છે . H વર્તમાન પરિસ્થિતિઓનું સતત નિરીક્ષણ અને વિશ્લેષણ કરીને-જેમ કે દર્દીનું આગમન, એપોઇન્ટમેન્ટ કેન્સલેશન અને ક્લિનિકની ch leads ક્ષમતા- હેલ્થકેર. Y CX સોલ્યુશન પ્રદાતાઓ શેડ્યૂલમાં તાત્કાલિક ગોઠવણો કરી શકે છે, જેનાથી રાહ જોવાનો સમય ઓછો થાય છે અને દર્દીના અનુભવમાં સુધારો થાય છે.
સંશોધન સૂચવે છે કે રીઅલ-ટાઇમ
ડેટા ડાયનેમિક રીશેડ્યુલિંગ અને રદ અથવા વિલંબ માટે તાત્કાલિક પ્રતિસાદની મંજૂરી આપીને દર્દીની રાહ જોવાના સમયને 15-20% ઘટાડી શકે છે. D દાખલા તરીકે, જો દર્દી છેલ્લી ઘડીએ એપોઇન્ટમેન્ટ કેન્સલ કરે છે. R તો રીઅલ-ટાઇમ ડેટા Worüber soll ich schreiben? સિસ્ટમ્સ વિલંબ કર્યા વિના ખાલી સ્લોટ ભરીને. J વેઇટલિસ્ટ પર આગામી ઉપલબ્ધ દર્દીને આપમેળે ઓળખી શકે છે અને સૂચિત કરી શકે છે. D વધુમાં, રીઅલ-ટાઇમ ડેટા ડાયનેમિક રિશેડ્યુલિંગ માટે પરવાનગી આપે છે. R જ્યાં લાંબા સમય સુધી રાહ જોવાના સમયનો સામનો . J કરી રહેલા દર્દીઓને વૈકલ્પિક સમય સ્લોટ અથવા સ્થાનો ઓફર કરી શકાય છે. R જેનાથી ઉપલબ્ધ સંસાધનોમાં દર્દીના ભારને વધુ સમાનરૂપે વિતરિત કરવામાં આવે છે.
