病院の病床管理の担当が入退院の記録から Python で病棟ごとの4日先までの空床を見込み、毎朝の入院の受入れの調整に使う

処理の起点を決める

毎朝6時に動かします。 夜間の緊急入院と早朝の死亡退院が電子カルテに入り終わる時間で、8時半の病床調整の会議までに、病床管理の担当が印の付いた病棟に電話する時間を残せます。 7時半では、申し送りの時間と重なって電話がつながりません。

夜間に電子カルテの書き出しが失敗していたら、前日の見込みを使わず、資料の冒頭に「本日は見込みなし」と出します。 前日の見込みは、夜間の入退院が入っていないので、病床管理の担当を誤らせます。

日中の出し直しはしません。ただし、大きな事故などで緊急入院がまとまって来た日は、病床管理の担当が手で動かせるようにしておきます。 その場合も、出し直した時刻を資料に書きます。

モデルの学ばせ直しは、毎月の初めに1回行います。 毎朝動かすのは、学ばせ済みのモデルで在院の患者の確からしさを出す部分だけです。学ばせ直した月は、前の版と新しい版の見込みを1週間並べ、 外れ方が悪くなっていないかを確かめてから切り替えます。診療科の新設や病棟の再編があった月は、切り替えを1か月遅らせます。

入力データを集める

質を決めるのは、退院予定日の入力です。 入力されている患者の退院は、確からしさが高く出ます。入力されている割合が病棟ごとに違うと、見込みの当たり方も病棟ごとに違います。 運用を始めると、看護師長から「入力を増やしたい」という声が出ることが多く、それ自体がこの構成の効き目の1つです。

病名や検査値は入れません。 見込みに効きそうに見えますが、入れる項目を増やすほど、外に出せない情報を扱う範囲が広がります。 入院からの日数、術後の日数、診療科、入院の経路だけで足りるかを、先に確かめます。

データの取得方法を決める

電子カルテから、決まった列の並びで表の形に書き出す設定を作り、院内のネットワークの決まったフォルダに毎朝5時半に置きます。多くの電子カルテには、帳票や二次利用のための書き出しの機能があります。定時の書き出しが作れるかは、電子カルテの提供元に確かめます。 作れないうちは、夜勤の担当が書き出す運用で始めることになります。

患者の番号は、書き出すときに仮の番号に置き換えます。 置き換えの対応表は電子カルテの側に残し、この構成の側には持ちません。看護師長に確かめるときは、病棟と仮の番号から電子カルテで本人を引きます。

AIへ渡す前に整形する

1. 入院ごとの記録を日ごとに広げる … 過去の入院を「入院からの日数ごとの行」に広げ、その日のうちに退院・転棟したかの列（した 1、しない 0）を作ります
2. 転棟の扱いを決める … 病棟の空床を見込むので、転棟もその病棟からの「退出」として数えます。 転棟先の病棟には、転棟を「入院」として数えます
3. 死亡退院の扱いを決める … 空床の数としては退院と同じに数えますが、見込みの資料には区分を出しません
4. 術後の日数を作る … 手術の無い患者は値なし（NaN）のまま渡します
5. 退院予定日までの日数を作る … 入力の無い患者は値なしのまま渡します
6. 閉鎖中の床を引く … 修理や感染対策で閉じている床は、病床の数から引きます
7. 長く入院している患者を分ける … 入院から60日を超える患者は、学ばせる記録の数が少ないので long_stay の印を付けます

2番目を軽く見ないでください。 集中治療室から一般病棟への転棟は、一般病棟の側から見ると緊急入院と同じように床を埋めます。転棟を数えないと、集中治療室を持つ病院ほど、一般病棟の空床を多めに見込みます。

AIに処理させる

させるのは、在院の患者ごとに「各日の終わりまでに退院・転棟している確からしさ」を出すことと、病棟ごと・日ごとの緊急入院の数の平均を出すことです。 予定入院の数え上げ、抽選、空床への換算、印付けは、決まった計算で行います。

4日先の確からしさは、1日ずつ積み重ねて出します。 明日の退院の確からしさを出し、明日まで残っていたとした場合のあさっての確からしさを出し、と続けます。入院からの日数と術後の日数は、1日ずつ進めて渡します。 4日分の確からしさを一度に出すより、項目の意味がずれません。

空床の数は、1万回の抽選で出します。 患者ごとの確からしさに従って「退院する・しない」を抽選し、緊急入院の数をポアソン分布で抽選し、予定入院を足し引きして、病床の数から在院の数を引いた残りを数えることを1万回繰り返します。 その真ん中と1割の位置が、空床の真ん中と少なめの数です。

病棟の空床を直接見込むモデルにしないのは、意図してのことです。 病棟ごとの日々の空床だけを学ばせると、誰が入院しているかという顔ぶれの違いを映せません。 術後の患者が多い週と、転院を待つ患者が多い週の違いは、病棟の平均からは出てきません。

2行目がいちばん起きやすい失敗です。 患者ごとの確からしさが出ていると、「確からしさの高い順に退院の調整を急ぐ」使い方を思いつきます。それは見込みの使い方ではなく、退院の判断への介入です。 資料には病棟ごとの合計だけを出し、患者ごとの確からしさは出しません。

指示内容を固定する

この構成は生成AIを使わないので、プロンプトの代わりに、モデルの設定と計算の規則を書いておきます。

【退院・転棟の確からしさ】
- HistGradientBoostingClassifier（loss="log_loss"）
- 1行 = 1入院 × 入院からの日数
- 目的の値 = その日のうちに退院・転棟したら 1、しなければ 0
- categorical_features = ["ward", "dept", "route", "weekday", "age_band"]
- 値なしのまま渡す項目 = 術後の日数、退院予定日までの日数
- 学ばせ方と確かめ方は TimeSeriesSplit（入院日の順に並べ、gap = 7日分）

【緊急入院の数】
- statsmodels の GLM(family=Poisson)
- 1行 = 1病棟 × 1日、目的の値 = 緊急入院と転棟による入りの数
- 項目 = 曜日、祝日、連休明け、月、切片（自分で足す）
- exposure = その日の病床の数（閉鎖中の床を引いたもの）

【抽選】
- 1万回、乱数の種は日付から決めて記録する
- 患者ごと … 日ごとの確からしさで binomial(1, p) を引き、退院した日以降は数えない
- 緊急入院 … 病棟ごとの平均で poisson を引く
- 予定入院 … 確定の予約は全数、仮の予約は数えない
- 空床 = 病床の数 − 在院の数（抽選後）− 入った数

【出す数】
- 真ん中 = 1万回の空床の中央値
- 少なめ = 1万回の空床の 10％の位置（10回のうち9回はこれ以上空く）
- 空床が負になる回の割合 = 定員を超える入りが見込まれる割合

【印を付ける条件】
- tight     … 少なめの空床が 0 未満
- long_stay … 入院から60日超の患者が病棟の2割以上
- new_ward  … 開いてから半年未満の病棟
- shift     … 前日の見込みから真ん中の空床が3床以上動いた
- no_plan   … 退院予定日の入力が病棟の患者の3割未満
- 印の無い病棟は、看護師長への電話なしで資料に載せる

少なめを1割の位置にするのは、意図してのことです。 受入れを約束してから空床が足りなくなると、専門外の病棟に入院してもらうか、受入れを取り消すことになります。 少なめの側で約束し、空いたら追加で受けるほうが、患者にも紹介元にも負担が小さく済みます。

空床が負になる回の割合を出すのは、病室の定員を超えないためです。 医療法施行規則第10条は、病室には定員を超えて患者を入院させないことを求めています（臨時応急のため入院させるときを除く）。この割合が高い日は、前もって転棟や転院の調整を進めるかを会議で決めます。

出力形式を固定する

病棟・日ごとに、次の形のJSONを作り、表にして病床調整の会議の資料に載せます。

{
  "ward": "",
  "date": "",
  "beds_available": 0,
  "census_now": 0,
  "expected_out": { "p50": 0 },
  "expected_emergency_in": { "mean": 0 },
  "scheduled_in": 0,
  "empty_beds": { "p50": 0, "p10": 0 },
  "over_capacity_ratio": 0,
  "discharge_plan_coverage": 0,
  "flags": ["tight | long_stay | new_ward | shift | no_plan"],
  "model_version": "",
  "manager_note": { "empty_beds": null, "reason": "" }
}

1つ目の理由は、空床を「出る・入る・予定」に分けて見せられることです。 空床の見込みが少ないとき、退院が少ないのか、緊急入院が多いのか、予定入院が集まっているのかで、打つ手が違います。 予定入院が集まっているなら、別の病棟に振り分ける相談ができます。

2つ目は、discharge_plan_coverage を出せることです。 退院予定日が入力されている患者の割合で、この割合が低い病棟の見込みは幅が広くなります。 看護師長に入力を頼む材料になります。

3つ目は、manager_note で直した記録が残ることです。 看護師長に確かめて空床の数を直したら、その値と理由を書きます。翌日に、どちらが当たったかを比べられます。

システムへ連携する

電子カルテへは書き込みません。 出すのは会議の資料までで、退院予定日を自動で入れる、病室を自動で割り当てる、といった書き込みはしません。 書き込みを足すと、見込みが診療の記録に混ざります。

この構成は、院内のネットワークの中だけで動かします。 外部のサービスとはつなぎません。ライブラリの更新も、院内の手順で取り込みます。

人が確認する

病床管理の担当が電話するのは、印の付いた病棟だけです。 印の無い病棟は、資料の空床の見込みをそのまま会議に出します。全病棟に電話する運用を残すと、第10章の12.0時間には収まりません。

1. tight を先に見る … 少なめの空床が0を下回る病棟です。看護師長に退院の予定を確かめ、予定入院の振り分けを考えます
2. shift を見る … 前日から大きく動いた病棟は、夜間に緊急入院が続いたか、転院が決まったかを確かめます
3. no_plan と long_stay を見る … 見込みの幅が広い病棟は、看護師長の見立てを優先します
4. 直したら理由を書く … manager_note に値と理由を残します

1番目で、見込みより看護師長の見立てを優先する場面があって構いません。 見込みは過去の記録から出した数で、今朝の患者の様子は知りません。 直した記録を残せば、どちらが当たりやすいかが分かってきます。

会議では、今日の分より3日先・4日先の行を先に見ます。 今日の空床は、会議の後の退院でどうせ動きます。数日先に tight が続く病棟があれば、その日の予定入院を別の病棟に振り分けるか、転院の調整を早めるかを、余裕のあるうちに決められます。 第3章の（d）で誰も数えていなかった部分が、この構成でいちばん使われる部分になります。

例外に対処する

上から3行目は、毎年の冬に起きます。 感染症の流行の時期の記録は、平時と退院の仕方も緊急入院の数も違います。平時の記録と同じに学ばせると、流行が終わった後も見込みがずれます。 流行の期間に印を付けておき、平時の見込みからは外すか、項目として持たせます。

記録を残す

• 読み込んだ書き出しのファイルと、書き出した日時
• 病棟・日ごとの見込み（出る・入る・予定・空床の真ん中と少なめ）
• 抽選の乱数の種と、そのときのモデルの版
• 看護師長に確かめて直した値と理由
• 翌日以降の実際の空床と、見込みとの差
• 受入れを断った件数と、その日の見込み（病床管理の記録から）
• 月ごとの学ばせ直しの版と、切り替え前後の1週間の外れ方の比べ

乱数の種を残すのは、同じ朝の資料を後から作り直せるようにするためです。 種が無いと、1万回の抽選の結果は動かすたびに少しずつ変わり、会議で見た数と後で確かめた数が合わなくなります。

最後の行が、この構成の効き目を測る材料になります。 少なめの空床が0以上と見込んだ日に受入れを断っていたなら、見込みが楽観的すぎたか、病棟の振り分けがうまくいかなかったかのどちらかです。 理由を分けて記録します。