JP5555109B2 - サービス時間予測装置及びサービス時間予測方法 - Google Patents
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Description
診察時間 = 当日の現時点までの診察時間の平均値×α+ニューラルネットワークから出力される診察時間×(1−α)
しかしながら、実際の診察時間には時系列的に変動する成分(例えば、患者の混み具合の変化や医師の疲労等の要因によるもの)が含まれるため、当日の診察時間の平均値だけでは、今後の診察時間の予測値に対して時系列的な変動成分を十分に反映しきれない。
図1は、サービス時間予測装置1のハードウェア構成を示す図である。サービス時間予測装置1は、通信部11、表示部12、入力部13、処理部14及び記憶部15を備え、各部がバス16を介してデータを送受信可能なように接続されている。通信部11は、ネットワークを介して他の装置とIP(Internet Protocol)通信等を行う部分であり、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。表示部12は、処理部14からの指示によりデータを表示する部分であり、例えば、液晶ディスプレイ(LCD:Liquid Crystal Display)等によって実現される。入力部13は、オペレータがデータ(例えば、診察時間の実績値のデータ)を入力する部分であり、例えば、キーボードやマウス等によって実現される。処理部14は、所定のメモリを介して各部間のデータの受け渡しを行うととともに、サービス時間予測装置1全体の制御を行うものであり、CPU(Central Processing Unit)が所定のメモリに格納されたプログラムを実行することによって実現される。記憶部15は、処理部14からデータを記憶したり、記憶したデータを読み出したりするものであり、例えば、HDD(Hard Disk Drive)やSSD(Solid State Drive)等の不揮発性記憶装置によって実現される。なお、サービス時間予測装置1は、スタンドアロンの装置(PC(Personal Computer)等)であってもよいし、ネットワークを介して複数の端末と通信可能な装置(サーバ等)であってもよい。
図2は、サービス時間予測装置1の記憶部15に記憶される診察時間データ15Aの構成を示す図である。診察時間データ15Aは、ある診察日当日における各患者の診察時間に関するデータであり、患者番号15A1、診察開始時刻15A2、診察時間予測値15A3、診察時間実績値15A4、誤差15A5及び診察時間新予測値15A6を含む、患者ごとのレコードから構成される。ただし、診察が済んだ患者(診察済患者)のレコードは、患者番号15A1〜誤差15A5からなる。また、診察時間の予測対象となる患者(予測対象患者)のレコードは、診察時間予測値15A3、誤差15A5及び診察時間新予測値15A6からなる。
図3は、サービス時間予測装置1の処理を示すフローチャートである。本処理は、サービス時間予測装置1において、主として処理部14が記憶部15のデータを参照、更新しながら、次に診察を受ける患者の診察時間の予測を行うものである。
図5は、カオス理論に基づく最近隣法を用いて次の時点における誤差を計算する例を示す図である。以下、図5を参照しながら、サービス時間予測装置1による次の誤差の計算手順の例を説明する。
(S2)予測対象の時点(次の時点)t=11の{y(t−2)、y(t−1)}={1、0.8}から、時点t=3〜10におけるそれぞれの{y(t−2)、y(t−1)}までの距離を求める。距離は、時点t=11における組の要素と、それぞれの要素との差を二乗し、その合計の平方根により算出する。
(S3)距離が小さい2つの時点(ここでは、t=9及びt=10)を選び、距離の逆数を求める。
(S4)距離の小さい2つの時点について、距離の逆数の割合により重みを求める。
(S5)「過去の誤差×重み」の合計により、次の時点における誤差の予測値を求める。ここでは、時点t=9及びt=10における誤差×重みを合計して、時点t=11における誤差を算出する。
以上、本発明を実施するための形態について説明したが、上記実施の形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明はその趣旨を逸脱することなく変更、改良され得るとともに、本発明にはその等価物も含まれる。例えば、以下のような実施の形態が考えられる。
14 処理部
15 記憶部
15A 診察時間データ
15A3 診察時間予測値(予測サービス時間)
15A4 診察時間実績値(実績サービス時間)
15A5 誤差
15A6 診察時間新予測値(サービス時間)
Claims (6)
- 時系列的な変動成分を考慮することなく事前に予測した、所定のサービスを受ける利用者にかかる時間である予測サービス時間と、実際に前記サービスを受けた利用者にかかった時間である実績サービス時間とを記憶し、次に前記サービスを受ける利用者にかかるサービス時間を予測するサービス時間予測装置であって、
既に前記サービスを受けた複数の利用者の、前記予測サービス時間と、前記実績サービス時間との誤差を計算する手段と、
計算した各誤差に対して時系列分析を行い、次の利用者に関する、時系列的な変動成分を含む誤差を予測する手段と、
前記次の利用者の、前記予測サービス時間と、予測した前記誤差とに基づいて、前記次の利用者にかかるサービス時間を再度予測する手段と、
を備えることを特徴とするサービス時間予測装置。 - 請求項1に記載のサービス時間予測装置であって、
前記予測サービス時間は、ニューラルネットワークによって予測されたサービス時間である
ことを特徴とするサービス時間予測装置。 - 請求項1又は請求項2に記載のサービス時間予測装置であって、
前記予測サービス時間と、前記実績サービス時間との誤差は、
前記実績サービス時間を前記予測サービス時間で除算した値又は前記予測サービス時間と、前記実績サービス時間との差分である
ことを特徴とするサービス時間予測装置。 - 時系列的な変動成分を考慮することなく事前に予測した、所定のサービスを受ける利用者にかかる時間である予測サービス時間と、実際に前記サービスを受けた利用者にかかった時間である実績サービス時間とを記憶し、次に前記サービスを受ける利用者にかかるサービス時間を予測する、コンピュータによるサービス時間予測方法であって、
前記コンピュータは、
既に前記サービスを受けた複数の利用者の、前記予測サービス時間と、前記実績サービス時間との誤差を計算するステップと、
計算した各誤差に対して時系列分析を行い、次の利用者に関する、時系列的な変動成分を含む誤差を予測するステップと、
前記次の利用者の、前記予測サービス時間と、予測した前記誤差とに基づいて、前記次の利用者にかかるサービス時間を再度予測するステップと、
を実行することを特徴とするサービス時間予測方法。 - 請求項4に記載のサービス時間予測方法であって、
前記予測サービス時間は、ニューラルネットワークによって予測されたサービス時間である
ことを特徴とするサービス時間予測方法。 - 請求項4又は請求項5に記載のサービス時間予測方法であって、
前記予測サービス時間と、前記実績サービス時間との誤差は、
前記実績サービス時間を前記予測サービス時間で除算した値又は前記予測サービス時間と、前記実績サービス時間との差分である
ことを特徴とするサービス時間予測方法。
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