การพัฒนาแบบจำลองเชิงผสมระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและอนุกรมเวลาเพื่อพยากรณ์ปริมาณผู้ป่วยรายวันในแผนกฉุกเฉินจำแนกตามระดับความเร่งด่วน
คำสำคัญ:
การพยากรณ์อนุกรมเวลา, แผนกฉุกเฉิน, การถดถอยเชิงเส้นพหุตัวแปร, การถดถอยเชิงพหุนาม, อาริมา, ซาริมาบทคัดย่อ
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) พัฒนาแบบจำลองเชิงผสมผสานระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์อนุกรมเวลา สำหรับการพยากรณ์ปริมาณผู้ป่วยรายวันในแผนกฉุกเฉิน และ 2) ประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองโดยใช้ตัวชี้วัดค่าความคลาดเคลื่อนของการพยากรณ์ในผู้ป่วย 6 ระดับความเร่งด่วน ได้แก่ ผู้ป่วยวิกฤต ผู้ป่วยฉุกเฉิน ผู้ป่วยเร่งด่วน ผู้ป่วยกึ่งเร่งด่วน ผู้ป่วยไม่เร่งด่วน และผู้ป่วยที่ไม่สามารถกำหนดระดับความเร่งด่วนได้ โดยใช้ข้อมูลการมารับบริการในช่วงเดือนมกราคม พ.ศ. 2563 ถึงเดือนธันวาคม พ.ศ. 2565 รวมทั้งสิ้น 1,096 ระเบียน ซึ่งประกอบด้วยตัวแปรด้านจำนวนผู้ป่วยและปัจจัยด้านเวลา ข้อมูลถูกแบ่งเป็นชุดฝึกและชุดทดสอบเพื่อพัฒนาและเปรียบเทียบแบบจำลอง 4 วิธี ได้แก่ การถดถอยเชิงเส้นหลายตัวแปร การถดถอยเชิงเส้นพหุนาม อาริมา และซาริมา ผลการวิจัยพบว่าแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นพหุนามให้ผลการพยากรณ์ที่มีความแม่นยำและเสถียรภาพโดยรวมดีที่สุด โดยมีค่า RMSE (รากของค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย) ต่ำในทุกระดับความเร่งด่วน ได้แก่ ผู้ป่วยวิกฤตเท่ากับ 0.4699 ผู้ป่วยฉุกเฉินเท่ากับ 1.5568 ผู้ป่วยเร่งด่วนเท่ากับ 4.8947 ผู้ป่วยกึ่งเร่งด่วนเท่ากับ 5.3972 ผู้ป่วยไม่เร่งด่วนเท่ากับ 4.9101 และผู้ป่วยที่ไม่สามารถกำหนดระดับความเร่งด่วนได้เท่ากับ 0.5225 ขณะที่แบบจำลองอาริมาและซาริมาให้ผลเหมาะสมในกลุ่มข้อมูลที่มีรูปแบบเชิงเวลาค่อนข้างคงที่ แต่ยังมีค่าความคลาดเคลื่อนสูงในกลุ่มที่มีความผันผวนมาก สรุปได้ว่าแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นพหุนามเป็นแบบจำลองที่เหมาะสมที่สุดสำหรับบริบทข้อมูลของงานวิจัยนี้ และสามารถนำไปใช้สนับสนุนการวางแผนทรัพยากรและการบริหารจัดการในแผนกฉุกเฉินได้อย่างมีประสิทธิภาพ
เอกสารอ้างอิง
กระทรวงสาธารณสุข. (2566). คู่มือการประเมินโรงพยาบาลอัจฉริยะ (พิมพ์ครั้งที่ 4). กรุงเทพมหานคร: กระทรวงสาธารณสุข.
คชาภรณ์ ศรีพารัตน์, และวัฒนา ชยธวัช. (2567). การพยากรณ์อัตราผู้สูงอายุที่มีปัญหาความเครียดในจังหวัดลพบุรี. วารสารสถาบันจิตเวชศาสตร์สมเด็จเจ้าพระยา, 18(2), 30–38.
ณพฐ์ โสภีพันธ์. (2564). การประเมินมูลค่าความเสี่ยงในการลงทุนในทองคำโดยใช้แบบจำลอง ARIMA-GARCH. วารสารวิจัยวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏนครราชสีมา, 6(2), 45–55.
ณพฐ์ โสภีพันธ์, นฤเบศ ลาภยิ่งยง, ขนิษฐา ชมภูวิเศษ, วิวรรณ กาญจนวจี, สุภาวดี สุวธิรรมา, และนิภาดา จรัสเอี่ยม. (2567). การพยากรณ์ปริมาณน้ำฝนโดยใช้เทคนิคการปรับให้เรียบ เทคนิค ARIMA และเทคนิค Support Vector Machine. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏนครราชสีมา, 9(1), 34–45.
ณัฏฐ์พัชร์ วณิชย์กุล. (2566). การประยุกต์เทคนิคการพยากรณ์สำหรับการวางแผนความต้องการเตียงผู้ป่วย: กรณีศึกษาแผนกอายุรกรรม โรงพยาบาลศรีสะเกษ. วารสารสหศาสตร์ศรีปทุม ชลบุรี, 9(2), 45–60.
นงเยาว์ ในอรุณ. (2564). การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแบบจำลองการทำนายความเสี่ยงโรคหัวใจและหลอดเลือดโดยใช้อัลกอริธึมเหมืองข้อมูล. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยมหาสารคาม, 40(2), 45–55.
พรทิวา วิศิษฎ์สรอรรถ. (2564). ระบบวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลาด้วยเทคนิคทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่อง. วิทยานิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต, มหาวิทยาลัยธุรกิจบัณฑิตย์.
สายชล สินสมบูรณ์ทอง. (2561). การเปรียบเทียบประสิทธิภาพในการทำนายผลการเป็นโรคเบาหวาน. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี, 26(2), 12–18.
สุรัตน์ รุ่งสว่าง. (2561). พยาบาลคัดแยกประเภทผู้ป่วย: จากกระบวนการหลักสู่การปฏิบัติ. วารสารวิชาการสุขภาพภาคเหนือ, 5(2), 45–55.
Boyle, J., Jessup, M., Crilly, J., Green, D., Lind, J., Wallis, M., & Fitzgerald, G. (2012). Predicting emergency department crowding using time-series analysis. American Journal of Emergency Medicine, 176(6), 540–548.
James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An introduction to statistical learning. New York, NY: Springer.
Lawrance, A. J. (2013). Exploratory graphics for financial time series volatility. Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics), 62(5), 669–686.
Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2012). Introduction to linear regression analysis (5th ed.). Hoboken, NJ: Wiley.
Sakchan, L., & Boonlueo, N. (2021). Studying characteristics of Huay Saneng and predicting water levels by comparison with regression models. Information Technology Journal, 17(2), 34–45.
Zarei, E., Daneshkohan, A., Pouragha, B., Marzban, S., & Arab, M. (2015). An empirical study of the impact of service quality on patient satisfaction in private hospitals. Global Journal of Health Science, 7(1), 1–9.
