I. Giới thiệu
Trong bối cảnh hiện nay, dự báo chuỗi thời gian trở thành một công cụ quan trọng trong hệ thống thông tin bệnh viện. Việc ứng dụng các phương pháp dự báo giúp các nhà quản lý có cái nhìn tổng quan về tình hình hoạt động và đưa ra quyết định chính xác hơn. Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích và áp dụng ba phương pháp dự báo: kỹ thuật làm trơn, mô hình ARIMA, và mô hình mùa SARIMA. Những phương pháp này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác của dự báo mà còn tối ưu hóa quy trình quản lý bệnh viện. Theo nghiên cứu, việc dự báo chính xác giúp các bệnh viện quản lý giường bệnh, nguồn lực và lập kế hoạch cho các hoạt động trong tương lai một cách hiệu quả.
1.1 Tình hình ứng dụng dự báo chuỗi thời gian
Tại Việt Nam, nhu cầu về dự báo chuỗi thời gian trong hệ thống thông tin bệnh viện ngày càng tăng cao. Các doanh nghiệp và tổ chức y tế đang dần nhận thức được tầm quan trọng của việc phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định. Nhiều bệnh viện lớn đã bắt đầu áp dụng công nghệ thông tin để thu thập và phân tích dữ liệu, nhằm cải thiện hiệu suất hoạt động và phục vụ bệnh nhân tốt hơn. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức trong việc áp dụng các phương pháp dự báo hiện đại do thiếu hụt nguồn lực và kiến thức chuyên môn. Việc phát triển các phần mềm hỗ trợ phân tích dữ liệu là cần thiết để giúp các bệnh viện có thể thực hiện phân tích dữ liệu một cách hiệu quả hơn.
II. Các phương pháp nghiên cứu
Luận văn này đã thực hiện phân tích dữ liệu với ba phương pháp chính: kỹ thuật làm trơn, mô hình ARIMA, và mô hình mùa SARIMA. Mỗi phương pháp có những ưu điểm và nhược điểm riêng, và việc lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của dữ liệu. Kỹ thuật làm trơn giúp làm mịn dữ liệu và giảm thiểu sự biến động, trong khi mô hình ARIMA cho phép dự báo dựa trên các yếu tố tự hồi quy. Mô hình mùa SARIMA lại giúp dự báo cho những dữ liệu có tính chu kỳ. Việc áp dụng phần mềm R trong nghiên cứu này không chỉ giúp thực hiện các phép toán phức tạp mà còn giúp trực quan hóa dữ liệu một cách dễ dàng hơn.
2.1 Kỹ thuật làm trơn
Kỹ thuật làm trơn là một trong những phương pháp đơn giản nhưng hiệu quả trong dự báo chuỗi thời gian. Phương pháp này giúp loại bỏ những biến động ngẫu nhiên trong dữ liệu, từ đó làm nổi bật xu hướng chính. Việc sử dụng kỹ thuật này trong hệ thống thông tin bệnh viện có thể giúp các nhà quản lý nhận diện rõ hơn về sự thay đổi trong doanh thu và nhu cầu khám chữa bệnh. Theo nghiên cứu, việc áp dụng kỹ thuật làm trơn có thể cải thiện độ chính xác của dự báo lên đến 20%. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc chọn lựa phương pháp phù hợp trong quản lý bệnh viện.
2.2 Mô hình ARIMA
Mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) là một trong những mô hình phổ biến nhất trong dự báo chuỗi thời gian. Mô hình này sử dụng các yếu tố tự hồi quy và trung bình động để dự đoán giá trị tương lai dựa trên các giá trị quá khứ. Việc áp dụng mô hình ARIMA trong hệ thống thông tin bệnh viện cho phép các nhà quản lý dự báo doanh thu và số lượng bệnh nhân một cách chính xác hơn. Nghiên cứu cho thấy rằng mô hình ARIMA có thể đạt độ chính xác cao trong các dự báo ngắn hạn, đặc biệt khi dữ liệu có tính chu kỳ rõ ràng.
III. Kết quả thực nghiệm
Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng ba phương pháp dự báo đã mang lại những kết quả khả quan. Cụ thể, mô hình mùa SARIMA cho thấy hiệu quả tốt nhất trong việc dự báo doanh thu và số lượng bệnh nhân tại các bệnh viện. Kết quả này không chỉ có ý nghĩa về mặt lý thuyết mà còn có giá trị thực tiễn cao cho các nhà quản lý trong hệ thống thông tin bệnh viện. Sự kết hợp giữa các phương pháp này có thể tạo ra một hệ thống dự báo mạnh mẽ, giúp các bệnh viện quản lý tốt hơn nguồn lực và phục vụ bệnh nhân hiệu quả hơn.
3.1 Đánh giá các phương pháp
Việc so sánh hiệu quả của ba phương pháp cho thấy rằng mỗi phương pháp có những ưu điểm riêng. Kỹ thuật làm trơn phù hợp cho những dữ liệu có sự biến động lớn, trong khi mô hình ARIMA và SARIMA lại tỏ ra hiệu quả hơn trong các tình huống có tính chu kỳ. Thực tế cho thấy rằng việc lựa chọn phương pháp phù hợp không chỉ phụ thuộc vào loại dữ liệu mà còn vào mục tiêu cụ thể của dự báo. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phân tích kỹ lưỡng dữ liệu trước khi áp dụng bất kỳ phương pháp nào.
