AI-alapú erőforrás-tervezés kórházakban: előrejelzés

A legtöbb kórházban az erőforrás-tervezés még mindig „utólagos matek”: megnézzük, mi történt tegnap, és reméljük, hogy holnap is hasonló lesz. Csakhogy 2025 végén a valóság inkább az, hogy egy influenza-hullám, egy ágyfelszabadítási láncreakció, egy CT meghibásodás vagy akár egy nagyobb baleset percek alatt borítja a gondosan összerakott beosztást.

A tudományos kutatásban közben évek óta léteznek olyan, extrém összetett munkafolyamatok, ahol több ezer ember és rengeteg heterogén számítási kapacitás dolgozik együtt. Egy friss, 2025.12.22-én megjelent tanulmány azt mutatja meg, hogyan lehet gépi tanulással előre megjósolni egy workflow egyes lépéseinek erőforrásigényét (CPU, memória, futásidő), és ezzel okosabban ütemezni a feladatokat. Én ebben nem „csak” HPC-sztorit látok: ez egy nagyon jól átültethető minta az egészségügybe.

Az állításom egyszerű: a kórházi logisztika és ellátási lánc ugyanazt a problémát szenvedi el, mint a komplex tudományos workflow-k – kevés az előzetes információ, sok a kivétel, drága a hibázás. Ha pedig a kutatásban működik a prediktív erőforrásmenedzsment, akkor a kórházi üzemeltetésben is kézzelfoghatóan javíthat.

Miért ennyire nehéz ma a kórházi erőforrás-allokáció?

Válasz elsőként: azért, mert az igények dinamikusak és heterogének, miközben a rendszer sok lépésből áll, és minden lépés másfajta erőforrást kér.

Egy beteg útja a sürgősségitől a diagnosztikán át a műtőig vagy az osztályig valójában egy „workflow”: triázs, vizsgálat, laborkérések, képalkotás, konzílium, terápia, ágykezelés, kontroll. Minden állomásnál más a szűk keresztmetszet:

• Személyzet (orvos, ápoló, asszisztens)
• Kapacitás (ágy, műtőidő, ambuláns idősáv)
• Eszközpark (CT/MR/ultrahang, laborautomaták)
• IT és távmedicina infrastruktúra (sávszélesség, GPU a képfeldolgozáshoz, EESZT-integrációs terhelés)

A gond az, hogy a klasszikus tervezés gyakran átlagokra épít: „egy CT-vizsgálat 15 perc”. A valóságban viszont 7 perc és 45 perc között bármi lehet (kontrasztanyag, beteg együttműködés, sürgősségi prioritás, utófeldolgozás). Az átlag szépen hangzik, csak épp rosszul ütemez.

A tudományos workflow-k világa nagyon hasonló: sokféle elemzés, sokféle felhasználó, sokféle infrastruktúra – és nehéz előre megmondani, hogy egy adott feladat pontosan mennyi erőforrást fog kérni. A tanulmány kulcsgondolata, hogy a bizonytalanságot prediktív modellekkel lehet lefaragni.

Mit tanít a tudományos workflow-k világa az egészségügynek?

Válasz elsőként: azt, hogy a kétlépcsős „próba-futtatás” helyett érdemes előre jelezni az erőforrásigényt, és így csökkenteni a várakozási időt, a hibákat és a pazarlást.

A cikkben leírt probléma ismerős: ha nem tudjuk a feladat erőforrásigényét, gyakran úgy csökkentjük a kockázatot, hogy „először csak kicsiben” futtatjuk, profilozunk, aztán megy nagyban. Ez működő taktika, csak drága:

• Kezdeti pontatlanság → hibák, újrafuttatás, csúszás
• Várakozási overhead → lassabb átfutás (fast-turnaround elemzéseknél kritikus)
• Suboptimális allokáció → túl nagy gép (pazarlás) vagy túl kicsi (kifut a memóriából)

Egészségügyi megfelelői:

• „Foglaljunk inkább hosszabb idősávot CT-re, biztos ami biztos” → kevesebb beteg fér be.
• „Tartsunk mindig extra ágyat/ügyeletes embert” → drága, és nem mindig oda kerül, ahol kell.
• „Képfeldolgozásra úgyis kell GPU” → aztán a GPU áll, miközben máshol sor van.

A tanulmányban bemutatott megközelítés lényege: gépi tanulási modellek pipeline-ja becsli a kulcs erőforrásokat, így a workflow menedzsment rendszer proaktívan dönt. Kórházban ugyanez a szemlélet azt jelenti: nem csak reagálunk, hanem előre készülünk.

Hogyan néz ki a prediktív erőforrásmenedzsment a kórházi logisztikában?

Válasz elsőként: egy olyan AI-rétegként, ami a tervezés előtt megbecsüli a várható terhelést és az erőforrásigényt, majd ennek alapján optimalizálja az ütemezést és az útvonalakat.

A „Mesterséges intelligencia a logisztikában és ellátási láncban” sorozat kontextusában ez pontosan ugyanaz a probléma, mint raktárban vagy szállításban: készlet, kapacitás, prioritás, bizonytalanság. Csak itt a „csomag” egy beteg, a késés pedig klinikai kockázat.

Mit érdemes előre jelezni? (nem csak a betegszámot)

A legtöbb intézmény eljut odáig, hogy „holnap hány beteg jön?”. Ennél sokkal hasznosabb, ha több dimenziót becslünk:

1. Átfutási idő folyamatlépésenként (triázs → vizsgálat → diagnosztika → döntés)
2. Erőforrás-intenzitás (melyik lépés terheli a személyzetet, melyik az eszközparkot)
3. Valószínű hibapontok (no-show, újravizsgálat, adatminőségi gond, eszközleállás)
4. Csúcsidők és torlódási minták (napi/heti/szezonális)

A tudományos workflow-kban tipikusan CPU/memória/futásidő a fókusz. Egészségügyben ezt kiegészíteném:

• személyzet-munkaidő (FTE) igény
• ágyfoglaltság időtartama (LOS-becslés)
• diagnosztikai eszköz idősávok terhelése
• távmedicina sávszélesség és videókonzultációs kapacitás

Mi a „heterogén erőforrás” egy kórházban?

A tanulmány hangsúlyozza a heterogén infrastruktúrát: sokféle gép, sokféle környezet. Kórházban ugyanez:

• különböző osztályok különböző protokollokkal
• eltérő eszközpark (régi/új CT, eltérő teljesítmény)
• változó személyzeti összetétel (tapasztalat, kompetenciaszint)
• hibrid ellátás (helyszíni + távmedicina)

A prediktív modell feladata nem az, hogy „megmondja a jövőt”, hanem az, hogy szűkítse a bizonytalanságot annyira, hogy a döntések jobbak legyenek.

Konkrét, átültethető minták: „PanDA-szemlélet” a klinikán

Válasz elsőként: építsünk olyan ütemezést, ami előrejelzésre támaszkodik, folyamatosan tanul, és szabályokkal védi a betegbiztonságot.

A tanulmányban egy workflow menedzsment rendszerbe beágyazott ML-modellcsalád adja az előrejelzéseket. Kórházi környezetben ennek megfelelője egy „operációs irányítópult” (bed management + diagnosztikai ütemezés + IT terhelés), amely prediktív.

1) Diagnosztikai képalkotás: időablak helyett valós igény

Ha az AI megtanulja, hogy mely beutalási minták, kórelőzmények, sürgősségi prioritások és napszakok mellett mennyi a valós vizsgálati idő és utófeldolgozás, akkor:

• csökken a csúszás a nap végére,
• kevesebb „biztonsági puffert” kell beépíteni,
• nő az áteresztőképesség úgy, hogy közben nem romlik a minőség.

Praktikus megoldás: az ütemező nem egy fix 15 perces blokkban gondolkodik, hanem eloszlásban (pl. 80%-os valószínűséggel 12–18 perc), és ehhez igazítja a sorrendet.

2) Ágygazdálkodás: a LOS (length of stay) nem adminisztráció

Az ágyfoglaltság tipikus ellátási lánc probléma: ha nincs ágy, áll a sürgősségi, csúszik a műtét, nő a várakozás. A prediktív modell itt nem csak „mikor mehet haza”, hanem:

• melyik osztályon lesz torlódás,
• mikor kell átcsoportosítani személyzetet,
• mennyi idő múlva lesz szükség transzportra vagy diagnosztikára.

3) Távmedicina és digitális csatornák: kapacitás, mint „IT-készlet”

2025-ben már nem extra, hogy egy intézmény videókonzultációt futtat, képeket küld, AI-alapú triázst tesztel. Csakhogy a digitális csatorna is elfogy:

• videóhívás-kapacitás,
• hálózati sávszélesség,
• képfeldolgozási sor (CPU/GPU),
• integrációs szolgáltatások terhelése.

A tudományos workflow analógia itt a legerősebb: ugyanúgy feladatok futnak, sorba állnak, és ha rosszul becsülünk, túlterhelünk.

Bevezetési terv: hogyan indulj el 90 nap alatt (és hol szoktak elvérezni)

Válasz elsőként: először egy szűk, jól mérhető folyamaton kezdj, építs adatfegyelmet, és csak utána automatizálj döntéseket.

Én a kórházi AI-projekteknél azt látom, hogy a kudarc oka ritkán a modell. Inkább az, hogy nincs egységes definíció arra, mi az „átfutási idő”, hiányosak a time-stampok, vagy a csapat túl hamar akar autonóm döntéshozást.

0–30 nap: mérés és közös definíciók

• Válassz 1 területet: pl. CT ütemezés vagy ágygazdálkodás.
• Definiálj 5–10 esemény-időpontot (érkezés, vizsgálat kezdete, vége, lelet kész, stb.).
• Állíts fel adatminőségi KPI-okat (hiányzó time-stamp arány, kézi módosítások száma).

31–60 nap: predikció „árnyék módban”

• A modell adjon becslést, de az ütemező még emberi döntés.
• Mérd a hasznot: várakozási idő, csúszás, kihasználtság, újraszervezések száma.
• Külön kezeld a szélsőségeket (nagyon hosszú esetek) – ezek viszik el a napot.

61–90 nap: szabályvezérelt automatizálás

• Automatizálj „alacsony kockázatú” döntéseket: sorrendjavaslat, erőforrás-ajánlás, riasztás.
• Rakj be védőkorlátokat: max. terhelési limit, klinikai prioritás felülírhatósága.
• Készíts incidensnaplót: mikor tévedett a modell, és mi volt az ára.

Snippet-mondat, amit érdemes megjegyezni: A prediktív erőforrásmenedzsment nem a kontroll elvétele, hanem a jobb alapadat a gyors döntéshez.

Gyakori kérdések, amik mindig felmerülnek

„Nem veszélyes AI-ra bízni az erőforrásokat?”

Ha a rendszer ajánl, és a klinikai prioritás felülírható, akkor nem veszélyes, hanem biztonságosabb. A veszély inkább a „vak átlagokra” épített ütemezés: ott a kockázat rejtve van, és későn derül ki.

„Mennyi adat kell hozzá?”

Meglepően kevés, ha jó a mérés. Egyetlen osztály vagy diagnosztikai egység 8–12 hét alatt már adhat használható mintát (különösen, ha sok az esetszám). A minőség fontosabb, mint a mennyiség.

„Hol a legnagyobb üzleti/üzemeltetési haszon?”

A tipikus gyors nyereség:

• kevesebb csúszás és túlóra,
• jobb eszközkihasználtság,
• rövidebb várakozási idő,
• kevesebb újraszervezés (és kevesebb stressz a csapatnak).

Mit vigyél magaddal ebből a tanulmányból az egészségügybe?

A tudományos workflow-kban bemutatott gépi tanulásos erőforrás-előrejelzés arról szól, hogy a rendszer ne utólag korrigáljon, hanem előre döntsön okosabban. Kórházban ez a szemlélet az ágygazdálkodástól a diagnosztikán át a távmedicina infrastruktúráig mindenhol értelmezhető.

Ha a „Mesterséges intelligencia a logisztikában és ellátási láncban” sorozatot egy mondatban kell összefoglalnom: a jó logisztika nem gyorsabb futás, hanem jobb előrejelzés. Az egészségügyben pedig ennek a tétje nem csak költség és KPI – hanem betegélmény és biztonság.

Ha most kellene választanom egyetlen következő lépést 2026 elejére, ez lenne: válassz egy szűk folyamatot (CT vagy ágy), mérj rendesen, és futtasd a predikciót árnyék módban 60 napig. Onnan már látszani fog, hol szorít a cipő.

Te melyik szűk keresztmetszetet oldanád meg először: a diagnosztikát, az ágyakat, vagy a távmedicina kapacitást?