## 730｜AI给医院急诊装了“客流预测系统”：提前排班、提前腾床

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不知道你看过《急诊室的故事》吗？就是那部从1994年播到2009年，15季基本都获得高评分的美剧。我大学时，有段时间特别沉迷这部剧，白天在宿舍挂着下载，晚上下课回来就着饭看。剧里最让人印象深刻的，是急诊科那种“不知道下一秒会发生什么”的状态，比如心脏骤停、枪伤、车祸、不明皮疹等，病人像开盲盒一样不断涌入，医护人员永远在被动应对，场面非常刺激。

而这种戏剧性，其实就是急诊科的真实写照。你永远不知道今天会来多少病人，也不知道他们会是什么情况。

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我今天要分享的，就是如何用AI优化医院运营效率的案例。

先说说背景，我们先把时间拉回到2024至2025年的那个冬季。当时利物浦一名患者在医用转运床上等了91个小时——也就是差不多快4天，才等到一张病房床位。你能想象在一张窄窄的转运床上，听着走廊里的脚步声和呼叫声，熬过4天是什么感觉吗？

而这并不是个例。那个冬季，整个英国NHS（英国国家医疗服务体系）面临着“四重流行病”的冲击：流感、新冠、诺如病毒和呼吸道合胞病毒同时来袭，流感病例暴增350%。整个急诊系统濒临崩溃，NHS医院95%的床位已经被占用，英格兰地区超过5.4万名患者在急诊室等待超过12小时。有不少NHS医院的走廊、橱柜、杂物间甚至停车场，都变成了病人的临时安置处。

我们把视线拉回当下，这个冬天英国正面临十年来最严峻的流感季，再加上节日带来的挑战和其他季节性疾病，NHS持续承压。但就在2025年12月底，英国政府宣布了一个消息：50家NHS机构正在用AI预测急诊人流，提前3周预判压力高峰，进而提前安排人手和床位。这一举措旨在应对冬季流感和急诊压力的“双重打击”，确保患者能更快获得所需的诊疗。这不是科幻概念，而是已经在运转的现实。

说实话，当我看到这个项目的细节时，我脑子里第一个念头是：这套玩法我见过。咱们电商平台不就是这么做的吗？我觉得这个项目很有启发，来和你详细聊聊。

我们都知道，医院最传统的运营模式就是“被动救火”。病人来了，急诊科开始忙碌；病人多了，临时加班；病人爆满了，紧急调人。整个系统永远在应对眼前的危机，没时间考虑明天会发生什么。

这种模式平时勉强能撑住，但一到冬季就会崩溃。我看到有报道提到，一家英国公立医院的急诊科主任，最常见的工作场景是早上8点到医院，发现当天来了200个病人，但只排了150个人的班。怎么办？这种情况下只能打电话找人，先问本院护士谁能加班，不够的话就找外部中介——那些专门提供临时医护人员的机构。但问题是，这些中介机构的价格贵得离谱，一个临时护士的时薪可能是正式员工的两到三倍，而且你还不一定能找到人，因为其他医院也在抢人。到了冬季高峰期，整个公立医院系统都在同时“救火”，大家争抢的都是同一批临时工。

更麻烦的是，就算抢到了临时护士，也只是解决了人手问题，但病人该往哪送？后续安置还是个难题。急诊科处理完病人后，需要把他们转到住院部，但住院部往往没有床位。为什么没床位？主要是由于住院部的病人出不去——有些病人医学上已经可以出院，却因为等配药、等家属来接或者等社区护理安排而滞留。

这就是医院最头疼的“出口阻塞”问题。就像一个爆满的停车场，进来的车找不到车位，出口又被车堵住，所以整个停车场乱成一团。放在医院场景里来讲，急诊科的病人只能在走廊、转运床或者任何能找到的空间里等待。前面提到的那个利物浦患者等待91个小时，不是因为医生护士不够努力，而是因为整个系统没有提前规划的能力。

这就像一家餐厅，永远不知道当天会来多少客人，只能等客人坐满了再临时去菜市场买菜、找厨师加班。这样的餐厅，怎么可能不崩溃？

现在，AI给了医院一个全新选择：提前3周预判压力高峰。

英国NHS用的这个急诊预测工具，采用的是贝叶斯分层模型和XGBoost算法。你别被这些算法名词吓住，它的核心逻辑很朴素：把所有能影响急诊人流的因素都纳入训练，比如气象局的温度预测、历史入院数据、一周中哪天更忙、学校假期、流感和新冠的传播率等。

为什么要参考天气？因为气温骤降3到7天后，呼吸道疾病会激增；地面结冰的话，跌倒骨折的病人会成倍增加。为什么要看学校假期？因为孩子放假后，呼吸道感染的传播模式会改变。为什么要关注节假日？因为节假日期间英国社区诊所关门，公立医院急诊就成了首要入口。

把这些数据输入系统后，系统就能告诉你比如下周一上午10点到下午2点，急诊科会迎来小高峰；三周后的周末，因为寒潮来袭加上流感高发，入院人数可能比平时多30%。

这里的关键不是预测有多精准，三周后病人增加30%还是25%其实不重要，重要的是医院拿到预测数据后能采取哪些行动。

第一个改变是提前排班。传统模式下，医院通常按照过往同期情况或者常规配置提前好几周排班，遇到突发情况只能临时找人。现在有了3周的预测窗口，运营主任可以提前两三周发现人手缺口，然后向医院内部的“银行员工”发布额外轮班需求。当然这里的“银行员工”和存钱取钱的银行没有关系，指的是医院里那些愿意兼职加班挣外快的正式员工。

要知道，用内部员工的成本远低于外部中介机构。更重要的是医院还能优化技能组合：如果预测显示儿科需求会激增，就专门增加儿科护士。

第二个改变是提前腾床。既然知道三周后会有一波入院高峰，现在就可以主动做出院规划。哪些病人医学上已经适合出院，却因为等配药、等家属接送而滞留？提前安排。哪些择期手术可以推迟，把床位留给急诊患者？提前协调。这样就把出口阻塞问题，从“被动应对”变成了“主动管理”。

第三个改变是动态调整手术。非紧急的择期手术，可以根据急诊压力预测灵活安排。如果系统显示下周压力不大，就多排几台手术；如果预测有高峰，就适当减少择期手术，把资源留给急诊患者。

卢顿与邓斯特布尔医院是最早试点的医院之一，这家医院的运营主任说这个AI工具“具有开创性且极其有用”。具体效果怎么样？比如他们能预测到特定时段的压力，像周一上午10点到下午2点，然后针对性调动更多护士支援医院入口的分诊台。最终，让救护车在医院门口的积压时间显著减少。

你看，这就是从“救火”变成了“防火”。

说到这里，你会发现这套逻辑其实并不陌生。因为这个世界上，早就有一群人在用数据预测需求、提前调配资源了——他们就是电商和外卖平台。

亚马逊有个功能叫“预测式调拨”。它会根据你的浏览记录、购物车、历史订单，再结合区域消费趋势，提前判断你可能会买什么。然后在你下单前，就把商品从中心仓发到你家附近的前置仓。等你真正下单时，商品已经在离你最近的地方，所以能做到当日达甚至两小时达。

这和英国NHS医院的AI预测是同一个道理：把需求的确定性前置，再提前调配资源。

当然，我们更熟悉的是外卖平台的系统。几年前，我曾经看过一个数据，美团外卖的“超脑系统”在高峰期每小时要做29亿次路径规划。为什么要这么高频？因为订单是实时涌入的，骑手位置是不断变化的，系统需要不停重新计算，比如这一单该派给谁、走哪条路、能不能顺路再捎一单。

但美团不只是在高峰期才调度，它会提前预测哪些时段、哪些区域会有订单高峰。比如午饭时间写字楼附近肯定爆单，就提前把骑手调过去；下雨天外卖需求会激增，做好提前安排。这就是用数据把不确定性变成确定性，再提前把资源放到对的位置。

NHS现在做的，本质上就是把这套电商物流的思路搬到了医疗体系里。不同的是，电商调配的是货物和骑手，医院调配的是护士和病床。电商可以通过提前备货创造“确定性”，而医院只能提前准备好接住病人的能力。

正因为如此，这种“主动规划”的价值才更大。在这个案例里，最有意思的不是AI预测有多准，而是它改变了医院对时间的理解。

传统医院的时间观是线性的：现在发生了什么，我就处理什么。病人来了，我就想办法接诊。整个系统永远在“当下”这个时间点运转，没有余地考虑“未来”。而AI给了医院一个新的时间维度：未来3周。这3周是用来准备的。

最后，值得注意的是，这个名为“急诊入院预测工具”的项目，已经在英国50多家公立医院推行了，并且还是英国现任政府“AI典范计划”的旗舰项目。咱们如果有在医疗行业工作的同学，肯定能体会到这类AI急诊预测工具的引入，其实非常有利于整个体系打通数据、共享信息。

> 相关链接： 
> 1.英国政府官网新闻稿《AI攻克急诊瓶颈，助力医疗工作者获得更快速的治疗与支持方案》
> https://www.gov.uk/government/news/faster-treatments-and-support-for-health-workers-as-ai-tackles-ae-bottlenecks

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好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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