AI no-show voorspelling voor de zorg
TensorFlow-model dat no-shows van patienten voorspelt om de zorgplanning voor 160.000 patienten te optimaliseren.
Vertrouwelijk (Zorgverlener)
Een grote zorgverlener met 160.000 patienten per jaar moest de impact van no-shows verminderen. Lege slots verspilden artsentijd, verhoogden wachttijden voor andere patienten en verminderden omzet.
No-shows van patienten zijn een hardnekkig probleem in de zorg, typisch 10-30% van geplande afspraken. Eenvoudige herinneringssystemen helpen marginaal, maar pakken de oorzaken niet aan. De zorgverlener had een systeem nodig dat kon voorspellen welke patienten het meest waarschijnlijk afspraken zouden missen, zodat gerichte interventies en slimme overbookingstrategieen mogelijk werden.
Wat SevenLab bouwde
SevenLab ontwikkelde een TensorFlow-gebaseerd voorspelmodel dat patientgeschiedenis, demografie, afspraakkenmerken en externe factoren analyseert om de no-showkans per geplande afspraak te voorspellen.
TensorFlow voorspelmodel
Deep learning-model getraind op historische afspraakdata om no-showkans te voorspellen.
Risicostratificatie
Patienten worden ingedeeld in risicocategorieen voor gerichte interventiestrategieen.
Slimme overboeking
Intelligente overbookingaanbevelingen op basis van voorspelde no-showpercentages per tijdslot.
Interventietriggers
Geautomatiseerde herinneringen en outreach voor afspraken met hoog risico.
Meetbare bedrijfsimpact
Het voorspelmodel optimaliseerde de planning voor 160.000 patienten, waardoor lege slots met 35% werden verminderd. Slimme overboeking en gerichte interventies transformeerden een omzetdervend probleem in een efficient, datagedreven planningssysteem.
Wil je resultaten
zoals deze?
Vertel ons je uitdaging en we laten zien hoe we het oplossen — met een helder plan, tijdlijn en vaste prijs.
Praat direct met onze AI-specialisten