KI / AI Python Skript für folgende Situation:
In einem Krankenhaus werden alle Behandlungen durch ein Computerprogramm hinsichtlich ihrer Leitlinien Konformität geprüft.
Allerdings können Therapeuten, also Ärzte, einen Override Mechanismus aktivieren, um eine andere Therapie als in der Leitlinie vorgeschlagen, beim Patienten durchzuführen.
Das Skript soll nun die Therapeuten herausfinden, die am häufigsten den Override Mechanismus aktivieren und bei denen die Patienten die höchste Letalität und Komplikationsrate haben.
Natürlich, hier ist ein einfaches Python-Skript, das diese Anforderungen erfüllt. Bitte beachten Sie, dass dieses Skript davon ausgeht, dass Sie über eine Datenbank verfügen, in der alle erforderlichen Informationen gespeichert sind.
import pandas as pd
# Angenommen, wir haben eine CSV-Datei namens 'hospital_data.csv'
df = pd.read_csv('hospital_data.csv')
# Filtern Sie die Daten, um nur die Fälle zu finden, in denen der Override-Mechanismus aktiviert wurde
override_cases = df[df['override'] == True]
# Gruppieren Sie die Daten nach Therapeut und berechnen Sie die Anzahl der Overrides
therapist_overrides = override_cases.groupby('therapist').size()
# Finden Sie die Therapeuten mit den meisten Overrides
most_overrides = therapist_overrides.idxmax()
# Filtern Sie die Daten, um nur die Fälle des Therapeuten mit den meisten Overrides zu finden
most_overrides_cases = override_cases[override_cases['therapist'] == most_overrides]
# Berechnen Sie die Letalitäts- und Komplikationsrate für diesen Therapeuten
mortality_rate = most_overrides_cases['mortality'].mean()
complication_rate = most_overrides_cases['complications'].mean()
print(f"Der Therapeut mit den meisten Overrides ist {most_overrides} mit einer Letalitätsrate von {mortality_rate*100}% und einer Komplikationsrate von {complication_rate*100}%.")
Bitte beachten Sie, dass dieses Skript auf der Annahme basiert, dass Ihre Daten bestimmte Spaltennamen (‘override’, ‘therapist’, ‘mortality’, ‘complications’) haben. Sie müssen diese Namen entsprechend den tatsächlichen Spaltennamen in Ihrer Datenbank anpassen. Ebenso müssen Sie den Dateinamen ‘hospital_data.csv’ durch den tatsächlichen Pfad zu Ihrer Datenbankdatei ersetzen. Dieses Skript ist ein Ausgangspunkt und kann weiter angepasst und optimiert werden, um Ihren spezifischen Anforderungen gerecht zu werden. Es ist auch wichtig, dass Sie die Datenschutzbestimmungen und ethischen Richtlinien bei der Arbeit mit Patientendaten beachten.