随着患者入院和出院，病床的可用数量每天都在变化，尤其是在新冠肺炎期间。@Risk让用户在数据变化过程中实时查看数据，因此他们可以根据不同的变量开发模型。

路易斯安那州没有德克萨斯州那样的医院容量，也没有能力处理激增的病人或转移的病患。这些人不得不安排到别的州。

这就是为什么准确的预测医院病床或ICU病床的数量，以及必须转移到另一个州的人数是如此关键。而通常情况下，提供单一数量的床位或转移人员会导致计算错误。

这就是为什么找到更精确范围的建模是一种非常必要的需求。

路易斯安那州卫生和医院部项目经理Yennie说：“当你依赖一个数字时，你往往会过度使用资源或资源不足。”路易斯安那州大规模的人员转移与得克萨斯州不同，得克萨斯州拥有大量的医疗资源，因此他们可以将住院的人从沿海地区转移到内陆，而且他们拥有大量的医疗资源，但路易斯安那州没有。

今年春天，当冠状病毒大流行时，卫生部部署了一个预测性分析软件工具—Palisade公司的@RISK决策支持软件，以更准确地支持政策决策和数据概率，而不是试图获得一个单一数量的可用床位或多少人可能感染病毒。Yennie说，提供一个数字的“确定性”模型往往基于不确定变量，并且常常会产生高估数据。概率或随机模型，如@RISK，检验更广泛的可能性，以及每种可能性发生的概率。Yennie说：“我再也不用关注其他模型了”,“我们从新冠疫情早期开始，就试图用@RISK预测死亡人数，从我的角度来看，这很重要，因为我们要对任何形式的大规模死亡结果负责”。

相关部门使用该软件进行模拟，试图获得死亡人数的大致范围以及可能需要多少ICU病床。他们使用Palisade软件，根据各州不同地区可使用的ICU病床数量随时间变化的数据，在不同级别上生成图表，以了解哪个地区会出现病床短缺。

随着患者入院和出院，床位可用数量每天都在变化。该软件使Yennie和工作人员能够实时查看数据，并根据不同的变量开发模型。

Yennie说：“我们所能做的模拟并不精确——它们从来都不精确——但它们让我们进入了一个大概的范围，我们能够避免为一些永远不会发生的事情投入大量资源”。

这些模型还可以帮助医院决定何时开放“正常业务”-- 如日常手术、选择性手术和创伤手术--并维持医疗体系的运转。

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