在医疗资源日益紧张的今天，如何高效、精准地配置护理资源成为医院管理的一大挑战，数学建模作为一种强大的工具，在解决这类复杂问题中展现出巨大潜力。
以某大型综合医院为例，我们面临的问题包括：如何根据患者病情、护理级别及医护人员排班情况，预测未来一段时间内的护理需求？如何通过数学模型优化护理资源配置，确保患者得到及时、有效的护理？
我们采用时间序列分析和回归分析相结合的数学建模方法，将历史数据（如患者入院率、手术量、病情严重程度等）与未来趋势预测相结合，通过建立多变量线性回归模型，我们能够量化各因素对护理需求的影响，并据此制定出更加科学、合理的护理资源配置方案。
实践证明，该模型不仅提高了护理资源利用效率，还显著降低了因资源不足导致的患者等待时间延长和护理质量下降的风险，数学建模在护理领域的应用，不仅是一种技术革新，更是对“以患者为中心”理念的深刻践行。
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通过数学建模，精准预测患者需求成为可能，模型整合历史数据、实时信息与专家经验, 优化护理资源配置策略。
利用数学建模精准预测患者需求，为护理资源优化配置提供科学依据。
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