เปรียบเทียบวิธี

	แบบจำลองการทำนายการกลับมารักษาซ้ำในโรงพยาบาล	การจำลองการไหลของผู้ป่วย
สาขาวิชา	การจัดการการดูแลสุขภาพ	การจัดการการดูแลสุขภาพ
ตระกูล	Process / pipeline	Process / pipeline
ปีกำเนิด	1998	1990
ผู้ริเริ่ม	Healthcare data analytics and outcomes research	Operations research and management science
ประเภท	Logistic regression and machine learning methodology	Discrete event simulation technique
แหล่งต้นตำรับ	Jencks, S. F., Williams, M. V., & Coleman, E. A. (2009). Rehospitalizations among patients in the Medicare fee-for-service program. New England Journal of Medicine, 360(14), 1418–1428.	Pidd, M. (1992). Computer Simulation in Management Science (3rd ed.). John Wiley & Sons. ISBN: 9780471939314
ชื่อเรียกอื่น	Readmission Risk Prediction, Hospital Readmission Forecasting	Healthcare DES, Patient Movement Simulation
ที่เกี่ยวข้อง	5	5
สรุป	Hospital readmission prediction models use statistical and machine learning techniques to identify patients at high risk of returning to the hospital shortly after discharge. These models guide targeted discharge planning and follow-up to improve outcomes and reduce costs.	Discrete Event Simulation (DES) is a computational technique that models the movement of patients through healthcare facilities by simulating individual patient journeys and interactions with resources (staff, beds, equipment). DES allows realistic representation of complex, stochastic healthcare processes and supports 'what-if' analysis without disrupting live operations.