Статья посвящена применению систем предиктивного планирования на основе искусственного интеллекта и аналитики данных в больницах и медицинских организациях. В условиях дефицита медицинских работников клиники вынуждены пересматривать подходы к планированию и распределению персонала, используя платформы, которые анализируют исторические и операционные данные в реальном времени для прогнозирования потока пациентов. Цель внедрения таких систем — обеспечить адекватное покрытие в периоды пиковой нагрузки и сократить ненужные сверхурочные часы и выгорание персонала в периоды низкой активности. Предиктивные системы позволяют оптимизировать расписание клинического персонала, сопоставляя уровни staffing с колебаниями спроса на медицинские услуги. Это решение особенно актуально в условиях кадрового кризиса в здравоохранении, когда каждый сотрудник должен быть максимально эффективно задействован. Внедрение ИИ-платформ для планирования помогает снизить операционные расходы и улучшить качество ухода за пациентами за счет оптимального распределения ресурсов.