Raviasutuse broneerimis- ja vastuvõtusüsteem võiks Digiregistratuuri automaatselt kirja panna, kas patsient tuli kokkulepitud ajal kohale ja kas hilines. Nende andmete põhjal saaks ennustada iga inimese kohaletulekut, mis võimaldab raviasutusel aega paremini planeerida. Esialgu kui andmeid vähe, oleks ennustus inimrühmade kohta. Näiteks, et keskmine patsient tuleb tõenäosusega x, pensioniealised tõenäosusega y, naised tõenäosusega z.
Ajaplaneerimise osas võib panna väiksema tõenäosusega saabuvad patsiendid päeva lõppu või lõunaajale, nii et nende mitteilmumise korral saavad meditsiinitöötajad varem koju minna või pikema lõuna. Samuti võib madala tõenäosusega kohale tulevaid patsiente rohkem ühele päevale panna (väiksemate ajavahedega), sest tõenäosus, et vähemalt üks neist ei tule, on kokkuvõttes suur, ja selle arvelt pikeneb teiste jaoks saada olev aeg.
Pidevalt hilinevale patsiendile võib pakkuda tegelikult vaba olevast varasemat aega, et neutraliseerida tema hilinemine. Näiteks kui inimene üldiselt 10 minutit hilineb ja arst on vaba kell 11, siis pakkuda sellele inimesele aega 10:50, muidugi talle teatamata, et arst tegelikult kell 11 vabaneb. See inimene tõenäoliselt hilineb nagu alati ja jõuabki kella 11ks nagu arstile kõige paremini sobib. Arstil on siis vähem tühja ootamist ja hilisemad patsiendid saab loodetavasti õigel ajal vastu võtta, mitte hilinejale kuluva aja võrra hiljem. Kokku säästab broneeringute kohandamine patsientide hilinemiskäitumisega paljude inimeste aega.
Sama efektiivsustõus on võimalik kõigis järjekorra- ja broneerimissüsteemides. Lisaks parandab mitme valdkonna hilinemisandmete ühendamine süsteemi ennustusvõimet, sest inimene, kes hilineb tihti üht tüüpi kokkusaamistele, hilineb tõenäoliselt ka teistele. Kes ei pea kinni arstiaegadest, see ilmselt ka töökoosolekutest ja sõpradega kohtumistest, võib kasutamata jätta üritusepileti jne. Kui ta esimest korda arstiaja kinni paneb, siis pole varasemaid arstivisiite, mille põhjal ta hilinemiskäitumist ennustada, küll aga võib olla palju muid sündmusi, mis on tema kohta informatiivsed.
Pole vaja keskset broneeringusüsteemi ja andmebaasi inimeste hilinemise kohta – piisab sotsiaalvõrgustikust ja telefonide lähedusandmetest, mida kasutab näiteks bluetoothi-põhine Hoia äpp. Sõprade telefonid registreerivad, millal tuttava telefon nende lähedusse saabus, võrdlevad seda kalendriäpis kokku lepitud kohtumisajaga ja salvestavad automaatselt, kas see tuttav tuli kokkulepitud kohtumisele ja millise hilinemisega. Igaüks saab enda sõprade kohta salvestatud andmete põhjal nende saabumise tõenäosust ja aega ennustada. See aitab üritusi planeerida ja inimese üldist usaldusväärsust hinnata. Kes tihti hilineb, võib ka muid lubadusi harvem pidada – ei tasu ehk talle raha laenata.