Моделирование медицинского обслуживания на уровне региона

Проблема:




Регион Стокгольма (Швеция), как и любой регион, испытывает постоянную необходимость удовлетворять спрос на услуги здравоохранения различных групп пациентов. Каждая группа может быть рассмотрена как субпопуляция со своими особенностями, характеристиками и сложностями. Данный проект по имитационному моделированию рассматривал пациентов, которые нуждались в диализе почек. Многим из этих пациентов требуется часто посещать медучреждения.


Изначально при создании имитационной модели основной задачей было получить понимание, как лучше устроить обслуживание пациентов: иметь больше распределенных по территории небольших учреждений, или несколько компактно расположенных центров оказания услуг. Большинство моделей по мере разработки расширяются для удовлетворения новых потребностей и проверки новых идей, и эта не была исключением. Эта модель также рассматривает разные способы обслуживания пациентов: они могут обслуживаться на дому или в медучреждении, им может требоваться помощь специалиста или нет.


Решение:




Эту макроуровневую проблему удобнее всего решать с помощью многоподходного моделирования. Агентный метод был использован для моделирования среды (региона) и пациентов, а дискретно-событийный подход был использован для воспроизведения работы медучреждений и простых процессов внутри них. Модель также включает анимацию, необходимую для наглядного представления и понимания результатов.


В данном случае некоторые важные выводы могли быть сделаны еще до запуска имитации благодаря анимации. Входные данные, предоставлявшиеся в Excel-файле и посредством ввода параметров вручную на экране запуска модели, позволяли увидеть на карте региона центры спроса на услуги (пациентов) и производственных мощностей (медучреждения). Если большинство пациентов проживало недалеко от больниц, спрос и предложение были сбалансированы по крайней мере в статической ситуации. Запуск модели позволял увидеть, будет ли ситуация стабильной динамически, когда в системе со временем начнут происходить изменения.


Результат:




Чаще всего, особенно в здравоохранении, ценность имитационных моделей выражается в предоставлении как количественных результатов (статистики), так и качественных (например, возможности лучше понять проблему). В данном случае среди количественных результатов были достигнутые показатели обслуживания (и понимание того, были ли они достаточными), расстояния, которые пациенты преодолевали до больниц и коэффициенты использования ресурсов. Все это давало возможность понять, была ли пропускная способность медучреждений достаточной.

Имитационная модель в здравоохранении: анимация на карте

Анимация модели на карте

Качественные результаты помогли:

  • Сильно повысить понимание проблемы у лиц, принимающих решения, и заинтересованных сторон.  
  • Осветить проблему со стороны географии региона (сторона, которая часто не учитывается).
  • Катализировать и поддержать обсуждение проблемы, а также помочь сторонам с конфликтующими интересами понять, что не существовало однозначно плохих и хороших решений проблемы. 
  • Представить перспективы, масштабы проблемы и поставленные задачи визуально и динамически.

Качественные результаты моделирования часто важнее количественных. Однако количественные данные, полученные из имитационных моделей имеют более высокое качество, чем статистика, которую можно получить другими способами.


Эта модель в данный момент используется как инструмент поддержки принятия решений специалистами, занимающимися проблемами удовлетворения потребности в диализе в Стокгольме.

Другие проекты

  • Моделирование распределительного склада фармацевтической компании
    Cardinal Health – компания с многомиллиардным оборотом, работающая в сфере дистрибуции и логистики фармацевтических товаров. Каждый день компания сталкивается со множеством логистических задач, типичных для распределительных складов, которые осложняются спецификой фармацевтической сферы. Компания использовала агентное моделирование для различных бизнес-задач, что позволило ей экономить 3 000 000 долларов ежегодно.
  • Развёртывание системы реанимобилей в Германии
    Реанимобили MSU (Mobile Stroke Units) были предложены для ускорения оказания помощи пациентам с апоплексическим ударом. Специалисты MSU должны начинать диагностику и терапию прямо на месте происшествия. Целью внедрения было снижение времени от поступления вызова до начала лечения больных для предотвращения риска возникновения инвалидности и снижения издержек в здравоохранении.
  • Моделирование на основе статистики врачебной практики
    Специалистам в сфере здравоохранения требуются инструменты для принятия решений относительно планирования, тестирования и оценки новых технологий и политик. Специфика данной области (комплексность и взаимозависимость процессов) превращает любые изменения и инновации в постоянное испытание для профессионалов индустрии. DWH Simulation Services в партнерстве с Австрийской Ассоциацией Социального Страхования (AASI) проанализировали данные системы здравоохранения Австрии для принятия важных для медицинской практики решений.
  • Моделирование работы родильного отделения
    Эта модель воспроизводит работу родильного отделения в строящейся больнице. Задача этой модели состояла в поддержке принятия решений касательно ресурсов, пропускной способности и методов организации работы в новом отделении. Проект был выполнен для больницы Karolinska University Hospital в лене Стокгольм, Швеция.
  • Оценка пропускной способности больничного стационара
    В шведском Стокгольме строилась новая узкоспециализированная больница, и местное управление здравоохранения задалось вопросом, сможет ли больница обслуживать нужное количество пациентов при текущих инвестициях и организационных планах. Специалисты использовали AnyLogic для поиска ответов на свои вопросы.
  • Планирование реагирования на ЧС с помощью агентного моделирования
    Battelle – крупнейшая в мире некоммерческая независимая исследовательская организация. В одном из проектов исследователи должны были определить эффективность мер реагирования в случае детонации ядерного устройства, сравнив планы эвакуации населения и его укрытия на месте ЧС.
  • Оценка стратегий в сфере здравоохранения для уменьшения количества случаев кесарева сечения
    Множество специалистов здравоохранения давно говорят о необходимости уменьшения количества родов при помощи кесарева сечения. Алан Миллс, эксперт-статистик, и его коллеги провели исследование для штата Вашингтон, в котором воспроизвели при помощи моделирования часть системы здравоохранения США, занимающуюся родовспоможением.
  • Разработка стратегий в сфере здравоохранения с помощью моделирования
    Специалисты Центра исследований вопросов здравоохранения (Centre for Research in Healthcare Engineering, CRHE) решили создать инструмент анализа и визуализации, с помощью которого можно было бы лучше понять, как работает система здравоохранения Канады, и что именно следует изменить, чтобы повысить продолжительность жизни канадцев.
  • Исследование условий проживания людей с психическими заболеваниями в США при помощи моделирования
    За последние 60 лет в США увеличилось количество людей с серьёзными хроническими психическими заболеваниями, которые живут вне специальных лечебных учреждений. IBM Global Research и Otsuka Pharmaceuticals провели исследование с применением агентного моделирования, чтобы выяснить причины этих изменений в обществе.
  • Outpatient Appointment Scheduling Using Discrete Event Simulation Modeling
    Indiana University Health Arnett Hospital, consisting of a full-service acute care hospital and a multispecialty clinic, faced poor statistics because the number of no-show patients (those who don’t show up for their scheduled appointments) rose dramatically to 30%. This was primarily connected to the fact that clinic schedules were driven by individual preferences of the medical staff, which led to increased variations in scheduling rules. To eliminate the problem, the client wanted to develop a scheduling methodology that would benefit the clinic, doctors, and patients.