Моделирование в здравоохранении: от проектирования больниц до массовой вакцинации

Моделирование в здравоохранении

Имитационное моделирование широко применяется в разных областях: производстве, сельском хозяйстве, энергетике, нефтегазовой отрасли, розничной торговле и даже здравоохранении.

Моделирование в сфере здравоохранения дает возможность подробно анализировать процессы и получить ценную информацию. Эксперименты с имитационными моделями показывают вместимость и использование ресурсов, помогают выявить проблемы и прийти к правильным решениям.

С помощью моделирования вы можете управлять процессами, расписанием, распределением и использованием ресурсов, проектированием больниц, цепочками поставок медицинских препаратов. Кроме того, можно планировать производство в фармацевтической отрасли, а также анализировать сценарии распространения заболеваний и разрабатывать стратегии смягчения их последствий. Во время COVID-19 моделирование часто использовалось для оценки распространения болезни и массовой вакцинации.

Рассмотрим задачи в сфере здравоохранения, которые помогает решить имитационное моделирование.

Проектирование больниц, управление процессами и размещение оборудования

С помощью дискретно-событийного моделирования в AnyLogic инженеры могут спроектировать родильное отделение в больнице. Используя элементы Библиотеки моделирования процессов и Библиотеки производственных систем, разработчики воссоздают рабочие процессы в больнице.

Моделирование потока пациентов в приемной больницы — еще один удачный пример применения дискретно-событийного моделирования для тестирования и планирования процессов. Другой пример — модель работы больницы во время COVID-19.

Разработка политики в области здравоохранения, использование ресурсов и составление расписания медработников

Продолжая тему моделирования потока пациентов, рассмотрим, как оно помогает улучшить расписание врачей в больницах. Один из наших клиентов хотел разработать систему составления графиков, которая принесла бы пользу и врачам, и пациентам клиники. Модель помогла врачам протестировать разные варианты своих расписаний и увидеть, как графики приема влияют на работу клиники.

Другая модель была разработана с использованием Библиотеки моделирования процессов. С ее помощью можно было проанализировать несколько вариантов улучшения уровня подготовки медперсонала, оптимизации графика работы врачей неотложной помощи и т. д.

Один из клиентов использовал моделирование, чтобы решить проблему скопления пациентов в отделениях неотложной помощи. Результаты экспериментов с моделью помогли определить вместимость отделений неотложной помощи и эффективнее использовать человеческие ресурсы в больнице.

Моделирование использования медицинских ресурсов дает возможность тестировать различные конфигурации больницы в сценариях «что, если». Построенную имитационную модель можно использовать и для других медицинских центров.

Статистика, полученная в результате экспериментов с имитационными моделями, помогает оценить качество оказываемой помощи и уровень использования ресурсов в больнице. Это позволяет определить приемлемую пропускную способность.

Кроме того, благодаря AnyLogic можно разрабатывать подробные модели для принятия решений в сфере здравоохранения и оценивать эффект от внедрения новых технологий, например, реанимобилей.

Моделирование распространения болезней и стратегий смягчения последствий

Моделировать сценарии развития эпидемий также можно с помощью AnyLogic. Результаты имитационного моделирования помогают принимать решения, связанные с распространением и воздействием вирусов и болезней.

Например, чтобы лучше понять, как передается новый коронавирус и как на это влияют меры контроля, в начале эпидемии COVID-19 была разработана агентная модель. Она помогла проанализировать, насколько быстро коронавирус может распространиться среди населения Китая.

Модели распространения эпидемии важны для внедрения и координации ее профилактических мер. Гибридные динамические модели помогают решать такие проблемы, как вспышка COVID-19, а с помощью агентных моделей можно оценить влияние методов немедикаментозного вмешательства на распространение коронавируса. Кроме того, агентная модель распространения эпидемии может показать динамику передачи туберкулеза.

Моделирование также помогает в решении проблем массовой вакцинации. Для улучшения работы автомобильного пункта массовой вакцинации была создана экспериментальная модель с использованием методов дискретно-событийного и агентного моделирования.

Используя агентное моделирование, инженеры разработали прогнозную модель лечения пациентов и с высокой точностью смоделировали планы лечения пациентов. Благодаря моделированию врачи могли принимать обоснованные решения о дозировке препарата для пациента и наблюдать за эффектами от лечения.

Моделирование цепочки поставок лекарств, планирование их производства и продвижения на рынке

Моделирование также используют для цепей поставок медицинских препаратов и планирования производства лекарств. Например, производитель вакцин может определить оптимальную структуру цепочки поставок с точки зрения затрат и уровня сервиса.

Для производителя лекарств агентная модель показала, в течение какого времени маркетинговая кампания будет эффективной. Это помогло сэкономить бюджет компании.


Мы рассмотрели различные варианты применения моделирования в здравоохранении. Каждая имитационная модель в AnyLogic выполняла важные задачи: улучшала использование ресурсов, оптимизировала рабочие процессов или позволяла лучше понять эпидемические тенденции. Таким образом, моделирование помогает смягчить последствия эпидемий и вносит вклад в систему здравоохранения.

Чтобы оставаться в курсе новостей моделирования в области здравоохранения, подпишитесь на нашу ежемесячную рассылку.

Похожие материалы