Оптимизация планирования хирургических операций

Оптимизация планирования хирургических операций

Проблема

Идея использовать имитационное моделирование, чтобы оптимизировать планирование хирургических операций, существует уже много десятилетий. В последнее время для ее реализации пытались применять дискретно-событийное моделирование, но оно не отражало реальную действительность.

В хирургической практике приходится делать много допущений из-за недостатка данных для планирования, поэтому модель не могла достоверно воспроизвести реальный мир. Результаты моделирования оказывались неубедительными и не позволяли достичь поставленных целей.

Решение

Было решено применить обратную логику, чтобы реальный мир следовал за имитационной моделью, а не наоборот. Клиент получил возможность экспериментировать со всеми параметрами, способными влиять на его ситуацию и рабочую среду, а затем задавать соответствующие переменные в качестве системных ограничений. После этого можно было экспериментировать с этими ограничениями или задавать параметры в качетсве ключевых показателей эффективности, которые требовалось реализовать в действительности.

Основное внимание в данном исследовании уделялось планированию операций и всем факторам, влияющим на работу операционных. Именно здесь можно было использовать моделирование для экспериментов с различными переменными.

Процесс планирования операций

Процесс планирования операций, разработанный TCC-CASEMIX (нажмите, чтобы увеличить)

Консалтинговая компания TCC-CASEMIX смогла оценить влияние на процесс разных исходных факторов, таких как особенности пациентов и различные аспекты хирургии. В частности, провела анализ сопутствующих опасностей, чтобы понять уровни риска для пациентов при каждой операции. Хотя ранее эти два аспекта никогда не рассматривались совместно, удалось сформировать соответствующие группы риска с помощью алгоритма машинного обучения.

При этом требования и запросы со стороны TCC-CASEMIX, создававшей модель, и заказчиков — операционных бригад — были различными.

У консультантов TCC-CASEMIX были определенные технические требования, которым соответствовало ПО AnyLogic для моделирования в конфигурируемой среде, воспроиводящей реальный мир. В AnyLogic также реализована возможность многоподходного моделирования, сочетающего агентный и дискретно-событийный подходы. Помимо прочего, AnyLogic обеспечивает интеграцию с базой данных TCC-CASEMIX.

При моделировании использовался механизм оптимизации списков TCC-CASEMIX, скомпилированный на Java и импортированный непосредственно в AnyLogic. Благодаря этому, разработчики могли полностью контролировать сложное поведение имитационной модели, а также изменять логику и тестировать альтернативные механизмы оптимизации.

Заказчикам требовалась имитационная модель с интуитивно понятным пользовательским интерфейсом, и с которой было бы легко работать, в частности исследовать результаты моделирования без помощи специалистов. Кроме того, они хотели запускать модели непосредственно из веб-браузера, используя AnyLogic Cloud.

Примеры пользовательских интерфейсов для различных входных и выходных условий модели (нажмите, чтобы увеличить)

Результаты

Две построенные модели подтвердили эффективность моделирования в AnyLogic.

В первом варианте, когда для двух 5-часовых расписаний в день были доступны только 5 хирургов, а список пациентов был ограничен, были проведены 82 операции. Чтобы проверить вариант с полной загрузкой, были использованы три 4-часовых расписания, а список пациентов был неограничен. Это обеспечило 204 завершенные хирургические операции. В ходе моделирования каждая операционная использовалась более эффективно при работе всех хирургов.

С помощью второй модели разработчики хотели понять, как лучше действовать в случае непредвиденной отмены операции. TCC-CASEMIX разработали собственный алгоритм решения задачи по оптимизации и внедрили его в модель AnyLogic. Используя базу данных, они смогли найти замену для отмененного пациента. Заказчикам из хирургической бригады был предоставлен для использования файл Excel. После запуска модели выяснилось, что вместо одного отмененного пациента на операцию могут быть записаны 3 пациента. При этом были дополнительно включены две короткие процедуры, исключающие потерю времени.

В результате использования этой модели руководители хирургических отделений получили возможность принимать более эффективные решения, что положительно отразилось на их KPI и уровне предсказуемости в работе. Кроме того, доверие к инструментам моделирования может распространиться и на других врачей, пациентов и общество в целом.

Этот проект представили на конференции AnyLogic 2021 доктор Мэтью Бэкон и Джек Морвуд из TCC-CASEMIX.

Вы можете посмотреть презентацию в формате PDF.



Похожие проекты

Другие истории успеха

Сборник историй успеха от пользователей AnyLogic

Скачать