Государственная компания Lean Business Services ― лидер инновационных разработок в сфере здравоохранения в Саудовской Аравии. Компания разрабатывает цифровые решения и повышает эффективность использования ресурсов в сфере здравоохранения.
Проблема
Несмотря на то, что экстренную медицинскую помощь оказывают во многих крупных городах, в небольших населенных пунктах скорая медицинская помощь может быть ограничена из-за нехватки ресурсов. В некоторых случаях необходимо перевезти пациентов в крупные города, где есть все необходимое. Такая перевозка имеет ряд проблем:
- нехватка медицинского персонала;
- длительное время в пути;
- трудности для больных в тяжелом состоянии.
Для модернизации процессов перевозки и решения обозначенных проблем инженеры из Lean Business Services разработали имитационную модель, используя AnyLogic. Кроме того, с помощью AnyLogic они оценили, как изменение значений параметров влияют на систему, и определили возможные сценарии. Это помогло лицам, принимающим решения, разработать ключевые показатели эффективности (КПЭ) для каждого сценария.
Решение
Для решения проблемы перевозки пациентов инженеры предложили дополнить или заменить автомобили скорой помощи воздушным транспортом. В модели они рассмотрели три сценария воздушной перевозки пациентов:
- только между аэропортами;
- из больницы в принимающий аэропорт;
- из больницы в больницу.
Моделирование помогло бы сравнить результаты этих сценариев с текущей ситуацией, в которой используется только автотранспорт.
Инженеры из Lean Business Services разработали гибридную модель с использованием агентного и дискретно-событийного методов имитационного моделирования. Сочетание этих методов позволило отобразить в модели сценарии и типы перевозки детальнее, чем при использовании только одного метода.
В модели каждый экстренный вызов является агентом. Эти агенты «наследуют» характеристики из базы данных, содержащей информацию об экстренных случаях (дате перевозки пациента; больнице, из которой его перевозят; принимающей больнице; местоположении больниц и т.д).
Пациенты также представлены в виде агентов и обладают параметрами, отражающими их местонахождение, дату и время вызова. Однако их перевозки между пунктами моделируются как дискретно-событийные процессы, поскольку их лучше всего описывать в виде последовательности отдельных событий.
Поведение агентов во время запуска имитационной модели позволяет получить представление об эффективности сценариев. При запуске модели в системе появляется экстренный вызов, после чего модель имитирует развитие каждого сценария, для них подсчитываются КПЭ и проводится аналитика. Результаты представляются в виде графиков, на основе которых можно сравнивать сценарии и принимать управленческие решения.
Во время запуска модель учитывает различные динамические параметры:
- число врачей, медсестер, водителей скорой помощи и других медицинских работников;
- расходы на транспортировку пациентов;
- запреты на ночные полеты;
- разрешения на перелеты на короткие расстояния.
В имитационной модели компания Lean Consulting Services также использовала карту ГИС для отображения процесса перевозки пациента.
В результате моделирования компания смогла проанализировать многие стратегические показатели:
- среднюю длительность транспортировки;
- среднюю количество вовлеченного медицинского персонала (который не сможет в этот момент выполнять свои основные обязанности);
- общие расходы на транспортировку;
- количество единиц воздушного транспорта с разбивкой по типу;
- влияние транспортировки пациентов на работу больниц (количество ожидающих пациентов и время ожидания);
- процентную долю использования воздушного транспорта;
- число вовлеченных в перевозку медицинских работников в разбивке по специальности.
Результат
На основании результатов имитационного моделирования перевозка пациентов воздушным транспортом непосредственно из больницы в больницу была рекомендована по трем основным причинам:
- низкие затраты на осуществление транспортировки;
- наименьшее среднее время в пути;
- наименьшее число медицинских работников, которых необходимо будет задействовать.
Сочетание дискретно-событийного и агентного методов имитационного моделирования позволило инженерам создать легко масштабируемую модель. В ней предусмотрено добавление альтернативных сценариев, которые могут быть разработаны с помощью имеющейся в AnyLogic возможности работы с транспортной логистикой. Например, возможно добавление новых схем и способов транспортировки пациентов, а также обновление ресурсной базы на местах.
Lean Business Service представила свой проект [англ., PDF] на конференции AnyLogic 2021.
