GesundheitswesenAndere Anwendungsbereiche ansehen»

Dienstleistungen im Gesundheitswesen werden umgestaltet und verbessert, um Verluste zu reduzieren, die Erfahrungen der Patienten zu verbessern und zur Gesundheit der Bevölkerung beizutragen. Simulationsmodelle, die mit Daten über einzelne Patienten und bestimmte Leistungen verbunden sind, werden genutzt, um medizinische Entscheidungen durch Gesundheitsexperten zu verbessern, Patienten und deren Betreuer zu beteiligen, Behandlungsansätze auf Einzelnesowie deren Verhalten, Physiologie, Psychologie und soziales Umfeld zurecht zu schneiden. Modellbildung und Simulation werden auch auf Entscheidungs- und Programmebene genutzt, um die Wirtschaftlichkeit von einer Mischung von Eingriffen zu beurteilen und dies nicht nur bei Tests und Behandlungen, sondern auch in der Gesundheitsförderung und und der Risikoprävention. Ein wichtiger Punkt ist das Verständnis von unterschiedlichen Ergebnissen von Programmen und unterschiedlichen Kontexten, besonders was die sozialen Determinanten von Gesundheit und die Veränderungen in Ungleichheit und Ungerechtigkeit in Gesundheitsfragen betrifft. Die Herausforderungen bei der Gestaltung und Organisation von Gesundheits- und Sozialsystemen erfordern – um das Wohlbefinden, den Wert der Fürsorge und die Zugänglichkeit zu verbessern – vielfältige Methoden, Problemsituationen sowohl auf komplexer als auch individueller Ebene abstrakt zu betrac hten, wobei Ablaufstruktur, Interaktion zwischen Agenten, Feedbacks und Netzwerkstrukturen mit einbezogen werden. AnyLogic ist in der Lage, Theorie und Daten in Simulationsmodellen zu vereinen, die dann Interventionen in verschiedenen virtuellen Szenarios testen können, um deren Eignung für ein bestimmtes Land, eine bestimmte Region, Organisation, Dienstleistung oder Zielgruppe zu bewerten.
Bitte schreiben Sie uns ein paar Zeilen über Ihre Erfahrungen mit AnyLogic. Wir schätzen Ihre Rückmeldung sehr.
 
senden
schließen

Bewertungen & Referenzen

  • AnyLogic hat sich als sehr nützliches Tool herausgestellt, mit dem ich anhand verschiedener Simulationsmethoden Simulationen erstellen kann und bietet für den Endnutzer eine intuitive und ansprechende Bedienoberfläche. Die meisten Funktionalitäten sind als vordefinierte Objekte vorhanden, aber wenn nötig, kann man die eigenen Strukturen flexibel erweitern, was ein großes Plus ist. Das technische Support-Team hat umfangreiche Fachkenntnisse und ist engagiert; nach meiner Erfahrung war der Support überragend.

    Principal Informatics Scientist,
    AstraZeneca Pharmaceuticals
  • Das anpassungsfähigste Simulations-modellierungswerkzeug am Markt — 1) wegen der Java-Plattform und des Zugangs zu Javaprogrammierung, wenn das Modell Maßanfertigung benötigt und 2) wegen der Möglichkeit, verschiedene Modellierungsmethoden zu mischen. Gute Bibliotheken mit vorgefertigten Objekten und Baukästen (mit hervorragender Flexibilität), regelmäßige Verbesserungen und Weiterentwicklungen in neuen Versionen, und eine sehr gute und kundenorientierte Hilfefunktion machen das Bild aus meiner Sicht komplett!

    Stefan Bengtsson,
    County of Stockholm
  • AnyLogic ist flexibel genug, um System- und Methodenforschung zu unterstützen, und andererseits auch stabil genug für Stand-Alone-Anwendungen, die von anderen in ihrer Berufspraxis genutzt werden können.

    Neil McEvoy,
    HealthEngineer
  • We chose AnyLogic to tackle our large complex problem because of the multimethod models you can use, the mix of agent based, discrete event and system dynamics is a very useful combination. My favorite part of AnyLogic is all the dashboard features, the great charts and business intelligence you can get from the agents that are working in the model.

    Kyle Johnson, Global Business Services, Advanced Analytics and Optimization,
    IBM
  • I see modeling and simulation capabilities, especially agent-based modeling techniques, as critical to helping identify breakthroughs with complex phenomena associated with health care delivery. Integrating diverse types of data with multi-method simulation can advance our understanding of biological phenomena in order to deliver higher quality health care. AnyLogic’s leadership in agent-based modeling, combined with its unique approach in a Java-based architecture, enables Health Services Consulting to navigate new territory and pursue cutting-edge projects now and in the future. I’m excited about the possibilities.

    Roger A. Edwards, ScD, Vice-President,
    Health Services Consulting Corporation
  • We’ve been using AnyLogic probably for four years now. Most of my work time I was working with another academically based agent based modeling system. We were aware that AnyLogic existed, but only after a while did we think that maybe we should look at it instead of looking at the system we were using, and we found that it was easier for us to learn and to implement.

    Neil McEvoy, Director,
    Centre for Research in Healthcare Engineering
  • AnyLogic is flexible: I don't feel hemmed in with any approach, and version 7 is a huge leap forward in the multimethod capability. We usually make changes with our eyes wide open thanks to AnyLogic!

    Keith Stockman, Manager of Projects and Operations Research, General Medicine Program,
    Monash Health
  • We have found AnyLogic to be powerful, robust, and suitable for a wide variety of modeling projects. The ability to model using any of the major paradigms (or a combination) allows us to tailor our models appropriately. The user interface is easy to understand for people of all levels of education and experience. AnyLogic's superb technical support has helped us to model very complex systems that we would not have been able to do otherwise.

    Mark Kazmierczak,
    Gryphon Scientific
  • Multimethod modeling is the most important feature of AnyLogic. The biggest advantage for me was the capability for advanced healthcare modelling and simulation.

    Geoff McDonnell, Director,
    Adaptive Care Systems and Synergia
  • AnyLogic allows to describe processes and explain them to decision makers. Its advantages are the great flexibility in reproduction of problems and the possibility to use system dynamics, agent based and discrete event simulation in one model.

    Romeo Placido, Director Hospital Radiology,
    Azienda Sanitaria Provinciale di Messina
  • Ich benutze AnyLogic seit ein paar Jahren für Modelle im Sozial- und Gesundheitswesen. Die Software ist fast sofort einsatzfähig, und man hat gute, anschauliche Ergebnisse. Mir gefällt, dass ich Simulationsparadigmen wie die agentenbasierte und die systemdynamische Modellierung mischen und kombinieren kann. So bleiben in meinen Modellen Optionen offen. Durch die Schnittstelle zu Java-Klassen oder Bibliotheken kann das System an den Kunden angepasst werden. Ich kann Modelle einfach auf einer Website oder für einen individuellen Einsatz veröffentlichen. Durch Versionsverwaltung SVN kann ich in Teams arbeiten.

    David Lovece,
    Northeastern University
  • Ich habe über viele Jahre AnyLogic und viele andere Simulationstools als Teil des Konzepts für Krankenhausdienstleistungen benutzt. Ich bevorzuge AnyLogic wegen seiner Flexibilität und der multimodalen Fähigkeiten und kann es nur wärmstens empfehlen.

    Keith Stockman,
    Monash Health
  • Ich benutze AnyLogic seit zwei Jahren und halte es für die umfassendste und wertvollste Simulationssoftware auf dem Markt. Ich habe auch schon Erfahrungen mit anderen Tools gemacht, aber keines davon war in der Lage, das Modell der Multimethoden-Modellierung zu integrieren - AnyLogic jedoch kann das. Wir nutzen AnyLogic aktuell als Simulationstool für mehrere Projekte, wie Logistik, klinische Aktivitäten oder Patienten- / Personalfluss-Modellierung. Wenn Sie nach einer Komplettlösung suchen, kann das eine gute Wahl sein.

    Alvaro Gil,
    Jewish General Hospital - Montreal

Diese Unternehmen setzen AnyLogic bereits ein für: gesundheitswesen

Fallbeispiele

  • Entscheidungsunterstützung im Healthcare-Bereich durch hybride Simulationsmethoden – Mobile Stroke Units
    Schlaganfall ist eine der wichtigsten Ursachen für Behinderung von Menschen und verursacht hohe Pflege- und Rehakosten. Aufgrund einer alternden Bevölkerung ist in der Zukunft außerdem mit einer steigenden Inzidenz zu rechen. Patienten verlieren viel Zeit beim Transport in das Krankenhaus und in internen Krankenhausprozessen. MSUs wurden als eine neue Innovation zu Verbesserung dieser Problematik vorgeschlagen.
  • Simulationsmodellierung basierend auf Daten der Routineversorgung im Gesundheitswesen
    Entscheidungen von Fachleuten im Gesundheitswesen erfordern Tools für Planung, Tests und die Bewertung von neuen Technologien oder Eingriffen. Die komplexen Strukturen, Interaktionen und Abläufe im Gesundheitswesen machen Veränderungen und Innovationen zu einer kontinuierlichen Herausforderung.
  • Simulation der Abläufe einer Entbindungsstation
    Das Modell simuliert die Entbindungsstation in einer Klinik, die zurzeit umgebaut wird. Ziel des Modells ist es, Diskussionen hinsichtlich der erforderlichen Ressourcen, Kapazität sowie der Arbeitsmethoden auf der neuen Station zu unterstützen. Das Projekt wurde für die Karolinska Universitätsklinik im Verwaltungsbezirk Stockholm, Schweden, ausgeführt.
  • Auswertung der Kapazität einer Klinik für stationäre Pflege
    Der Verwaltungsbezirk Stockholm in Schweden war dabei, eine neue hochspezialisierte Klinik zu bauen. Die Gesundheitsverwaltung des Verwaltungsbezirks hatte die Fragestellung, ob sie angesichts der aktuellen Investitionen und hinsichtlich verschiedener betrieblicher und strategischer Aspekte , ein akzeptables Level an Pflege erreichen würde.
  • Handling des gesamten Pflegebedarfs von Dialyse-Patienten
    Der Verwaltungsbezirk Stockholm (Schweden) ist wie jedes andere Land oder Region ständig gefordert, um die Bedürfnisse von verschiedenen Patientengruppen in der Gesundheitspflege zu bewältigen. Jede Gruppe kann als Teilkollektiv betrachtet werden, mit seinen eigenen Merkmalen, Eigenschaften und Herausforderungen.
  • Katastrophenschutz mit Hilfe der agentenbasierten Modellierung
    Battelle, weltweit die größte gemeinnützige, unabhängige Forschungs- und Entwicklungsorganisation suchte praktische operative Lösungen für Kriseninterventionen oder Einsätzen bei Naturkatastrophen und musste die Effektivität einer zum Schutz angeordneten Ausgangssperre für 48 Stunden, für das Szenario eines sogenannten Improvised Nuclear Device, d.h. einer improvisierten nuklearen Sprengvorrichtung feststellen. Ziel war die Eindämmung der Strahlendosis, die während einer unkoordinierten Massenevakuierung auf die Menschen einwirken würde; hierfür wurde die sofortige Evakuierung mit einer Ausgangssperre verglichen.
  • Auswertung von Programmen des Gesundheitswesens zur Reduzierung der Kaiserschnittrate
    Über die Jahre haben zahlreiche Forscher die Herausforderung erkannt, die Kaiserschnittrate zu reduzieren. Allan Mills, FSA MAAA ND, ein Versicherungsmathematiker in der Forschung, führte diese Forschung erstmals für den Staat Washington durch und seine Kollegen reproduzierten diesen Teil des Gesundheitswesens der Vereinigten Staaten in einem Simulationsmodell, das es den Interessenvertretern, insbesondere den Gesundheitsvertretern, Versicherern, Klinikern und Gesetzgebern ermöglicht, ihre Annahmen an einem Modell zu testen, um die richtigen Lösungen zu finden.
  • Gestaltung der Gesundheitspolitik mit Hilfe der Simulation
    Der Fachbereich Maschinen- und Anlagenbau der Universität Toronto, das Forschungszentrum für Technisches Gesundheitswesen (CRHE), reagierte auf den dringenden Wunsch nach Effizienz und Qualitätsverbesserungen im Kanadischen Gesundheitssystem.
  • Eine agentenbasierte Erklärung für die Änderung der Lebenssituation der psychisch kranken Bevölkerung
    Das Wohnumfeld der dauerhaft psychisch schwer kranken Bevölkerung in den Vereinigten Staaten hat sich über die letzten 60 Jahre stark verändert. Besonders deutlich wird das durch den prozentualen Anteil der Personen, die in Haft leben gegenüber dem prozentualen Anteil der Menschen, die in der Obhut des Gemeinwesens oder privaten Wohnungen leben.
  • Modellierung einer Pharmaprodukteinführung
    Eines der großen Pharmaunternehmen wandte sich an Bayser Consulting, um eine Strategie für eine Produkteinführung zu entwickeln. Es wurde Simulationsmodellierung angewandt, um die Interaktionen zwischen dem Pharmaunternehmen, Ärzten und Patienten zu reorganisieren.