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. Patrick Einzinger und Christoph Urach von DWH Simulation Services und der Technischen Universität Wien, in Partnerschaft mit dem Verband der Österreichischen Sozialversicherungen (Austrian Association of Social Insurances - AASI), wurde die Möglichkeit geboten, öffentliche Daten zu analysieren, mit dem Ziel, damit zukünftige, wichtige Entscheidungen treffen zu können.


Der Verband der Österreichischen Sozialversicherungen stellte Daten bezüglich der Erstattung von Leistungserbringern im Gesundheitswesen zusammen, die zum einen die verschriebenen Medikamente, die erbrachten Leistungen und die Diagnosen beinhalten. Typische Statistiken und mathematische Modellierung wurden als ein Tool für die Datenanalyse betrachtet, die Simulation jedoch wurde gewählt, um sicherzustellen, dass die Datenmenge voll genutzt werden konnte, und so die Genauigkeit der Analyse und der Ergebnisse erhöhten. Zudem wurde die AnyLogic Simulations- und Modellierungssoftware aufgrund seiner Eigenschaften der Mehr-Methoden-Modellierung verwendet. Die erstellten Modelle beinhalten eine agentenbasierte Simulation von mehreren Erstattungssystemen in der externen Gesundheitsversorgung, ein System-Dynamik-Modell mit den Auswirkungen von Gemeinschaftspraxen, sowie ein Mikrosimulationsmodell für die Bewertung der Gesundheitstechnologie des Screenings auf Bauchaortenaneurysmen (BAA).


Vergleich von Erstattungssystemen

Problem:




Aufgrund des aktuellen Erstattungssystems des Verbands der Österreichischen Sozialversicherungen, in dem der Arzt Erstattungen für einzelne Leistungen erhält, werden Patienten möglicherweise unnötigen Eingriffen unterzogen. Der Verband der Österreichischen Sozialversicherungen berücksichtigt andere Erstattungssysteme, beispielsweise pro Besuch, pro Krankheitsepisode oder pro Behandlungsepisode, aber bevor irgendeine Änderung vollzogen werden kann, müssen die Optionen getestet werden, um die Konsequenzen erfassen zu können, die die vorgeschlagenen Erstattungssysteme mit sich bringen.


LÖSUNG:




Die Berater erstellten ein Model, das den Import von Patientendaten, medizinische Probleme, medizinische Dienstleister und Erstattungstypen beinhaltete und nutzten die AnyLogic Simulations- und Modellierungssoftware. AnyLogic wurde wegen seiner Möglichkeiten der agentenbasierten Modelle gewählt, welches die Integration von verschiedenen Parametern für eine große Anzahl an Untergruppen zulässt, im Gegensatz zu einem Top-Down-Ansatz, demzufolge es notwendig wäre, die Patienten in Untergruppen aufzuteilen. Die Agenten der AnyLogic -Software haben einfache Attribute, die die Untergruppe und somit die Parameter bestimmen. Beim Durchlauf von mehreren Simulationen können die Konsequenzen jedes Erstattungssystems erkannt werden.

ERGEBNIS:




Aufgrund der Anzahl an Krankheiten, die berücksichtigt werden müssen, ist es nicht möglich, umfangreiche Literaturrecherchen durchzuführen und Expertenmeinungen zu jeder einzelnen Krankheit zu sammeln. Der verwendete Ansatz zeigt, wie Analysen der Daten der Routineversorgung als Input für eine komplexe und verständliche Modellstruktur genutzt werden können, da die Daten die genaue Prävalenz und die Inzidenzrate für diese Krankheiten liefern. Auch wenn Prämissen für einige Anteile der Forschung notwendig sind (d.h. Behandlungspfade), führt die optimale Auswahl des Leistungsportfolios der Anbieter zu plausiblen und vernünftigen Ergebnissen.

Simulation des Erstattungssystems im Gesundheitswesen

Modellierung des Erstattungssystems im Gesundheitswesen: Ansicht der Berater zu dem Problem

Das Modell ist nicht nur nützlich für den Vergleich der Erstattungssysteme, sondern auch, um Thesen zu testen. Das Modell unterstützt mit der Entwicklung neuer Erstattungssysteme, wegen der Effekte, die logisch inhärent sind und in Simulationen schnell angezeigt werden. Diese sind jedoch nicht typischerweise klar oder sofort offensichtlich.


Folge von Gemeinschaftspraxen

Problem:




Der Verband der Österreichischen Sozialversicherungen will wissen, welchen Effekt die Ausübung der Gemeinschaftspraxen hat, in denen Ärzte mit unterschiedlichen Fachgebieten Praxen vereinen, z.B. Pneumologen und Internisten. Die Gemeinschaftspraxis wird kompliziert durch die Anzahl an Fällen, Konsultationen und einzelnen Fälle, die je nach Arzt anders erstattet werden können. Werden die Ärzte die Menge an erbrachten Leistungen erhöhen oder reduzieren, in Abhängigkeit der Arbeitsbelastung und der Gehälter? Wie unterscheidet sich das Verhalten der Praxisgemeinschaft von den Ärzten, die weiterhin als Einzelpraxis praktizieren?


Simulation Gemeinschaftspraxis im Gesundheitswesen

Systemdynamische Modellstruktur von Gemeinschaftspraxen

LÖSUNG:




Um dem Verband der Österreichischen Sozialversicherungen einen Einblick zu vermitteln, entwickelten die Berater ein systemdynamisches Modell unter Verwendung der AnyLogic Simulations- und Modellierungssoftware. Hier ist fast jede Variable eine Array-Variable, aufgrund der 4 Gruppen von Ärzten (Pneumologen in Einzelpraxis, Internisten in Einzelpraxis, Pneumologen in Gemeinschaftspraxis und Internisten in Gemeinschaftspraxis). Die Eingangswerte des Modells beinhalten fixe Parameter (Datenanalyse, OÖGKK, sowie Internisten/Pneumologen) und strategische Thesen und gehen davon aus, dass die Anzahl an Überweisungen und neuen Fällen steigen würde.


ERGEBNIS:




Die Parameter des Modells wurden dem Verband der Österreichischen Sozialversicherungen zur Simulation übergeben, DWH konnte die Ergebnisse jedoch aus Datenschutzgründen nicht einsehen. Das Ergebnis der Simulationen beinhaltete die gesamten gezahlten Gebühren, die Anzahl der Fälle, Anzahl der Konsultationen, Anzahl von speziellen Leistungen, Anzahl von doppelten Leistungen und den Wert jedes einzelnen Falles. Das Modell ermöglichte es dem Verband der Österreichischen Sozialversicherungen, die Eingangsvariablen zu ändern und mehrere Szenarien durchlaufen zu lassen.

Screening auf Bauchaortenaneurysma

Problem:




Das Bauchaortenaneurysma (BAA) ist eine schwerwiegende Erkrankung, hauptsächlich in der männlichen Bevölkerung Österreichs über 65 Jahren. Wenn diese Krankheit frühzeitig entdeckt wird, kann das Auftreten und das Risiko einer Ruptur erheblich gesenkt werden, im Gegensatz zu einer Diagnose zu einem späteren Zeitpunkt, wenn ein teurer und gefährlicher Eingriff oft das wahrscheinlichste Ergebnis ist. Die Ultraschalluntersuchung dient der Früherkennung des BAA, sie ist non-invasiv und der Aufwand ist gering.


Der Verband der Österreichischen Sozialversicherungen wandte sich an DWH um folgendes herauszufinden:

  • Was würde sich in der österreichischen Bevölkerung ändern, wenn es ein flächendeckendes Screening für über 65-Jährige gäbe? 
  • Welche Personen würden am meisten vom flächendeckenden Screening profitieren? 
  • Welche anderen optimalen Screening-Strategien gibt es, beispielsweise einmal jährlich oder alle zwei Jahre? 
  • Können wir den Ansatz des Screenings in Abhängigkeit von den Risikofaktoren einer Person ändern und Screenings dann ausdehnen, wenn andere Risiken auftreten?

LÖSUNG:




Die Berater verwendeten die agentenbasierte Modellierung der AnyLogic-Software, in der sie jeder Person eine Aorta gaben, deren zunehmender Durchmesser von Alter, Geschlecht, Rauchverhalten, Vorgeschichte und anderen Krankheiten abhängt. Weiterhin ließen Sie Simulationen von mehreren Screening-Strategien laufen, um die optimale Lösung zu finden.


ERGEBNIS:




Wenn regelmäßige Screenings bei den über 65-Jährigen für über 40% der Bevölkerung eingeführt werden, sinkt die Sterberate um ein Drittel. Es werden auch andere Maßnahmen zur Vermeidung des BAA betrachtet. Beispielsweise würde eine Abnahme der Raucher in der österreichischen Bevölkerung von 38% auf 20% die Anzahl an BAA ähnlich senken wie die Durchführung eines regelmäßigen Screenings.


Das modulare Design erlaubt die Integration von zusätzlichem Wissen über BAA für weitere Analysen und die Auswertung von Screening-Strategien oder anderen Eingriffen innerhalb einer kurzen Zeitspanne; außerdem kann das Modul "Krankheitsverlauf" ohne Änderung der gesamten Modellstruktur angepasst werden.


Eine Studie dieser Größe an Patienten ist oft aus zeitlichen, logistischen, ethischen oder anderen Gründen nicht möglich. Die Nutzung des Simulationsmodells gibt einen Einblick in mögliche Konsequenzen von Eingriffen, die Ergebnisse dienen den Entscheidungsträgern im Gesundheitswesen als Entscheidungshilfe, und das Design kann für die Auswertung anderer Krankheiten mit ähnlicher Progression angepasst werden.

Simulation Bauchaortenaneurysma

Bauchaortenaneurysma

In der Präsentation, anlässlich der AnyLogic-Konferenz 2013, erfahren Sie mehr über die Arbeit von Einbzinger und Urahc mit der AnyLogic-Software:


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