Verbesserung des Patientenflusses in einer Ambulanz mit Hilfe ereignisorientierter Modellierung

Verbesserung des Patientenflusses in einer Ambulanz mit Hilfe ereignisorientierter Modellierung

Problemstellung:

Das Health Arnett Hospital der Indiana Universität, ein Akutkrankenhaus mit Komplettservice und einer ambulanten Klinik mit mehreren Spezialgebieten, sah sich schlechten Statistiken gegenüber, da die Anzahl der No-show-Patienten (diejenigen, die nicht zu ihren geplanten Terminen erscheinen) dramatisch auf 30 % anstieg. Dies war in erster Linie darauf zurückzuführen, dass die Klinikpläne von den individuellen Präferenzen des medizinischen Personals bestimmt wurden, was zu erhöhten Abweichungen bei den Planungsregeln führte. Um das Problem zu beheben, wollte der Kunde eine Planungsmethode entwickeln, von der die Ambulanz, die Ärzte und die Patienten profitieren. Dienstleister der Texas A&M Universität wurden gebeten, ein vorausschauendes Planungssystem zu entwickeln, um die Zeitpläne der Ärzte zu optimieren und die Anzahl der No-show-Patienten zu verringern. Sie zielten auch auf folgende Punkte ab:

Lösung:

Um die Herausforderung bei der Terminplanung anzugehen, entwickelten die Auftragnehmer ein ereignisorientiertes Simulationsmodell unter Verwendung der AnyLogic Software. Das Modell simulierte den Prozess bei den Patiententerminen und weitere Untersuchungen. Für eine bessere Darstellung des Patientenflusses im Modell wurden die Patienten einer von fünf Gruppen zugeordnet:

Patienten mit hoher Priorität hatten eine Versicherung im Gegensatz zu Patienten mit niedriger Priorität.

Verbesserung des Patientenflusses in einer Ambulanz – Simulationsmodell zur Terminplanung

Die Benutzeroberfläche zeigte, wie sich die Patienten abhängig von der Länge der Behandlungszeit für die verschiedenen Patiententypen (es wird angenommen, dass neue Patienten eine längere Behandlungszeit haben als Patienten, die zur Nachkontrolle kommen) und saisonalen Faktoren vermischen. Der Eingabebildschirm des Modells wurde verwendet, um die folgenden Parameter anzugeben:

Der Benutzer kann diese Kapazitätsparameter ändern, um festzustellen, welche Änderungen dazu beitragen, die Arbeitszeit für Ärzte und die Wartezeit für Patienten zu optimieren. Das ereignisorientierte Modell zeigte die folgende Abfolge von Schritten:

Ereignisorientiertes Simulationsmodell für die Patientenflussanalyse, das mit AnyLogic Software erstellt wurde

Der Ausgabebildschirm zeigte die Ergebnisse des Patientenflusssimulationsmodells und die Leistungsmaße für einen Simulationslauf. Die Daten enthielten:

Das Modell half Ärzten auch dabei, verschiedene Theorien über ihren Arbeitsplan zu testen. Sie konnten den Zeitplan im Patientenflusssimulationsmodell anpassen und sehen, wie sich Auslastung und Überstunden ändern.

Verbesserung des Patientenflusses in einer Ambulanz - Ergebnis des Patientenflusssimulationsmodells

Warum ein Simulationsmodell für den Patientenfluss in AnyLogic erstellen?

Die Entwickler haben sich aus mehreren Gründen für AnyLogic entschieden. Erstens ermöglichte es die AnyLogic Software auf einfache Weise diskrete Ereignismetriken zu erfassen, wie z. B. Nutzungsraten, Aufenthaltszeiten von Patienten in der Ambulanz und Wartezeiten. Mit AnyLogic ist es zudem möglich, das primär ereignisorientierte Modell mit Hilfe von agentenbasierten Ansätzen und Systemdynamik zu erweitern. Darüber hinaus ermöglichten die Möglichkeiten von AnyLogic, benutzerfreundliche und ansprechende Oberflächen zu erstellen, anderen Benutzern das Experimentieren mit dem Patientenflusssimulationsmodell und das Ändern der Eingabeparameter ohne zusätzliches Training.

Ergebnis:

Das AnyLogic Modell zur Patientenflusssimulation bot verschiedene Möglichkeiten, die Betriebseffizienz der Ambulanz und die Patientenzufriedenheit zu verbessern. Das Patientenflusssimulationsmodell erforderte keine besonderen Fähigkeiten und lieferte detaillierte Ausgabestatistiken, die Folgendes beinhalteten:

Anhand der erhaltenen Daten konnten die Benutzer sehen, wie sich der Zeitplan auf die Arbeitsprozesse der Klinik auswirkte und sie erhielten Einblicke in die folgenden Aspekte: Verbesserung des Patientenflusses in der Ambulanz und Auswahl besserer Richtlinien für das Personalmanagement.

AnyLogic stellte eine Methode zum Testen von Theorien dar, bevor sie in der Klinik implementiert wurden, und erzeugte unterschiedliche Prognosen. Darüber hinaus könnte das ereignisorientierte Modell bei Bedarf durch andere Simulationsansätze erweitert werden. Diese Funktion machte das Modell anpassbarer, um ein vorausschauendes Terminplanungssystem für andere Ambulanzen mit ähnlichen Einstellungen zu entwerfen.

Ähnliche Fallstudien

Mehr Fallstudien