Vorausschauende Modellierung im Gesundheitswesen hilft bei der Effektivitätsbewertung der Behandlung mit einem neuen Medikament

Vorausschauende Modellierung im Gesundheitswesen hilft bei der Effektivitätsbewertung der Behandlung mit einem neuen Medikament

Problemstellung

Eine pharmazeutische Firma wollte die Behandlung mit einem neuen Medikament einführen, die Notaufnahmen bei einer Verbesserung der betrieblichen Leistungsfähigkeit in Bezug auf Effizienz und Zeit helfen würde. Um den Effekt ihrer neuen Behandlung auf den Betrieb von Notaufnahmen zu bewerten, beauftragte der Kunde die Beraterfirma Sterling Simulation, eine pharmazeutische Simulation durchzuführen.

Das Ziel des Kunden war es, verschiedene Marketingstrategien zu bewerten. Er wollte herausfinden, welcher betriebliche Gewinn zu welchen Kosten für die Notaufnahmen erreicht würde, wenn die Notaufnahmen von der Standardbehandlung zur neuen Behandlung wechseln würden. Um dem Kunden bei der Beantwortung dieser Fragen zu helfen, erstellte Sterling Simulation ein pharmazeutisches Simulationsmodell einer Notaufnahme mit Hilfe ereignisorientierter Simulation. Sterling Simulation verwendete die pharmazeutische Simulationssoftware AnyLogic mit ihrem Multimethodenansatz und kombinierte ereignisorientierte und agentenbasierte Simulationsansätze im Modell. Die Firma entschied sich deshalb für eine Simulation, da diese ihnen erlaubte zu sehen, wie das neue System funktionieren würde, bevor Änderungen umgesetzt und entsprechende Anpassungen vorgenommen werden.

Lösung

Sterling Simulation modellierte den Prozess, wie Patienten behandelt wurden und verglich drei unterschiedliche Behandlungen.

Das Modell bestand aus drei Teilen:

  1. Patienten — Sie durchliefen den Prozess.
  2. Ressourcen — Sie repräsentierten, was die Patienten benötigten, um den Prozess zu durchlaufen: Angestellte für die Anmeldung, Krankenschwestern für die Ersteinschätzung, Krankenschwestern in der Notaufnahme, Ärzte, Betten in der Notaufnahme und Betten in der Überwachungseinheit.
  3. Prozess — Dieser Teil stellte den Behandlungsprozess im Modell dar.

In diesem pharmazeutischen Simulationsmodell hatten die Patienten drei Hauptparameter: Ob sie krank waren, akut hilfsbedürftig waren oder bereit waren, ohne eine Untersuchung die Notaufnahme wieder zu verlassen.

Szenario pharmazeutisches Marketingmodell
Szenario pharmazeutisches Marketingmodell
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Der Prozessfluss hatte drei Hauptuntereinheiten:

Nachdem dem Patienten ein Zustand zugewiesen wurde, wurde entschieden, ob er akut hilfsbedürftig war oder nicht. Akut hilfsbedürftige Patienten bekamen sofort ein Bett und durchliefen nicht die Registrierung und die Vorbehandlung. Wenn den Patienten ein Bett zugewiesen worden war, konnten sie die Notaufnahme nicht mehr ohne eine Behandlung verlassen. Der Behandlungsprozess selbst war in zwei Teile unterteilt, abhängig davon, ob ein Patient eine Krankheit hatte oder nicht. Patienten ohne eine Krankheit wurden durch einen generischen Behandlungsblock geschickt.

Statistiken zum pharmazeutischen Simulationsmodell
Statistiken zum pharmazeutischen Simulationsmodell
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Mit Hilfe der pharmazeutischen Simulationsmodellierung testete und analysierte das Entwicklungsteam drei Behandlungsoptionen, die hinsichtlich mehrerer Aspekte unterschiedlich waren:

Im Modell hatte das Standardniveau der Behandlung geringe Kosten und eine moderate Behandlungszeit, aber konnte zu einer Einweisung ins Krankenhaus oder zu einer zusätzlichen Beobachtungszeit führen. Die Behandlung des Kunden verursachte hohe Kosten, hatte eine kurze Behandlungszeit und führte immer zu einer Entlassung. Schließlich hatte die Behandlung eines Mitbewerbers moderate Kosten, eine lange Behandlungszeit und es wurde angenommen, dass die Behandlung ebenfalls zu einer Entlassung führt.

Um Daten für die Beantwortung geschäftlichen Fragen Daten zu sammeln, führte das Team die Simulation der Patientenbehandlung über das Jahr hinweg weiter. Sie modellierten jedes Mal die Standardbehandlung entweder durch die Behandlung des Kunden oder durch die Behandlung des Mitbewerbers. Sie schickten den genau gleichen Patientenstrom durch die Prozessflüsse.

Um die Behandlungsoptionen zu bewerten, nutzten sie die folgenden Metriken:

Ergebnisse

Bei der Analyse des pharmazeutischen Simulationsmodells, fand das Team heraus, dass sich die Gesamtzahl der behandelten Patienten - unabhängig davon, welche Behandlung angewendet wurde - nicht veränderte. Das erschien eigenartig zu sein, da sich die Länge des Aufenthalts für die Patienten mit einer Krankheit dramatisch verkürzte, obwohl sich die tatsächliche Anzahl von Patienten, die in das Modell eingebracht wurde, sich nicht veränderte. Dies führte zu der Entwicklung der Durchsatzmetrik (Durchsatz im Vergleich zur Gesamtdauer der Aufenthalte), die die Anzahl der Patienten normalisierte, die das Modell verließen.

Die Modellentwickler entdeckten, dass die Anwendung der Behandlung des Kunden für Patienten mit einem positiven Krankheitsstatus mehrere Vorteile bot:

Diese Behandlung hatte einen Nachteil – sie war deutlich kostenintensiver als die Standardbehandlung. Auch wenn die Behandlung des Kunden teurer als die beiden anderen Optionen war, verbesserte sie immens die Betriebsmetriken für die Patienten mit einem positiven Krankheitsstatus. Sie verbesserte ebenfalls messbar die Betriebsmetriken für alle vorgestellten Patienten im Vergleich zur Standardbehandlung.

Die Behandlung des Mitbewerbers verursachte geringere Kosten, bot aber nicht die gleichen Vorteile wie die Behandlung des Kunden. Auch neigten die Personen im Modell mit dieser Behandlung dazu, die Notaufnahme ohne Untersuchung wieder zu verlassen.

Mit der Hilfe von Simulationsmodellierung und AnyLogic erstellte Sterling Simulation ein pharmazeutisches Entscheidungsunterstützungswerkzeug für das Vertriebsteam des Kunden. Notaufnahmen konnten überlegen, welche der im Modell betrachteten Metriken für sie relevant waren und über eine Einführung der Behandlung des Kunden entscheiden. Wenn beispielsweise eine Notaufnahme Probleme mit Überbelegungen hat, wäre die Behandlung des Mitbewerbers nicht die beste Wahl. Das Vertriebsteam konnte beim Werben für pharmazeutische Produkte und der Unterstützung pharmazeutischer Marketingstrategien das Modell potentiellen Kunden vorführen, um ihnen zu zeigen, wie die Behandlung die betriebliche Leistung der Notaufnahme verbessern würde.

Projektpräsentation durch Scott Hebert, Vizepräsident Sterling Simulation:

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