O desafio
por Ola Batarseh, PhD, Gerente de Simulação de Fluxo de Trabalho Clínico do Avera McKennan Hospital & University Health Center
Um modelo de simulação criado no Simio foi usado para estudar a programação atual dos procedimentos de um conjunto de cirurgias ambulatoriais (OPS). O Simio foi usado para criar um calendário aberto de um ano como a programação do OPS. O calendário é representado por uma tabela no Simio em que o número de linhas representa os dias do ano e o número de colunas representa o número de intervalos de tempo no dia com base na consulta mais curta. Há três salas na OPS, portanto, foi criado um calendário para cada sala. As células do calendário (tabela) são preenchidas com zero se o intervalo de tempo estiver disponível ou com um se o intervalo de tempo já tiver sido reservado ou bloqueado. De acordo com a demanda anual obtida a partir dos dados históricos [datas feitas e agendadas], a simulação é executada para reservar compromissos nos slots disponíveis com base em regras específicas. O modelo de simulação é usado para estudar diferentes módulos de agendamento, como o bloqueio de determinadas salas em horários específicos para alguns procedimentos. Este white paper discute principalmente como o Simio transformou esse exercício complicado em uma técnica fácil e agradável de implementar.
A solução
Dados
Foi obtido um registro de um ano dos procedimentos agendados no conjunto OPS. Os campos fornecidos com cada registro de dados são: data de realização, data programada, hora programada, tipo de consulta e sala reservada. Há 21 tipos diferentes de consultas que podem ser programadas no OPS com durações variadas. A menor duração de compromisso é de 15 minutos, enquanto a maior duração de compromisso é de 120 minutos. Portanto, o dia no calendário é dividido em intervalos de tempo de 15 minutos. A diferença entre as datas marcadas e agendadas para cada tipo de compromisso é estudada e modelada em uma distribuição estatística para cada dia da semana. As distribuições estatísticas são usadas para modelar a preferência em quantos dias o compromisso é agendado a partir da data marcada. Além disso, o horário agendado também é estudado para imitar o horário preferido para marcar cada tipo de procedimento. Por fim, há algumas regras para as quais cada tipo de procedimento deve ser agendado preferencialmente nas salas disponíveis, sendo que alguns não podem ser agendados, exceto em salas específicas, devido a restrições de espaço.
Modelagem no Simio
Um instantâneo do modelo é mostrado na figura abaixo. O relógio da simulação começa a funcionar e cada dia apresenta uma combinação de consultas solicitadas de 21 procedimentos possíveis com base nos dados históricos. A cada dia da semana, é gerada uma "chamada fictícia" como entidade que lê diferentes tabelas vinculadas para verificar o dia e a hora agendados preferidos.
O Simio procuraria uma vaga disponível para cada solicitação gerada nas salas disponíveis com base no dia e horário preferidos. Um exemplo fracionário de um calendário aberto de uma sala modelado como uma tabela no Simio é mostrado abaixo.
As preferências e regras do algoritmo de busca são modeladas como processos no Simio. Os processos tentarão encontrar um local disponível seguindo os conjuntos predefinidos de preferências e regras. Há três sumidouros que destruirão as solicitações geradas após a busca de um local disponível:
- Agendado: se o algoritmo de busca encontrar uma vaga de acordo com as preferências e regras. As células reservadas na tabela (calendário) para os compromissos agendados mudarão de zero para um.
- Bloqueado: se o algoritmo de busca não conseguir encontrar uma vaga. O objetivo é manter o número mínimo de solicitações sendo destruídas nesse coletor.
- NextYear: se a pesquisa encontrar a vaga disponível no ano seguinte, novamente de acordo com as preferências e regras.
O impacto nos negócios
Discussão
O objetivo deste documento é apresentar o algoritmo de pesquisa de agendamento modelado no Simio. Os recursos muito simples do Simio, como a tabela e a etapa do processo de localização , foram suficientes para modelar um problema tão complexo. Por fim, o modelo foi verificado e validado de acordo com os dados históricos e as suposições. O modelo foi usado para testar diferentes algoritmos de bloqueio para algumas salas em horários específicos para alguns procedimentos, a fim de estudar seu efeito sobre o número de procedimentos que podem ser agendados no dia e no horário preferidos.