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全校范围手术规划离散事件仿真

  • Healthcare

挑战

内布拉斯加州医疗中心在未来综合癌症中心的规划阶段看到了重新考虑全校手术平台的机会。分析当前的手术室位置是规划项目中的一个重要决策点,现有的大学塔楼和希克森-利德大楼以及新建的综合癌症中心、门诊中心和眼科中心可能包括四个独立的空间。该项目的目标是根据优先运行目标,为特定患者群体确定最佳的未来位置。鉴于系统内部的复杂性和差异性,离散事件模拟 (DES) 被认为是进行该分析的最佳工具。

解决方案

模型概述

模拟是在精确时间点上发生变化的物理系统模型(数学和逻辑)。通过与 TNMC 用户组合作,绘制当前流程图,并使用 TNMC 当前状态下的医院操作系统和手术信息系统信息(实际到达时间、人员配置模型、资源利用率、持续时间、旅行距离等),我们的模拟软件对当前状态下的系统进行了建模,并在虚拟环境中对其进行了优化,以在实际实施前识别并减少变化和瓶颈。

建立快速决策报告结构,包括

  • 业务知识团队:日常业务主题专家,包括员工、医生和信息技术人员,近乎实时地提供数据和工作流程问题的答案。
  • 加速决策团队:业务领导消除流程中的障碍,并就模拟做出决策,如假设与收集真实数据。
  • 外科服务指导委员会(SSSC):围手术期领导层由有权立即将决策付诸实施的决策者组成。

团队与 SSSC 一起制定了严格的项目范围、时间表和优先成功指标,根据这些指标,将结合整体项目愿景做出所有分析决策。

  • 手术室利用率(75%-80)
  • 病人旅行距离(最小化)
  • 外科医生旅行距离(最小化)

在现状 DES 建模过程中,HDR 与运营知识团队合作,了解并绘制现状工作流程图,使 HDR 能够根据以下患者分层情况对患者和员工行为进行最佳建模:

  • 日间手术、23 小时手术、住院手术
  • 手术服务
  • 癌症与非癌症

制定了严格的数据收集计划,并将该计划与人工数据收集和适当的假设相结合,开始了模型的开发工作。随后,NMC 的主题专家 (SME) 团队和 SSSC 对模型的准确性进行了验证。

未来状态 DES 建模与容量建模和增长预测相结合,对每种情况下的每项手术服务按地点进行了估计小时数建模,以便根据分块时间表政策更好地确定服务的未来位置(例如,在未来 10 年内,血管外科的工作量是否需要在门诊大楼中安排分块时间?)将理想状态下的运营假设与 TNMC 的现状指标进行了比较,并与 SSSC 进行了验证。根据 SSSC 的批准,完成了中性战略、知情战略和知情战略加额外增长因素的增长预测。

HDR 根据这些信息,从容量建模和数据设计的角度对以下未来状态方案进行了建模,以比较和确定在哪些情况下变化对运营和设施规划的影响最大。考虑到当前和理想的运营情况以及四种增长战略,对这 7 种情况中的每一种都进行了 8 次建模。所有模型均由 SME 小组和 SSSC 对数据和假设的准确性进行验证和核实,最终一致选择确定所有手术室的未来位置、每个手术室的手术室数量、每个位置将提供的服务以及每个位置内的操作。选择的依据是愿景和指导原则,以及优先考虑的成功指标。

业务影响

结果

确定了六个改进机会/成果:

  • 提高高峰时段手术室的利用率
  • 降低非高峰时段的手术室利用率
  • 提高特定设备手术室的利用率(从而减少对总手术室的需求)
  • 减少外科医生的旅行距离和次数
  • 减少病人的旅行距离
  • 缩短按病人类型划分的服务周转时间

通过同时使用容量建模和 DES 作为计划编制过程的一部分,最终得出的结果是一个基于 TNMC 实际运营(包括变化)和预测容量分析的经过充分测试的预测。这使得 TNMC 能够通过设计将规划中的战略与可实施的运营直接联系起来,从而确保最有效的未来状态模型。