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問題挑戰

印第安納大學健康Arnett醫院是一家提供全方位服務的急症護理醫院,也是一家多專科門診診所,由於未入住患者(那些沒有參加預約預約的患者)數量急劇上升至30%,因此統計數據較差。這主要是因為診所時間表是由醫務人員的個人偏好驅動的,這導致調度規則的變化增加。為了消除這個問題,客戶希望開發一種有利於門診,醫生和患者的調度方法。德克薩斯A&M大學的承包商被要求制定預測性調度系統,以優化醫生的時間表並減少未出現的人數。

  • 提高醫生效率。
  • 提高設施利用率。
  • 讓醫生加班加點。
  • 減少患者等待時間。
解決方法

為解決預約安排中的挑戰,承包商使用AnyLogic軟體開發了離散事件模擬模型。該模型模擬了患者的預約過程和進一步檢查。為了更好地代表模型中的患者流量,他們歸因於以下五組中的一組:

  • 請求當天會診的患者
  • 新患者優先考慮
  • 重新檢查高優先級
  • 新優先級低的患者
  • 重新檢查低優先級

高優先級患者有保險,而不是低優先級患者。

改善門診診所患者流量 - 調度仿真模型

界面顯示患者如何混合,取決於患者類型的治療時間(假設新患者的預約時間比重新檢查患者更長)和季節性因素。模型的輸入螢幕用於插入以下參數:

  • 門診每小時每小時的預約請求數。
  • 未入住率。
  • 醫生的工作時間表包括可用時間和每天能夠幫助的患者數量。也有可能限制醫生每天可以看到的病人和新病人的數量。
  • 患病病人的病房顯示患者的份額轉向不同的醫生或護士。
改善門診診所患者流量 - 調度仿真模型

用戶可以更改這些容量參數,以查看哪些更改有助於優化醫生的工作時間和等待患者的時間。離散事件模型顯示以下操作序列:

  • 出現的患者分為五組。同日病人在同一天接受治療,而其他病人安排他們的訪問時間並在家等待。
  • 當他們需要在預約當天到達診所時,模型根據輸入數據指定的概率計算未顯示率。
  • 如果患者來了,他們會被醫生或護士看到,然後他們就會離開醫院。

輸出螢幕顯示了模擬運行的患者流量模擬模型結果和性能測量。數據包括:

  • 患者就診類型的治療患者數量。
  • 患者就診類型的未顯示患者數。
  • 患者就診類型的預約提前期。
  • 每位醫生,護士或同伴/緊急護理的出院患者比例。
  • 每日最大診所容量。

AnyLogic軟件中創建的患者流量分析的離散事件仿真模型

該模型還幫助醫生測試有關其工作時間表的不同理論。他們可以調整患者流量模擬模型中的時間表,並查看利用率和加班時間的變化情況。

為什麼要在AnyLogic中建立患者流模擬模型?

開發人員選擇AnyLogic有幾個原因。首先,AnyLogic軟體讓他們輕鬆捕獲離散事件指標,例如利用率,患者在門診診所的時間以及等待時間。使用AnyLogic,可以使用基於代理和系統動態的方法擴展主要離散事件模型。此外,AnyLogic力薦用戶友好且引人入勝的界面的功能使其他用戶可以輕鬆地試驗患者流模擬模型並更改輸入參數,無需額外訓練。

改善門診診所的患者流量 - 患者流量模擬模型結果
改善後

AnyLogic患者流量模擬模型提供了多種方法來提高門診診所的運營效率和患者滿意度。患者流動模擬模型不需要使用特殊技能,並提供詳細的輸出統計數據,包括:

  • 員工時間利用率和加班金額。
  • 醫務人員之間的病人分佈。
  • 耐心等待時間等等。

獲得的數據使用戶能夠了解時間表如何影響診所的工作流程,並提供以下方面的見解:改善門診診所的患者流量,並選擇更好的員工管理政策。

AnyLogic提出了一種在臨床實施理論之前測試理論的方法,並給出了不同的預測。此外,如果需要,可以使用其他模擬方法擴展離散事件模型。該特徵使模型更加可調,以在具有類似設置的其他門診診所中設計預測性預約調度系統。