새로운 의약품 치료의 효과를 평가하는 데 도움이 되는 건강관리 예측 모델링

새로운 의약품 치료의 효과를 평가하는 데 도움이 되는 건강관리 예측 모델링

문제

한 제약회사는 응급 부서(ED)의 운영 성과를 효율성과 시간 면에서 향상시키는 데 도움이 되는 새로운 약물 치료를 도입하고 싶었다. 고객이 새로운 치료법이 ED 운영에 미치는 영향을 평가하기 위해 컨설팅 회사인 스털링 시뮬레이션을 고용해 의약품 시뮬레이션을 실시했다.

고객의 목표는 다양한 제약 마케팅 전략을 평가하는 것이었다. 그들은 ED에 대해 어떤 운영상 이익을 얻을 수 있는지, 그리고 ED가 치료의 기준을 치료의 표준에서 그들의 치료로 바꾸면 어떤 대가를 치르는지 알아내기를 원했다. 고객이 이러한 질문에 대답할 수 있도록 스털링 시뮬레이션은 이산 이벤트 시뮬레이션을 사용하여 ED의 제약 시뮬레이션 모델을 구축했다. 그들은 모델에서 이산 이벤트와 에이전트 기반 시뮬레이션 접근법을 결합한 AnyLogic 제약 시뮬레이션 소프트웨어와 멀티모드 접근법을 활용했다. 회사는 변화를 시행하고 적절한 조정을 하기 전에 새로운 시스템이 어떻게 작동하는지 볼 수 있게 해 주었기 때문에 시뮬레이션을 선택했다.

해결책

스털링 시뮬레이션은 세 가지 다른 치료법을 비교하여 환자가 어떻게 치료되었는지에 대한 과정을 모델링했다.

이 모델에는 다음 세 가지 부품이 포함되었다.

  1. 환자 — 이 과정을 통해 이동했다.
  2. 자원 — 등록 사무원, 3대 간호사, ED 간호사, 의사, ED 침대, 관찰대 병상 등 환자가 이 과정을 통해 이동해야 하는 것을 나타낸다.
  3. 프로세스 — 모델에서 처리 프로세스를 나타낸다.

이 약물 시뮬레이션 모델에서 환자들은 3가지 주요 매개변수를 가지고 있었다: 아픈지, 급성인지, 아니면 보이지 않고 떠나려는지의 여부.

의약품 마케팅 모델 시나리오
의약품 마케팅 모델 시나리오
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프로세스 흐름과 관련해서는 다음과 같은 3가지 주요 하위 단위가 있었다.

환자의 상태를 파악한 후 급성 여부를 판정했다. 급성 환자들은 즉시 침대를 구해서 등록과 병상을 거치지 않을 것이다. 일단 환자가 침대를 배정받으면 치료도 받기 전에 더 이상 떠날 수 없게 된다. 치료 과정 자체는 환자의 질환 유무에 따라 두 부분으로 나뉘었다. 질환이 없는 환자들은 일반 치료 블록을 통해 보내졌다.

의약품 시뮬레이션 모델 통계
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개발팀은 제약 시뮬레이션 모델링의 도움을 받아 다음과 같은 여러 측면에서 서로 다른 세 가지 치료 옵션을 테스트하고 분석했다.

모델에서 진료의 기준은 비용이 저렴하고 치료 시간이 적당했지만 입원이나 추가 관찰 시간의 필요성으로 이어질 수 있었다. 고객의 치료는 비용이 많이 들고 치료 시간이 짧았으며, 항상 퇴원하게 되었다. 마지막으로, 선수의 치료는 적당한 비용과 긴 치료 시간을 가졌으며, 또한 퇴원까지 이르는 것으로 가정되었다.

이 팀은 비즈니스 질문에 대한 답변을 위해 1년 내내 환자 치료 시뮬레이션을 진행했다. 그들은 매번 고객의 치료나 경쟁사의 치료로 치료의 표준을 모델링했다. 그들은 정확한 환자 흐름을 통해 보냈다.

치료 옵션을 평가하기 위해 다음과 같은 측정 기준을 사용했다.

결과

연구팀은 의약품 시뮬레이션 모델을 분석해보니 치료제가 적용되더라도 총 치료 환자 수는 변하지 않았다. 모델에 들어간 실제 환자 수는 바뀌지 않았는데도 질환 환자의 체류 기간이 급격히 줄었기 때문에 이상해 보였다. 이로 인해 처리율(투과율 대 총 체류기간) 측정기준이 개발되어 모델을 떠난 환자 수가 정상화되었다.

모델 개발자들은 양성 상태의 환자에게 고객의 치료를 제공하는 것이 다음과 같은 여러 가지 이점을 제공한다는 것을 발견했다.

이 치료는 한 가지 단점이 있었다 – 그것은 치료의 기준보다 비용 면에서 훨씬 더 높았다. 고객의 치료는 다른 두 가지 선택사항보다 비용이 많이 들었지만, 양성 상태의 환자에 대한 ED 운영 지표를 엄청나게 개선했고, 또한 치료의 표준과 비교한다면, 모든 제시 환자에 대한 운영 지표를 눈에 띄게 개선했다.

경쟁사의 치료에 대해서는, 비용이 더 낮았지만, 고객의 치료가 제공하는 것과 같은 혜택을 제공하지는 않았다. 또한, 이 치료를 받은 모델에서 사람들은 보이지 않고 떠나는 경향이 있었다.

Sterling Simulation은 시뮬레이션 모델링과 AnyLogic의 도움으로 영업 팀을 위한 제약 의사 결정 지원 도구를 구축했다. ED는 결국 모델에서 고려하는 지표가 자신에게 민감할지를 결정하고 고객의 치료제 채택을 결정할 수 있었다. 예를 들어, ED가 혼잡으로 고통 받는다면, 모델에 따르면, 경쟁자의 치료는 최선의 선택이 아닐 것이다. 따라서, 판매 팀은 제약 제품을 홍보하고 제약 마케팅 전략을 지원하면서, 그들의 치료가 ED의 운영 성과를 어떻게 개선할 수 있는지를 보여주면서, 그들의 잠재 고객에게 모델을 보여줄 수 있었다.

스털링 시뮬레이션의 부사장인 Scott Hebert의 프로젝트 프레젠테이션:

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