시뮬레이션을 통한 실제 수술 계획 개선

시뮬레이션을 통한 실제 수술 계획 개선

문제

시뮬레이션을 사용하여 수술실 효율성을 개선하는 것은 새로운 발상이 아닙니다. 이 아이디어는 수십 년 동안 존재해 왔습니다. 최근에는 이에 이산 사건 시뮬레이션이 적용되었으나 실생활을 제대로 반영하지 못했습니다. 수술에서는 많은 가정(종종 데이터가 부족한)이 이루어져야 하며, 시뮬레이션에서는 현실 세계를 반영하려는 시도가 이루어졌습니다. 그러나 이러한 시뮬레이션은 신뢰할 수 없었고 그들의 목표를 달성할 수 없었습니다.

해결책

제안은 이 이전 논리를 뒤집는 것이었고 그에 따라 이제는 현실 세계가 시뮬레이션을 따르게 되었습니다. 고객은 운영 중인 상황과 환경에 영향을 미치는 모든 매개 변수를 실험할 수 있었습니다. 그런 다음 이러한 변수를 시스템의 제약 조건으로 설정할 수 있었습니다. 그리고 이러한 제약 조건을 실험하고 현실 세계에서 구현해야 하는 매개 변수를 설정할 수 있었습니다.

이 연구에서는 수술 계획과 수술실에서 일어나는 일에 영향을 미치는 모든 요인에 초점을 맞췄습니다. 그에 따라 시뮬레이션을 사용하여 관련된 다양한 변수를 실험하였습니다.

TCC-케이스믹스가 구상한 정규 수술 계획 프로세스

TCC-케이스믹스가 구상한 정규 수술 계획 프로세스 (확대하려면 클릭)

TCC-케이스믹스(TCC-CASEMIX)는 환자와 수술의 다양한 측면으로 이루어진 프로세스에 대한 입력의 영향을 측정할 수 있었습니다. 여기에는 각 수술과 관련하여 환자에게 리스크 레벨을 할당하기 위한 관련 위험 분석이 포함되었습니다. 이 두 가지 결합은 이전에는 한 번도 수행된 적이 없었지만, 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 이러한 위험 그룹을 만들 수 있었습니다.

모델을 구축한 컨설턴트인 TCC-케이스믹스와 고객인 외과 서비스팀은 서로 다른 필요 사항과 요구 사항을 가지고 있었습니다.

TCC-케이스믹스는 매우 기술적인 필요 사항이 있었고, 애니로직은 현실 세계를 반영하는 고도로 구성 가능한 환경의 강력한 시뮬레이션 서비스를 제공했습니다. 애니로직은 또한 TCC-케이스믹스의 데이터베이스와 통합할 수 있는 이산 사건 시뮬레이션과 행위자 기반을 결합한 멀티메소드 시뮬레이션을 제공했습니다.

시뮬레이션의 일부는 자바로 컴파일하여 애니로직으로 직접 가져온 TCC-케이스믹스의 사용자 정의 목록 최적화 엔진을 사용하는 것을 포함했습니다. 덕분에 개발자들은 시뮬레이션에서 복잡한 동작을 완벽하게 제어할 수 있었고, 나아가 논리를 변경하고 대체 최적화 엔진을 테스트할 수 있었습니다.

고객들은 직관적인 사용자 인터페이스로 운영되는 시뮬레이션이 필요했습니다. 또한 전문가의 도움 없이 시뮬레이션 결과를 제어하고 검토할 수 있는 능력이 매우 중요했습니다. 게다가 그들은 애니로직 클라우드를 사용하여 웹 브라우저에서 직접 시뮬레이션을 실행할 수 있기를 원했습니다.

모델의 다양한 입력 및 출력에 대한 사용자 인터페이스의 예 (확대하려면 클릭)

결과

두 시연에서 이 도구의 성능을 확인할 수 있었습니다.

첫 번째 시연에서 개발자들은 급성 치료 신탁에서 여름 동안 계획된 결근에 대한 생산성의 영향을 평가해야 했습니다. 개발자들은 자원이 최대한으로 사용될 경우 4주 동안 얼마나 많은 추가 수술을 수행할 수 있는지 평가했습니다.

하루에 5시간짜리 목록 두 개를 소화할 수 있는 5명의 외과 의사만이 있는 기준선에서는 환자 대상 목록이 제한되어 있는 상태에서 82건의 수술을 완료했습니다. 전체 용량을 테스트하기 위해 환자 대상 목록에 제한을 두지 않고 4시간짜리 목록을 세 개로 설정했을 때는 204개의 수술을 완료했습니다. 시뮬레이션에서 각 수술실은 일할 수 있는 모든 외과 의사와 함께 더 생산적으로 사용되었습니다.

두 번째 시연에서 개발자들은 단기 수술 취소를 가장 잘 처리하는 방법을 이해해야 했습니다. 애니로직에서 개발한 TCC-케이스믹스의 최적화 논리를 사용하여, 하위 수준의 데이터베이스 출력을 사용해 취소된 환자를 대체할 최적의 환자를 찾을 수 있었습니다. 수술 의뢰인에게 사용할 엑셀 파일을 주고 시뮬레이션을 실행한 결과, 취소한 환자 대신 3명의 환자가 수술에 들어갈 수 있음을 발견했습니다. 여기에는 시간 낭비를 제거하는 두 개의 짧은 추가 절차가 포함되었습니다.

이 모델을 사용한 결과, 외과 서비스 관리자는 더 나은 결정을 내릴 수 있는 권한을 갖게 됐다고 느끼고 있으며, 이는 KPI(Key Performance Indicator: 핵심성과지표) 및 획득할 수 있는 예측 가능성 수준에 반영되었습니다. 그들은 또한 시뮬레이션이 제공할 수 있는 서비스에 대해 더 자신감을 느끼고 있으며, 이는 임상의, 환자 및 사회와 같은 다른 이들에게도 전달될 수 있습니다.

이 사례 연구는 2021 애니로직 컨퍼런스에서 TCC-케이스믹스 리미티드의 Matthew Bacon 박사와 Jack Morewood가 발표했습니다.

슬라이드는 PDF로 제공됩니다.



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