문제:
전업 급성요양병원이자 다특화 외래환자 진료소인 인디애나대 헬스아넷병원은 무증상 환자(예정 진료에 나타나지 않는 환자)가 30%로 급격히 증가해 열악한 통계에 직면했다. 이는 주로 진료 일정이 의료진의 개인 선호도에 의해 추진되어 진료 일정 규칙의 편차가 커졌기 때문이다. 문제를 제거하기 위해, 고객은 이 외래 환자 진료소, 의사 및 환자에게 도움이 되는 일정 관리 방법을 개발하기를 원했다. 텍사스 A&M 대학의 계약자들은 의사의 스케줄을 최적화하고 노쇼 수를 줄이기 위해 예측 스케줄링 시스템을 만들도록 요청 받았다. 또한 다음을 목표로 하였다.
- 의사 효율성 향상.
- 설비 활용도 증대.
- 초과 근무 시 의사의 진료를 받으십시오.
- 환자의 대기 시간 단축.
해결책:
계약업체들은 예약 일정의 난제를 해결하기 위해 AnyLogic 소프트웨어를 사용한 개별 이벤트 시뮬레이션 모델을 개발했다. 모델은 환자의 예약 과정과 추가 검진을 시뮬레이션했다. 모델에서 환자의 흐름을 더 잘 표현하기 위해 다음 다섯 가지 그룹 중 하나에 기인했다.
- 당일 예약을 요청하는 환자
- 우선순위가 높은 신규 환자
- 높은 우선순위 재점검
- 우선순위가 낮은 신규 환자
- 낮은 우선순위 재점검
우선순위가 높은 환자들은 우선순위가 낮은 환자와 반대로 보험에 가입했다.
인터페이스는 환자 유형에 대한 치료 시간(신입 환자가 재점검 환자보다 예약 시간이 길다고 가정함)과 계절 요인에 따라 환자가 어떻게 혼합되는지를 보여줬다. 모델의 입력 화면을 사용하여 다음과 같은 파라미터를 삽입하였다.
- 외래환자 클리닉이 각 일 단계에서 가질 수 있는 시간당 예약 요청 수입니다.
- 노쇼 레이트.
- 진료 가능 시간 및 하루에 도움을 줄 수 있는 환자 수를 포함한 의사 작업 일정 의사가 매일 볼 수 있는 병자와 신규 환자의 수를 제한하는 것도 가능했다.
- 다른 의사 또는 간호사로 전환된 환자의 몫을 보여주는 환자 분야.
사용자는 이러한 용량 매개변수를 변경하여 의사의 근무 시간과 환자의 대기 시간을 최적화하는 데 어떤 변화가 도움이 되는지 확인할 수 있다. 이산 이벤트 모델은 다음과 같은 작동 순서를 보여주었다.
- 나타나는 환자들은 다섯 그룹으로 나뉜다. 당일치기의 환자들은 당일치기로 치료하고, 다른 환자들은 방문 시간을 정해 집에서 대기한다.
- 예약 당일 진료소에 도착해야 할 경우, 모델은 입력 데이터에 의해 지정된 확률을 기준으로 무진장 비율을 계산한다.
- 환자가 오면 의사나 간호사에게 보이고 그 후 퇴원한다.
출력 화면에는 환자 흐름 시뮬레이션 모델 결과 및 시뮬레이션 실행을 위한 성능 측정이 표시되었다. 포함된 데이터.
- 환자 방문 유형에 대한 치료 환자 수.
- 환자 방문 유형에 대한 무증상 환자 수.
- 환자 방문 유형에 대한 예약 리드 타임.
- 의사, 간호사 또는 동료/긴급 진료당 퇴원 환자의 비율.
- 일일 최대 클리닉 용량.
이 모델은 또한 의사들이 그들의 근무 일정에 대한 다른 이론들을 시험하는 것을 도왔다. 환자 흐름 시뮬레이션 모델에서 일정을 조정하고 활용률과 초과 근무 시간이 어떻게 변했는지 확인할 수 있다.
AnyLogic에서 환자 흐름 시뮬레이션 모델을 생성하는 이유
개발자들은 몇 가지 이유로 AnyLogic을 선택했다. 첫째, AnyLogic 소프트웨어를 통해 이용률, 외래환자 클리닉에 입원한 시간, 대기 시간 등 별개의 이벤트 메트릭스를 쉽게 포착할 수 있었다. AnyLogic을 사용하면 에이전트 기반 및 시스템 동적 접근방식을 사용하여 주로 이산형 이벤트 모델을 확장할 수 있다. 또한 AnyLogic의 사용자 친화적이고 몰입적인 인터페이스를 만드는 능력은 다른 사용자가 환자 흐름 시뮬레이션 모델을 쉽게 실험하고 추가 교육 없이 입력 파라미터를 변경할 수 있도록 했다.
결과:
AnyLogic 환자 흐름 시뮬레이션 모델은 외래진료소의 운영 효율성과 환자 만족도를 향상시키기 위한 다양한 방법을 제공했다. 환자 흐름 시뮬레이션 모델은 사용하기 위해 특별한 기술이 필요하지 않았으며 다음과 같은 상세한 출력 통계를 제공했다.
- 직원 시간 활용 및 초과 근무 금액.
- 의료진 간 환자 분포.
- 환자 대기 시간 등.
확보한 데이터를 통해 사용자는 일정이 진료소의 업무 프로세스에 어떤 영향을 미치는지 알 수 있었고, 외래 진료소의 환자 흐름 개선과 보다 나은 직원 관리 정책 선택이라는 통찰력을 얻을 수 있었다
AnyLogic은 이론들을 클리닉에서 실행하기 전에 그것들을 테스트하는 방법을 제시했고 다른 예측들을 했다. 또한 필요할 경우 다른 시뮬레이션 접근방식으로 이산 이벤트 모델을 확장할 수 있다. 이 기능은 유사한 설정을 가진 다른 외래 환자의 진료소에서 예측 약속 스케줄링 시스템을 설계할 수 있도록 모델을 더욱 조정할 수 있게 했다.
