PICUリソース管理の最適化：キャパシティとフローモデリングのためのデータ駆動型離散イベントシミュレーションアプローチ

科学分野:

• ヘルスケアオペレーションズリサーチ
• バイオメディカルインフォマティクス
• システム工学

背景:

• 病院は、リソース利用率と患者フローを最適化するための高度なツールを必要としています。
• データ駆動型の洞察は、病院管理の改善に不可欠です。
• 既存のモデルでは、複数ユニットの患者フローの複雑さを完全には捉えられない場合があります。

研究 の 目的:

• 柔軟でデータ駆動型の離散イベントシミュレーション（DES）モデルを開発および評価すること。
• 小児集中治療室（PICU）と下流ユニットに焦点を当てて、複数ユニットの病院システムにおけるキャパシティ利用率と患者フローを最適化すること。
• 病院の運用意思決定を改善するためのツールを提供すること。

主な方法:

• 遡及的離散イベントシミュレーションモデリングおよび検証研究。
• 4次紹介病院（ボストン小児病院、2012年1月～2025年2月）の過去の患者入院データを使用しました。
• 実際のPICU拡張シナリオに対してモデルを検証しました。

主要な成果:

• DESモデルは、下流ユニットのキャパシティが組み込まれた場合、PICUの入院期間とキャパシティ利用率の拡大後を正確に予測しました。
• シミュレーションは、全体的な患者フローとリソース利用率に対する下流のボトルネックの重要な影響を強調しました。
• このモデルは、合成データを使用してキャパシティプランニングと新しいサービスラインスケジューリングの最適化に有用であることを示しました。

結論:

• オープンソースのDESモデルは、複数の病院ユニットにわたる患者フローを効果的にシミュレートします。
• 管理者が病院の運用とリソース配分を最適化するための強力で柔軟なツールを提供します。
• このモデルは、さまざまなヘルスケアシステムやシナリオに転用および適応可能です。