ロボット心臓手術のための手術室構成を最適化する離散事象シミュレーションモデル

科学分野:

• 心臓血管外科
• 医療シミュレーション
• ヘルスシステム工学

背景:

• ロボット心臓手術（RCS）は、従来の低侵襲技術に代わる選択肢を提供する。
• ORレイアウトの最適化は、RCSの利点を最大化するために重要である。
• RCSと外科的プロセス管理の統合には、戦略的な計画が必要である。

研究 の 目的:

• 手術室（OR）のレイアウトに基づいてロボット心臓手術（RCS）のパフォーマンスを評価すること。
• 離散事象シミュレーション（DES）を使用して、様々なRCS手順とOR構成を分析すること。
• ロボット心臓手術におけるORレイアウトの最適化のためのデータ駆動型推奨事項を提供すること。

主な方法:

• 心房細動アブレーションおよび僧帽弁修復のための離散事象シミュレーション（DES）モデルを開発した。
• RCS手順中の術者の活動とタイミングに関するオンサイトデータを収集した。
• 様々なORレイアウトにわたる主要業績評価指標（KPI）を使用してRCSパフォーマンスを分析した。

主要な成果:

• RCSの様々なORレイアウトの利点と欠点を定量化した。
• 全体の手術時間、チームの移動距離、リソース利用率などの指標を評価した。
• RCS部門のための新しい、より大きなORの特性を評価した。

結論:

• 本研究は、特定のRCS手順に合わせてOR構成を調整するための貴重な洞察を提供する。
• DESモデリングから得られた推奨事項は、RCSワークフローを改善するために実装された。
• 最適化されたORレイアウトは、ロボット心臓手術の効率と有効性を高める。