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Simulation de l’exploitation dans une maternité	PROBLÈME:
Ce modèle simule une maternité dans un hôpital en cours de construction. Dans la mesure où le bâtiment du nouvel hôpital va remplacer une maternité existante et où la nouvelle maternité accueillera le personnel actuel, le modèle simule également les installations actuelles.
Le but du modèle est de servir de support aux discussions sur les ressources, les capacités et les méthodes de travail requises pour cette nouvelle maternité. La discussion porte également sur l’opportunité d’appliquer une “philosophie intégrée”, selon laquelle la mère et l’enfant restent dans la même chambre pendant tout leur séjour, ou bien si l’on doit préférer des chambres dédiées pour la période prénatale, l’accouchement et les soins post-natals, conformément au système actuel.
Le projet a été mené pour l’hôpital de l’université de Karolinska dans le comté de Stockholm, Suède.
Dans la mesure où ce problème concerne un niveau d’abstraction micro et opérationnel, la modélisation par les événements discrets s’impose naturellement comme la modélisation la plus appropriée. Ceci permet de gérer les ressources, les processus et les patients d’une manière optimale. De plus, du fait que ce problème requiert la comparaison entre deux alternatives distinctes, il est fructueux de lancer ces scénarios/alternatives en parallèle, et non en séquence. De cette manière, il est possible de repérer les différences de performance pour une même demande. Du point de vue de la modélisation, la future mère est «clonée» et envoyée (avec son clone) simultanément dans les deux processus alternatifs. Cette méthode a également été choisie spécialement dans ce cas pour aider à la discussion pendant deux ateliers.
Modèle de la maternité actuelle
Modèle de la maternité en projet
Ce modèle à base de processus met l’accent sur les ressources physiques. Un certain nombre de paramètres variables permettent aux utilisateurs d’expérimenter avec différents scénarios. Les paramètres incluent la demande annuelle, le nombre de chambres de chaque catégorie pour la maternité existante et la future maternité, les catégories de patients pertinentes et leurs caractéristiques (telles que la durée minimale, maximale et moyenne de l’accouchement, des soins post-natals etc.), les proportions/probabilités des différentes formes de soins, et le classement par priorités (lorsque plusieurs types de ressources peuvent être utilisées pour le même processus de soins).
La description du processus exclut les ressources humaines. Pour ce faire, les horaires du personnel, les catégories de personnel, les niveaux de compétences, la stratégie de planification, etc. auraient dû être inclus. Sachant modèle avait pour but de se concentrer sur les ressources physiques et les investissements, et de servir de support à la discussion, ceci n’a pas été nécessaire. Le modèle suppose donc qu’il a toujours suffisamment de personnel. Le personnel de soins est animé mais n’est jamais restreint.
RÉSULTATS:
Le but principal de ce modèle était d’effectuer des simulations et de servir de support aux discussions et conclusions dans le cadre d’un atelier. La simulation a « déclenché » une meilleure compréhension de leurs problèmes par les participants. Partant d’un point de vue clairement sceptique, le modèle a permis aux participants de voir que le scénario futur était en fait réalisable et d’envisager comment ils pouvaient dès maintenant se préparer à cette éventualité.
Au nombre des résultats, on peut également constater que les principes de base de la gestion des opérations et de l’ingénierie de la gestion des soins de santé sont plus faciles à comprendre, pour ceux qui ne possèdent pas des connaissances solides dans ces domaines, s’ils sont communiqués et présentés à l’aide d’un modèle de simulation visuelle. Au nombre de ces principes, on peut citer:
Le fait de diviser un besoin total selon plusieurs ressources dédiées comporte toujours un coût en termes de capacité effective, comparé au fait de disposer du même nombre de ressources, mais entièrement flexibles.
Il faut toujours effectuer une évaluation des besoins par type de ressources – et la quantité des ressources par type doit toujours avoir la même proportion environ que les besoins relatifs.
Les résultats et chiffres de production historiques peuvent rarement être utilisés afin de prendre des décisions pour des systèmes dans le futur (qui comporteront des caractéristiques et circonstances différentes).
Les chiffres et résultats des simulations ont été récapitulés dans une fenêtre des résultats. Les indicateurs ont été présentés pour la maternité existante et la maternité future, d’un point de vue tant numérique que graphique. Ceci a permis d’évaluer les forces et les faiblesses de chaque scénario simulé.
Modélisation des opérations dans les entrepôts de distribution pharmaceutique
Cardinal Health, une société de distribution et de logistique pharmaceutique d’un milliard de dollars, gère plusieurs produits pharmaceutiques de marque et génériques, ainsi que des produits sans ordonnance, des articles de santé et de beauté et sa propre marque privée. Brian Heath, Directeur des Analyses avancées chez Cardinal Health, également utilisateur expérimenté des logiciels AnyLogic, a eu recours à la modélisation basée sur des agents pour résoudre divers problèmes de l’entreprise, économisant ainsi plus de 3 millions de $ chaque année.
Aide à la décision en soins de santé par simulation hybride – Unités d’AVC mobiles
Les AVC causent de graves invalidités, génèrent des coûts élevés en soins et en rééducation, et leur fréquence augmente au sein d’une population de plus en plus âgée. Les thromboses en sont la source prédominante et, dans la mesure du possible, celles-ci doivent être traitées par thrombolyse (sauf en cas de thrombose hémorragique, et en veillant à attendre 4,5 heures après l’attaque). Actuellement, le processus de transport et l’administration interne des hôpitaux font perdre un temps précieux au patient. La mise en place d’unités d’AVC mobiles est apparue comme un remède possible.
Modélisation par simulation basée sur les statistiques des soins de santé
Afin de prendre leurs décisions, les professionnels de la santé ont besoin d’outils pour planifier, tester et évaluer les nouvelles technologies et interventions. Patrick Einzinger et Christoph Urach de DWH Simulation Services et de l’Université de technologie de Vienne, en partenariat avec l’Association autrichienne des assurances sociales (AASI), ont pu analyser les données publiques afin de prendre des décisions critiques pour le futur.
Evaluation de la capacité de prise en charge en termes de patients hospitalisés
Le comté de Stockholm (Suède) dirigeait un projet de construction d’un nouvel hôpital hautement spécialisé. L’administration de la santé du comté a demandé si elle obtiendrait un niveau acceptable de production de soins à l’aide des investissements et des plans en cours concernant divers problèmes opérationnels et stratégiques. Pour obtenir des réponses à ces questions, elle a utilisé la modélisation de simulation d’AnyLogic.
Traitement de tous les besoins en soins des patients sous dialyse
Le comté de Stockholm (Suède), comme chaque pays ou région, expérimente un besoin continu de prise en charge des besoins en soins de santé de divers groupes de patients. Chaque groupe peut être considéré comme une sous-population, avec ses propres caractéristiques et défis spécifiques. Le projet de simulation à l’étude se concentrait sur les patients sous dialyse, un groupe qui doit se rendre dans des installations de soins de manière fréquente.
Applications de réponses aux désastres à l’aide de la modélisation basée sur des agents
Dans son effort pour trouver des solutions opérationnelles pratiques pour trouver une réponse rapide et efficace à une crise imprévue ou une catastrophe naturelle, Batelle avait besoin de tester l’efficacité d’une mise enplace d’un abri en 48 heures dans un scénario d’abri nucléaire improvisé (IND). Le but visé était de réduire les doses de radiations reçues pendant une évacuation de masse non coordonnée, en comparant l’évacuation immédiate avec la mise en place d’un abri.
Evaluation des politiques de santé afin de réduire le taux d’accouchements par césarienne
La nécessité de réduire le taux d’accouchement par césarienne est reconnue par de nombreux chercheurs depuis des années. Pour la première fois, dans une recherche menée pour l’Etat de Washington State, Alan Mills, FSA MAAA ND, actuaire chercheur, et ses collègues ont reproduit cette partie du système de soins américain dans un modèle de simulation.
Formulation de politiques sur les soins de santé à l’aide de la simulation
Cette initiative du Départment de l’ingénierie mécanique et industrielle de l’univerité de Toronto, le Centre de recherche sur l’ingénierie de la santé (CRHE), répondait au désir immédiat et irrésistible d’apporter des améliorations dans le rendement et la qualité du système de santé Canadien.
An Agent-Based Explanation for SPMI Living Situation Changes
Over the past 60 years, the number of Severely and Persistently Mentally Ill (SPMI) patients in the US living in the community increased. Yet a growing minority of people with severe illness are worse off because they are homeless or incarcerated. In this case study, IBM Global Research and Otsuka Pharmaceuticals used an agent-based approach to model these remarkable swings.
Modélisation du lancement d’un produit pharmaceutique
Une grande firme pharmaceutique a eu recours à Bayser Consulting pour développer une stratégie de lancement d’un produit. La modélisation de simulation a été appliquée à la reconstitution des interactions entre les sociétés, les médecins et les patients. Lire plus