Simulationsoptimierung im Gesundheitswesen

Das Operations Research Programm der University of Auckland umfasst einige außerordentlich erfolgreiche und einzigartige Simulationsstudien für das Gesundheitswesen. Dabei wurden in der Vergangenheit Themen behandelt wie Patiententransport, Dienstplanerstellungen,Scheduling-Probleme, die Verteilung von Ressourcen und die Modellierung und Evaluierung von Patientenströmen. Obwohl einige dieser Projekte bereits realisiert wurden und so dem Auckland Hospital ermöglichten sowohl Kosten zu senken als auch die Qualität des erbrachten Service zu steigern, müssen andere Arbeiten noch finalisiert werden. Das vorgestellte Projekt soll auf diesem Fundament aufbauen und beinhaltet dabei zwei Schwerpunkte, die im Folgenden beschrieben werden. Der erste Schwerpunkt liegt in der Weiterführung und Verfeinerung von früheren Arbeiten, durchgeführt am Engineering Department of the University of Auckland. Letztere ist eine führende Forschungseinrichtung für Operations Research und auch Simulation und hat als solche viele state-of-the-art Forschungsprojekte ins Leben gerufen. Dennoch bedarf es noch an Arbeit um einige Ergebnisse effektiver in vielen heterogenen Umgebungen einsetzen zu können. Um Konzepte, Algorithmen und Methoden für viele breit gefächerte Case Studies, Anwendungen und zukünftige Forschungsvorhaben anwenden zu können, liegt ein besonderer Fokus des Projekts darauf, Ideen und Resultate zu abstrahieren, generalisieren und in einem konzeptuellen Framework und einer Software Library zu konservieren. Dadurch soll erreicht werden, dass Simulation leichter und effektiver als Entscheidungswerkzeug in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden kann und so zu einem besseren Gesundheitswesen beiträgt. Die Integration von Meta-Heuristiken, im speziellen genetische Algorithmen, in Simulationskonzepten für das Gesundheitswesen ist der zweite große Schwerpunkt des Projekts. Dabei muss der Fokus auf der Frage liegen, wie wir Optimierung einsetzen können um die Qualität des europäischen Gesundheitswesens zu verbessern. Während Simulation Entscheidungsträgern hilft Systeme zu verstehen und zu evaluieren, kann Optimierung zur systematischen Verbesserung bezüglich Qualität und Effektivität von Prozessen beitragen. Obwohl in der Vergangenheit einige Versuche unternommen wurden Optimierungsverfahren in Simulationskonzepte zu integrieren, missen diese meist eine wissenschaftliche Methodologie und Diskussion. Dies ermöglicht die Gestaltung und Untersuchung einer neuen spannenden Fachrichtung innerhalb Operations Research. Da das Department of Engineering Science an der University of Auckland eine führende Einrichtung für Operations Research ist, ergeben sich ein enormes Lernpotenzial und exzellente Chancen Wissen nach Österreich zu transferieren. Vor allem der Fokus auf Abstrahierung und Generalisierung führt zu einer Fülle an Möglichkeiten Erlerntes zu nutzen um das Gesundheitswesen in Österreich und vielleicht ganz Europa zu verbessern.

Methoden aus dem Gebiet des Operations Research, wie zum Beispiel Modellierung, Simulation und Optimierung, werden in verschiedensten Industrien zur Analyse, zum Design und zur Verbesserung von Systemen erfolgreich angewendet. Allerdings ist die Anzahl der erfolgreichen Anwendungen im Gesundheitswesen, im Vergleich zu anderen Industriezweigen, wie etwa Produktion, Verteidigungsindustrie oder Logistik, in der Vergangenheit deutlich geringer. Im Verlauf dieses Projekts wurden mögliche Ursachen für dieses Defizit identifiziert und analysiert. Eine genauere Untersuchung von Systemen im Gesundheitsbereich zeigte auf, dass diese Systeme, im Unterschied zu traditionellen Anwendungsgebieten, oft von äußerst dynamischen und kurzfristig wechselnden Entscheidungsstrategien zur Nutzung von Ressourcen geprägt sind. Dies hat zur Folge, dass Techniken und Methoden die von traditionellen Anwendungsgebieten geprägt wurden, nicht in der Lage sind, die zugrundeliegende Dynamik und Flexibilität von operativen Betrieben im Gesundheitswesen adäquat abzubilden. Durch das Design und die Entwicklung von neuen ModellierungsFrameworks und Simulations-Tools, welche die starren Annahmen von herkömmlichen Paradigmen brechen und speziell auf die Anforderungen des Gesundheitswesens zugeschnitten sind, soll das Projekt zur Akzeptanz und dem Erfolg von Modellierung im Gesundheitsbereich beitragen. Die limitierte Wiederverwendung von Modellen und Simulationslösungen über mehrere Simulationsstudien hinweg, speziell im Gesundheitsbereich, stellt ein weiteres, oft von Forschern aufgezeigtes, Problem dar. Die in diesem Projekt entwickelten Methoden und Frameworks stellen wohldefinierte und strukturierte Leitfäden zum Design und zur Dokumentation von konzeptionellen Modellen bereit. Eine solche strukturierte Definition und Dokumentierung von konzeptionellen Modellen ist eine notwendige Basis um die Wiederverwendung von Modellen und Simulationslösungen zu gewährleisten. Weiters wurden oft verwendete Bausteine aus Modellen im operativen Gesundheitsbereich identifiziert und die zuvor erwähnten Leitfäden um diese erweitert. Das daraus resultierende generische Baukastensystem ermöglicht Modellierern aus vordefinierten Elementen zu wählen, diese zu adaptieren und zu problemspezifisch konzeptionellen Modellen zu kombinieren. Daraus ergibt sich ein großes Potential zur Reduktion der Entwicklungszeit von konzeptionellen Modellen und zur Erhöhung der Wiederverwendbarkeit. Basierend auf den konzeptionellen Resultaten wurde eine Software-Library implementiert, welche die erwähnte Wiederverwendbarkeit auch auf die Implementierungsphase einer Simulationsstudie transportiert. Durch die Bereitstellung von generischen, modularen und adaptierbaren Implementierungen konzeptioneller Bausteine ist eine signifikante Reduktion des Entwicklungsaufwandes für Simulationslösungen möglich. Bei der üblichen Kombination von Simulationsmodellen und Optimierungsmethoden werden Modelle zur Evaluierung von Entscheidungen der Optimierung als Zielfunktion herangezogen. Die Struktur und das Design des konzeptionellen Modellierungs-Framework, sowie auch der Software-Library, erlauben darüber hinaus die Integration von Optimierungsalgorithmen innerhalb von Modellen, wo diese als Entscheidungsfindungsstrategie für Ressourcenzuteilung und Auftragszuweisung verwendet werden können. Durch die simulationsgestützte Abbildung von realen dynamischen Systemen ist eine kontinuierliche und genauere Evaluierung des Potentials vom Einsatz mathematischer Optimierungsmethoden in solchen Systemen besser möglich. Die neu entwickelten Methoden wurden im Rahmen dieses Projekts bereits in zwei Studien angewendet. Die erste Studie beschäftigte sich mit der Analyse des Prozessablaufs von Brustkrebspatienten und dem Verbesserungspotenzial, welches sich aus der Beschleunigung einzelner Prozessschritte ergibt. Die zweite Studie beinhaltete das Design und die Implementierung von Optimierungsalgorithmen zur Disposition von Patiententransporten. Ziel solcher Methoden ist die Anzahl an verspäteten und nicht durchführbaren Transporten durch die Berechnung optimaler Auftragssequenzen für einzelne und kombinierte Ressourcen zur Durchführung von Patiententransporten zu minimieren. Bekannte Algorithmen berücksichtigen oft nicht die zusätzlichen und oft beobachteten Anforderungen bei dem Transport von Patienten. Aufgrund der vielfältigen Gesundheitszustände die Patienten bei solchen Transporten aufweisen können, ergeben sich eine Vielzahl von Ressourcen-Spezifikationen die zur Durchführung benötigt werden. Algorithmen die speziell auf diese Spezifikationen zugeschnitten sind wurden entwickelt, implementiert und mittels eines Simulationsmodells evaluiert. Beide Studien haben die Vorteile der in diesem Projekt entwickelten Methoden aufgezeigt. Des Weiteren wurden diese mittlerweile an den beiden in diesem Projekt beteiligten Institutionen als neuer Standard für die Entwicklung von Modellen eingeführt.