Ю. Карпов - Иммитационное моделирование систем с AnyLogic 5 (1124147), страница 72
Текст из файла (страница 72)
Автор утверждает, что эта технология является идеальным инструментом для решения широкого круга проблем в данной области. Уже в б0-х годах прошлого века имитационное моделирование было использовано для оптимизации расписания приема пациентов. В последние годы моделирование все чаше используется для анализа коэффициента использования ресурсов, выявления узких мест и улучшения качества функционирования больших организационных систем медицинского профиля, таких, например, как госпитали.
Приведенная в этой главе модель функционирования отделения скорой помощи (Етегдепсу Оераптепг) явилась одним из результатов исследования, призванного повысить эффективность работы реального госпиталя в г. Чикаго, США. Отделение скорой помощи данного госпиталя принимает более 40 000 паци- ентов в год. 21.1. Модель отделения скорой помощи Имитационная модель отделения скорой помощи была построена в рамках проекта с целью оценки качества обслуживания пациентов в отделении скорой помощи и анализа влияния на качество обслуживания возможных изменений количеств ресурсов нескольких разных типов и процесса обслуживания.
Эффективность работы отделения можно охарактеризовать множеством показателей, таких как среднее время нахождения пациента в отделении, срелнее время ожилания в очередях, загруженность персонала. Разработанная молель призвана определить, какие параметры работы госпиталя и как влияют на эги показатели. Глава йй Медицина 21.1.1. Цели моделирования Модель строилась для оценки следующих величин: П потенциальной пропускной способности системы (при заданных ограничениях на максимальное время ожидания в очсрели и максимальный коэффпциент использования ресурса нужно было определить максимальную интенсивность входного потока пациентов); П среднего времени ожидания в очередях прн заданной интенсивности . входного потока пациентов (в очереди нужно ждать комнату первичного осмотра, медсестру, процедурный кабинет); П среднего времени обслуживания пациентов; П среднего числа людей в очередях; П некоторых не усрелняемых характеристик: например, максимальных времен ожилания в очередях; П коэффициентов использования разных типов ресурсов (штата — медсестер и врачей, нескольких разных типов помещений, мобильного оборулоаания и оборудования, установленного в конкретных помешениях, например рентгеновский аппарат).
Некоторые из этих измеряемых параметров связаны. Например, времена ожидания будут больше в очередях, где ожидается ресурс с высоким коэффициентом использования. Для построения модели системы массового обслуживания, в которой характеристики обслуживания сушественно зависят от физических размеров и расположения элементов в реальной системе, можно использовать различные подходы. В данной модели принят подход, который описан ранее в разд.
14.5. Обьекты модели (расположение ресурсов, точки вхола заявок а систему, точки выхола заявок из системы и т. п.) связываются с деталями плана. На этом же плане помешаются пути, по которым должны перемешаться объекты (заявки, ресурсы), так что обьекты и пути образуют сеть. При известной скорости перемешения„зная длины путей, можно автоматически вычислить время перемещения объектов по ребрам сети.
В библиотеке Еп1егрпзе агату содержатся блоки, упрощающие построение таких моделей. Этот подход имеет несколько преимушеств как при построении модели, так и при ее использовании. Возможный сценарий использования модели— внесение изменений в описание модели и проигрывание ее с целью получения показателей эффективности. Например, с помощью такой модели можно проверить эффект перепрофилирования помещений, изменения расположения комнаты медсестер и тому подобных структурных преобразований, а не только эффект изменения значений параметров (например, количества медперсонала определенной квалификации). Кроме того, наглядность ани- Часть К Примеры моделей для различных областей применения мационного представления позволяет понять суть процессов, происходящих в модели, выявить узкие места системы до получения количественных оценок и т.
п. 21.1.2. Статистика Модель была создана для реального госпиталя. В этом госпитале была собрана очень детальная статистика, в частности, были известны: Е3 статистика прибытия пациентов за 2 прошедших месяца (в предположении о приблизительной качественной неизменности входного потока были построены вероятностные законы распределений входных потоков для каждого часа дня); П статистика времени обслуживания для кажлого шага процесса обслуживания пациентов (по ней также были построены законы распределения); П графики работы всех ресурсов, как перемещаемых, так и фиксированных (например, рентгеновские установки); (") скорости передвижения пациентов и персонала по отделению; (") детальный план помещений. Модель калибровалась на основе этой статистики.
21.1.3. Модель Разработанная в рамках этого проекта модель с названием ваехдепоу ператеаепе находится в палке Моде! Ехаптр)ез~Рагг Ч. Техника разработки такой модели подробно описана в разд. т4.5. Как и в традиционных моделях дискретных собьггийных систем здесь имитируется прохождение заявок (пациентов) по сети, захват ими различных типов ресурсов, задержки на обработку (осмотр, анализ, лечение и т. п.).
Модель построена из блоков обработки и направленных связей, соединяющих блоки. В модели отделения скорой помощи такая структура базируется на реальном плане отделения: конкретные процедуры (осмотр, лечение и т. п.) производятся в определенных помещениях, поэтому структура сети, которая будет представлять модель, определяется расположением комнат и возможными маршрутами, по которым ходят пациенты.
По прибытию в отделение пациент проходит первичный осмотр, регистрацию и ожидает в холле, пока медсестра не отведет пациента в назначенную палату. Отделение состоит из двух частей. В первую часть отправляют тяжелых больных, во вторую — всех остальных. Подробно моделируются процессы, происходящие внутри палаты, такие как осмотр доктором, томография и рентгеновские исследования. При генерации времен обслуживания в модели используется реальная статистика работы госпиталя в течение 3 месяцев до начала исследования. Глава 2а Медицина Имитационная модель воспроизводит все события, происходящие в системе.
Во время исполнения отображается анимация, на которой видна структура системы, перемещающиеся пациенты и персонал. В отдельном окне анимации отображается статистика — коэффициенты использования ресурсов, времени ожидания пациентов в очередях и т. д. Окно анимации этой модели и собираемая в ней статистика показаны на рис. 21.1 и 21.2. Рис. 21.1. Анимация при выполнении модели втеляепсу оералсеепс Анимация пост2зоена на основе подробного плана помещения госпиталя. План играет существенную роль в этой модели, поскольку расположение и назначение комнат и реальные расстояния влияют на время передвижения Часть К Примеры моделей для различных областей применения пациентов и, следовательно, на время их пребывания в госпитале.
Кроме того, расположение комнат влияет и на задержки использования ресурсов, например медперсонала. Рис. 21.2. Статистическая информация при выполнении модели еаетдепсу ператспепе 21.2. Заключение Автор работы [СБ991 приводит характеристики имитационного моделирования, которые делают эту технологию уникальной для применения в сфере здравоохранения. цз Имитационные модели естественным образом непосредственно отражают структуру и логику функционирования системы в противоположность другим подходам, которые абстрагируются от этих характеристик при представлении системы для ее анализа в виде формальной математической модели.
Реальные параметры системы могут быть естественным образом связаны с параметрами объектов имитационной модели. П Имитационное моделирование обеспечивает эксперименты с моделью для оценки альтернативных вариантов организации системы при относительно невысокой стоимости экспериментов и с отсутствием риска„который бы несомненно возник, если бы такие альтернативные организационные решения опробывались на реальной, функционирующей структуре при обслуживании ею пациентов. Глава 21. Медицина С1 В имитационную модель легко ввести вариативность, стохастичность характеристик системы. Стохастическая природа процессов, протекающих в организациях предоставления медицинской помощи, связана со случайностью интервалов времени между прибытиями больных, вариативностью времени первичного осмотра, непредсказуемостью диагноза, поставленного очередному пациенту и т.
п. ьз В результате компьютерного эксперимента с имитационной моделью аналитик может подсчитать любые характеристики производительности, представляющие лля него интерес, включая те, которые являются уникальными лля данной Конкретной системы. Подобными характеристиками„например, могут быть коэффициенты использования уникального оборудования, время перемещения конкретных типов пациентов между процедурами и т, п.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
