Transporter inom sjukhus krävs ofta av diagnostiska eller terapeutiska skäl. Beroende på sjukhusens utformning tillhandahålls transport mellan vårdavdelningar och serviceenheter antingen av ambulanser eller av utbildad personal som följer med patienter till fots. På många stora tyska sjukhus är patienttransporttjänsten dåligt skött och saknar samordning av arbetsflöden. Detta bidrar till högre sjukhuskostnader (t.ex. när patienten inte levereras till operationssalen i tid) och till besvär för patienten på grund av längre väntetider. Vi har utformat ett datorbaserat planeringssystem - c - som stöder alla faser av transportflödet, allt från resebokning, leverans av transportförfrågningar till övervakning och rapportering av resor i realtid. Den metod som utvecklats för att lösa det underliggande optimeringsproblemet - ett dynamiskt dial-a-ride problem med sjukhusspecifika begränsningar - drar på snabba heuristiska metoder till * Motsvarande författare. 1 säkerställa ett effektivt och snabbt tillhandahållande av transporter. Vi illustrerar den starka inverkan Opti-TRANS c har på det dagliga utförandet av patienttransporten på ett stort tyskt sjukhus. De största fördelarna med det nya verktyget är strömlinjeformade transportprocesser och arbetsflöden, betydande besparingar och förbättrad patientnöjdhet. Dessutom har det nya planeringssystemet bidragit till att öka sjukhuspersonalens medvetenhet om vikten av att genomföra effektiva logistikmetoder. Medicinska diagnostiska anläggningar och behandlingsenheter är bland de mest dagligen besökta avdelningarna på ett sjukhus, både av inpatienter och öppenvårdare. I synnerhet slutna patienter med begränsad rörlighet åtföljs av utbildad personal från och till dessa serviceområden. Om det är nödvändigt att röra sig inom sjukhusen mellan vårdcentralerna inom samma byggnad, trycks patienterna på bårar, sängar eller rullstolar. På campusbaserade sjukhus tillhandahålls inter-building transport av lämpliga fordon, mestadels ambulanser, som kan delas av flera patienter. Organisation och tillhandahållande av intra-hospital transport för patienter, liksom för förnödenheter och utrustning, är bland de dagliga logistikaktiviteter som utförs på ett sjukhus. Även om dessa stödtjänster verkar enkla och enkla, påverkar de avsevärt kvaliteten på hälso- och sjukvården och sjukhuskostnaderna. Till exempel, den sena leveransen av en patient till en hög kostnad serviceanläggning, såsom en operation teater eller en magnetisk resonanstomografi avdelning, leder till underutnyttjande av värdefulla (personal och utrustning) resurser. Dessutom stör det de ursprungligen planerade schemana för dessa enheter. Å andra sidan leder frånvaron av ett möte ofta till förlängd väntetid för patienten eller till och med till en omläggning av förordnandet, vilket inverkar negativt på patientens tillfredsställelse. Trots sin betydelse förbises ofta den roll som logistiken spelar av hälso- och sjukvårdsorganisationer. En nyligen genomförd undersökning av Landry och Philippe (2004) har visat att logistikrelaterad verksamhet står för omkring 46 % av sjukhusets totala budget. Det ständigt ökande trycket på det tyska hälso- och sjukvårdssystemet genom den senaste tidens införande av kliniska vägar och diagnosrelaterade grupper kräver strömlinjeformade processer på sjukhus. Transporttjänster kan inte uteslutas från detta. Syftet med detta dokument är därför att bidra till genomförandet av effektiva logistikmetoder för transporter inom sjukhus. Vi börjar med att beskriva vår erfarenhet på två större sjukhus som hjälpte oss att identifiera de stora problemen, analysera planeringsbehoven och bedöma optimeringspotentialen i att använda forskningsbaserade metoder. Vi beskriver sedan utvecklingen av Opti-TRANS c, ett datorbaserat planeringssystem, som stöder alla parter som är involverade i transportarbetsflödet, allt från sjuksköterskor, transport 2 personal, transportörer till logistik chefer och styrekonomer. Vår strategi bygger på de praktiska erfarenheter som samlats in under de senaste åren genom att genomföra projekt på ett antal stora tyska sjukhus. Det nya systemet omfattar hela arbetsflödet, inklusive resebokning, schemaläggning, leverans, övervakning och rapportering av transporter. De optimeringsrutiner inkluderar olika heuristiska metoder speciellt anpassade för att hantera komplexiteten i den underliggande routing och schemaläggning problem. Vi illustrerar hur det nya systemet har bidragit till att avsevärt förbättra prestandan hos patienttransporten på de kommunala klinikerna Frankfurt am Main-Höchst, ett stort sjukhus som var involverat under mjukvaruutvecklingsprocessen. Sedan sjukhuset började använda den nya programvaran, har det upplevt betydande besparingar med förbättrad patientnöjdhet. Många tyska sjukhus har en central avdelning för patienttransport (PTD), som ansvarar för samordning och tillhandahållande av transport för slutna patienter. Kärnan i en PTD är det centrala avsändarkontoret där nya förfrågningar om transport tas emot medan fordon eller transportteam som arbetar till fots utför andra förfrågningar på rutten. Som vi kommer att visa är mycket av den dagliga driften av verksamheten pappersbaserad, ganska ad hoc och saknar arbetsflödessamordning. En patientvårdsenhet eller en serviceavdelning bokar en begäran genom att ringa avsändaren till PTD, som matar in relevanta uppgifter (t.ex. Patientinformation, ursprung och destination, särskilda transportkrav) på papper. Skicka beslut baseras vanligtvis på avsändarens intuition och expertis. I de flesta fall tilldelar han nästa tillgängliga fordon eller transportteam en ny begäran i första hand och lägger till denna information till sina handskrivna anteckningar (se figur 1 ). Brådskande förfrågningar hanteras separat, normalt genom att omedelbart meddela ett visst fordon via bi- eller handburen radiosändare. Efter avslutad transport kallar fordonsbesättningen på avsändaren för att ta emot nästa uppdrag. Ofta skickar avsändaren flera förfrågningar till ett fordon eller team som endast rapporterar tillbaka till PTD efter att ha slutfört alla jobb. Denna metod har ett antal brister: 1. Telefonlinjen tenderar att bli upptagen under rusningstid (särskilt på morgonen) så att samtal för nya förfrågningar inte kommer igenom. Som ett resultat av detta når många transportbokningar endast 3 Figur 1: Ett exempel på handskrivna anteckningar som beskriver transportförfrågningar och deras uppdrag till PTD-personal (dessa anteckningar kommer från ett av de sjukhus som vi besökte). avsändaren mycket nära deras önskade tid för upphämtning eller till och med för sent. Detta kommunikationssätt är dessutom särskilt olämpligt för brådskande transporter. 2. Eftersom telefonlinjen ofta är upptagen, är det svårt för en sjukhusenhet att avboka eller ändra data från en tidigare bokad begäran i tid; 3. På grund av att avsändaren endast tilldelar inkommande förfrågningar till fordon utan att ange i vilken ordning servicepunkterna ska besökas (detta beslut fattas oberoende av varje besättning), är längden på varje rutt okänd och därför kan avsändaren inte uppskatta när ett fordon kommer att vara tillgängligt igen; 4. Sjukhusenheter har begränsad tillgång till statusen för sina bokade förfrågningar. Framför allt informeras de inte i förväg om den förväntade tiden för upphämtning av en patient. Detta är dock viktigt när vissa förberedande förfaranden måste genomföras före transporten (t.ex. speciell utrustning krävs, patienten behöver viss medicinering); 5. PTD-personal (inklusive avsändaren) är ofta överbelastade, eller åtminstone arbetsbelastningen fördelas ojämnt över fordonen och teamen, 4 6. För att undvika tomma resor, ibland personal bär patienter utan uttrycklig anmälan från avsändaren. Till följd av detta sker dubbel avsändning när begäran tilldelas ett annat fordon. 7. I avsaknad av ett elektroniskt system för orderbehandling är det inte möjligt att automatiskt skapa register över de avslutade resorna före dagens slut. Följaktligen kan tjänstekvaliteten inte mätas. 8. Vad är det som händer? Transporter försenas ofta vilket resulterar i väntetider för patienter, lediga tider i serviceavdelningar som väntar patienterna, och underutnyttjande av personal och fordon. Exakta siffror är dock okända på grund av den föregående anmärkningen. Ovanstående lista, som inte på något sätt är uttömmande, innehåller frågor som upprepade gånger rapporterades av alla sjukhus som vi besökte. För att förstå i vilken utsträckning besvär kan orsakas patienter, övervakade vi nära interna transporter på ett universitetssjukhus med en sängkapacitet på ca 1500. Figur 2 visar den väntetid som varje patient hade under en viss dag. Omkring 25% av patienterna väntade längre än 30 minuter på sin transport. Vissa patienter väntade till och med mer än två timmar.  Patienttransportproblem Under de senaste åren har vi besökt flera tyska sjukhus med en sängkapacitet på minst 800 och samlat information om deras patienttransporttjänster. Vi insåg att innan vi utvecklade ett stödsystem behövde vi få en tydlig förståelse för kärnproblemet. Därefter sammanfattar vi huvuddragen i transportproblemen. Vi tror att de till största delen är vanliga inte bara i Tyskland utan också på andra sjukhus över hela världen. Varje begäran om transport har en ursprungsort där patienten plockas upp (t.ex. Med tanke på ovanstående egenskaper är syftet med energiskattedirektivet att tillhandahålla en effektiv transporttjänst i rätt tid till förfrågningar inom sjukhus. Avsändarens dagliga uppgifter har en stark likhet med att lösa ett dial-a-ride-problem (DARP) i en dynamisk miljö där nya händelser inträffar när tiden utspelar sig. Patientens transportproblem är dock mer komplicerat än den klassiska DARP på grund av förekomsten av sjukhusspecifika krav. DARP tillhör klassen av pickup och leveransproblem med tidsfönster (PDPTW), Cordeau et al. (2006). I motsats till standard PDPTW fokuserar DARP på att minska användarolägenheterna. Detta mål kontrolleras ofta genom en begränsning av körtiden för varje användare (dvs. den tid som en användare använder i ett fordon), på den överdrivna körtiden (dvs. Skillnaden mellan användarens faktiska och minsta möjliga körtid och avvikelser från de önskade tiderna för upphämtning och leverans. Maximering av tjänstekvalitet (dvs. Minimering av användarolägenheter) vägs mot minimering av driftskostnaderna för fordonsparken, vilket är relaterat till antalet fordon som används, den totala resvägslängden och den totala ressträckan. Vi hänvisar läsaren till Cordeaus och Laportes utmärkta undersökning (2007) för detaljer om DARP. Liksom i DARP syftar problemet med patienttransporter också till att fastställa en uppsättning fordonsvägar och tidtabeller som balanserar de ovan nämnda motstridiga målen med ett antal sidobegränsningar. Nyligen, Paquette et al. (2007) diskuterade i stor utsträckning begreppet tjänstekvalitet i uppringda tjänster och undersökte olika mätskalor som använts i praktiken. Baserat på diskussioner med logistikchefer, transportörer och styrekonomer, samt våra egna 7 observationer, utvecklade vi följande uppsättning prestandaindikatorer för att bedöma kvaliteten på en lösning på problemet: 1. total senhet; 2. total öronkänsla; 3. total körtid; 4. total transporttid för patienter. Det första målet är relaterat till patientolägenheter. Även om varje transport begäran bokas med ett tidsfönster, antingen för upphämtning vid ursprunget eller för leverans på destinationen, avvikelser till den senast önskade tiden är tillåtna men bestraffas. Påföljdsfaktorn för sen upphämtning eller leverans beror på prioritetsnivån för begäran. Sena kan också påverka sjukhusens indirekta kostnader negativt. Detta är fallet när destinationsorten är en serviceavdelning (t.ex. operations teater), sedan sen leverans resulterar i utrustning och personal underutnyttjande. Det andra målet rör driftskostnaderna för flottan. Om fordonet anländer före den lägre tidsfristen för transporten är det vanligt att vänta. Detta beror på att patienterna ofta behöver förberedas för transport av vårdpersonalen, särskilt när det angivna ursprunget är en sängavdelning. Därför orsakar tidiga anländande ledig tid för fordonsbesättningen och ger därmed ökade direkta kostnader. En strafffaktor utdöms vid tidig ankomst. Det tredje målet - körtiden - kan ses som ett kostnadskriterium som mäter användningen av fordon och team. Slutligen är transporttiden ett mått på patientens tillfredsställelse eftersom den motsvarar den faktiska varaktigheten för en patienttransport från ursprunget till destinationen. Det övergripande målet är att minimera en viktad summa av ovanstående fyra kriterier. De vikter som tilldelas dessa kriterier återspeglar sjukhuspreferenser för enskilda mål. Ett sjukhus som driver sin egen ambulansflotta brukar till exempel ha större betydelse för kostnadseffektiviteten (kriterierna 2 och 3), medan ett sjukhus som arbetar med en extern ambulansleverantör tenderar att ge företräde åt patientens bekvämlighet (kriterierna 1 och 4). På alla sjukhus som vi besökte uppvisade patienttransportproblemen en hög grad av dynamik på grund av oförutsedda händelser. De vanligaste källorna till osäkerhet är: a) Majoriteten av transportförfrågningarna är inte kända i förväg (vanligtvis är mindre än 10 % bokade dagen innan). Antalet bokningar ökar betydligt efter morgonavdelningens rundor med läkare, särskilt till diagnostik- och behandlingsenheter. hiss trängsel under vissa perioder på dagen. d) En PTD-anställd är frånvarande från arbetet på grund av sjukdom, ett fordon går sönder eller har en oplanerad viloperiod. Allteftersom tiden utvecklas och ny information når det centrala avsändarkontoret, måste tidigare planerade rutter ändras och uppdateras av avsändaren i realtid. Under perioder med hög aktivitet tar avsändaren ofta till ad hoc-beslut, utan att helt förstå deras konsekvenser. Dessutom kan beslut som fattas i ett tidigt skede av planeringshorisonten påverka möjligheten att fatta bra beslut i ett senare skede. Två av våra tidiga projekt utgjorde det första steget mot att förstå optimeringsproblemet, identifiera svaga punkter i transportarbetsflödet, bedöma optimeringspotentialen hos forskningsbaserade metoder och analysera de praktiska behoven av ett transportplaneringssystem. Utgångspunkten för vårt forsknings- och utvecklingsarbete var Saarland Universitetssjukhuset, en hälso- och sjukvårdsorganisation i sydvästra Tyskland med cirka 1 300 bäddar. Sjukhuscampuset breder ut sig över ett stort område med mer än 100 byggnader. En heterogen flotta på 11 sjukhusägda ambulanser transporterar upp till 400 patienter dagligen. Varje ambulans drivs av ett team av två personer, bestående av föraren och en assistent, som arbetar dagskift från måndag till fredag. På natten och på helgerna tillhandahålls transporterna av en privat ambulans. Sjukhuset lämnade uppgifter om alla förfrågningar under en viss månad 2001. Uppgifterna omfattade egenskaperna hos varje begäran (krävt transportsätt, medföljande personal, utrustning osv.) tillsammans med motsvarande bokningstid. En första analys av data visade att majoriteten av de dagliga transporterna (ca 98,5 %) tillhandahölls till elektiva patienter medan återstående 1,5 % hänvisade till brådskande förfrågningar. Dessutom visade en jämförelse mellan bokningstiden och det önskade tidsfönstret vid varje transport att det inte fanns någon strikt policy för begäran om underrättelse: nästan hälften av bokningar nådde avsändarkontoret på högst tio minuter innan deras önskade tidigaste pickup tid och endast 3,8% beställdes en dag i förväg. Uppgifterna omfattade inte heller de faktiska ankomst- och avgångstiderna vid/från varje plats som besöks av ett fordon och därför var det inte möjligt att rekonstruera ambulansernas rutter. Denna brist på information berodde på att avsändaren skickade flera förfrågningar till ett fordon utan att ange i vilken ordning varje serviceplats skulle besökas. Med andra ord, routing och schemaläggning beslut fattades av varje 9 ambulans besättning och avsändaren kontaktades först efter slutförandet av en batch av jobb. Därför var både rid- och uppehållstiderna inte kända, eftersom de senare definierades som den tid som PTD-personalen ägnade åt att hjälpa patienten på ursprungs- och destinationsorterna. Även om det inte fanns några uppgifter om de genomförda resorna i slutet av dagen, klagade både patienter och sjukhuspersonal på att transporterna ofta försenades. Detta orsakade alltför lång väntetid för patienter samt underutnyttjande av utrustning och personal vid de terapeutiska och diagnostiska enheter som väntar patienterna. Eftersom exakta siffror inte kunde tas fram bad logistikavdelningen oss att undersöka problemet, identifiera flaskhalsarna och föreslå olika sätt att förbättra kvaliteten på PTD:n. Vi bestämde oss för att utveckla en simuleringsmodell för att reproducera beteendet hos patienttransportsystemet. Simulering har under de senaste åren blivit ett populärt ledningsverktyg inom hälso- och sjukvårdsorganisationer, Jacobson et al. (2006)............................................................................................................ Vårt val vägleddes av följande mål: i) systemets prestanda kunde mätas med en uppsättning kvalitetskriterier som tidigare diskuterats med sjukhuset; ii) med hjälp av simuleringsprogrammets visuella gränssnitt skulle en realistisk reproduktion av patienttransportsystemet kunna förmedlas till beslutsfattarna, vilket skulle öka acceptansen för modellen; iii) olika scenarier skulle kunna simuleras och resultatet skulle kunna utvärderas med avseende på olika prestandaåtgärder; iv) simuleringen skulle hjälpa oss att bättre förstå hur transporttjänsten fungerar och senare stödja utvecklingen av optimeringsbaserade metoder. Innan man utvecklade en modell för diskret simulering samlades ytterligare data in med hjälp av PTD. Utöver data om de faktiska ambulansvägarna under flera dagar har vi också samlat information om utformningen av campus och dess 9,3 kilometer långa vägnät. Vi uppskattade fordonens körtider och den statistiska fördelningen av uppehållstiderna beroende på patientens rörlighet. Figur 3 visar en ögonblicksbild av simuleringsmodellen. Vår simuleringsstudie bekräftade några tidigare hållna övertygelser och kasta nytt ljus över andra frågor, Beaudry et al. (2006). Vi insåg att den dåliga hanteringen av transportbokningar i stor utsträckning var ansvarig för de långa väntetider som patienter och sjukhuspersonal upplevde. Största delen av efterfrågan på transport härrörde från möten på diagnostiska enheter och behandlingsenheter. Sängavdelningarna kontaktade dessa enheter för att ordna de möten som normalt beviljades för samma eller följande dag. Vårdavdelningarna var ansvariga för att meddela sina transportbehov till PTD och även om denna information vanligtvis var tillgänglig i förväg, i de flesta fall förmedlades den ganska sent. Dessutom anmäldes det nästan aldrig till PTD så snart en utnämning gjordes. En annan aspekt som också inverkade negativt på PTD:s servicekvalitet var de begränsade kommunikationsmedlen mellan fordonen och avsändarkontoret (radiosändare användes). Slutligen kör vi simuleringen med en enkel heuristisk procedur för att bedöma optimeringspotentialen (en mer sofistikerad metod kommer att beskrivas i avsnittet "OR Methodology"), och insåg att patientens väntetider i genomsnitt kan minskas med 20% med en minskning av restiden på 10%. Vi såg liknande fynd på ett andra universitetssjukhus. Detta är den stora organisation som rapporteras i figur 2. Resultatet av att inbädda en enkel heuristisk i den simuleringsmodell som vi utvecklat för det sjukhuset visas i Figur 4. Jämfört med manuella avsändningsregler skulle den optimeringsbaserade proceduren i genomsnitt kunna minska patientens väntetid med 26 %. Genom de två projekt som beskrivs kort identifierade vi ett antal problem som sjukhusen står inför. Vi insåg att även om verksamheter forskningsbaserade metoder kan avsevärt förbättra prestandan för PTD, optimering ensam inte kunde lösa alla brister i systemet. Transportprocesser och arbetsflöden krävde omfattande rationalisering. För att stödja alla planerings- och driftsfaser beslutade vi att utveckla ett planeringssystem. Därefter beskriver vi huvuddragen i systemet och i synnerhet optimeringsmetoden för realtidsavsändning av fordon. Dessutom illustrerar vi den effekt som uppnåtts med det nya systemet på ett stort tyskt sjukhus som var involverat under programvaruutvecklingsprocessen. Opti-TRANS c är en programvara utformad för att stödja alla faser av transportflödet, allt från begäran bokning, schemaläggning, leverans till övervakning och rapportering (www.opti-trans.com). Medan vi fokuserade på utveckling och genomförande av optimeringsförfaranden, två andra partnerföretag, SIEDA i Tyskland och COMEXAR Engineering i Schweiz, fokuserade på det grafiska användargränssnittet (GUI), datahanteringssystem och gränssnitt till sjukhusets informationssystem (HIS). Innan programvaran installeras måste den konfigureras för att uppfylla sjukhusets specifika krav. Detta omfattar lagring av basdata i en central databas, det vill säga alla relevanta uppgifter om sjukhuslayouten och tillgängligheten av transportresurser. Till exempel måste de vård- och serviceenheter som är involverade i transporter definieras tillsammans med deras läge (byggnad, golv) och öppettider. När det gäller PTD måste fordon och personal specificeras tillsammans med sina attribut (fordonskapacitet, arbetsscheman och transportörernas individuella färdigheter). För att automatiskt kunna skapa rutter och scheman är programvaran beroende av en detaljerad representation av vägnätet på sjukhusets campus samt av gångvägar 12 och hissar inne i byggnaderna. Dessutom lagras uppskattade resor och gångtider i databasen. Systemet är konfigurerat för att söka efter snabbaste rutter och kan ta hänsyn till olika trafikförhållanden vid olika tider på dygnet (t.ex. längre promenader på morgonen på grund av hiss trängsel) samt tillgängligheten av vissa vägar för givna transportsätt (t.ex. tillgång till en byggnad via en ramp, hiss som inte lämpar sig för sänganvändning). Transportförfrågningar bokas via sjukhusets intranätsystem via ett standardformulär som programvaran är helt webbaserad och en klientinstallation är inte nödvändig (se figur 5). Patientrelaterad information kan hämtas från HANS, vilket eliminerar behovet av att skriva alla patientdata. Bokning kan göras för omedelbar eller framtida transport. Transportbehov (t.ex. medicinsk eskort, utrustning) och annan information (t.ex. Prioritetsnivå) väljs från en lista över alternativ. Transportförfrågningar kan också förhandsregistreras för senare slutförande. Vårdavdelningar och serviceavdelningar kan när som helst få tillgång till information om sin begärans status. De kan också ändra eller avboka sina bokningar så länge tjänsten inte har börjat. Vid orderingång föreslår systemet automatiskt ett lämpligt fordon och schemalägger begäran i sin nuvarande rutt, baserat på resekrav (upphämtnings- och avlämningsplatser och -tider), tillgängliga transportresurser, beräknade restider och befintliga åtaganden 13 för andra förfrågningar. Även om planeringen är helt automatisk, kan avsändaren alltid göra justeringar genom att ändra en rutt och boka om uppdragen. Resetilldelningar och routing planer revideras av programvaran som svar på händelser, som de sker i realtid, och förändringar i rumsliga och temporal mönster av efterfrågan. Avsändaren kan kontinuerligt övervaka den exakta situationen för transportverksamheten avseende fordon i tjänst, reguljära resor och föraruppdrag. Som ett resultat av detta kan han spåra alla transporter och identifiera och reagera på oförutsedda händelser i realtid (t.ex. behandlingen av en patient inte är avslutad vid den förväntade tiden och så transporten måste skjutas upp). Olika färger för att återspegla status och prioritet för varje bokning visas på skärmen. Kvaliteten på de rutter och scheman som produceras av optimeringsprocedurerna är till en Patienttransport problem är en DARP med flera komplicerande begränsningar på grund av sjukhus-specifika krav. Den mesta forskningen på DARP har ägnats åt den statiska ver- Opti-TRANS c innehåller flera optimeringsrutiner som kan kombineras beroende på den tid som finns tillgänglig för planering. Vanligtvis krävs det mycket snabbare svarstider under rusningstid på morgonen jämfört med eftermiddags- eller nattperioder. Vid orderingång måste ett beslut fattas om tilldelningen av den nya begäran till ett visst fordon och dess tidtabell inom fordonets planerade rutt. Två alternativa sätt att göra en förfrågan övervägs. Strategin för lastbalansering syftar till att fördela arbetsbelastningen jämnt över alla fordon. Därför sorteras fordonen genom ett ökande antal tilldelade förfrågningar. Slipsar bryts genom att ta fordonen i ökande ordning på sin tidigaste möjliga tid för att betjäna en ny begäran. En ny bokning tilldelas sedan det första möjliga fordonet enligt dessa kriterier. Ett fordon anses vara genomförbart om det har tillräcklig kapacitet, lämplig utrustning och lämplig arbetstid för att utföra begäran, oberoende av de aktuella planerade resorna. Alternativt kan en strategi för bästa passform (BF) användas genom att överväga varje genomförbart fordon för den nya begäran. Varje fordons lämplighet bedöms sedan genom schemaläggning av begäran inom den aktuella sträckan i enlighet med en viss strategi (se nedan). Den bästa vägen med avseende på den viktade summan av de fyra mål som tidigare beskrivits väljs sedan ut. Även om detta tillvägagångssätt är mer tidskrävande än LB-strategin, ökar det chanserna att hitta en bättre lösning. Vid tilldelning av en begäran till ett fordon ska beslut om routing och schemaläggning fattas. Återigen utvecklade vi tre alternativa strategier. Första passform (FF) efterliknar de handgjorda scheman som produceras av avsändaren. Den består av att föra in begäran i det första möjliga läget i fordonets färdväg. Ett mer lovande tillvägagångssätt är att överväga alla möjliga inplaceringspositioner utan att ändra tidtabellsenliga tider (dvs. Beräknad ankomst- och avgångstid) för redan planerade stopp i rutten. Därefter väljs det bästa möjliga alternativet när det gäller ruttens kvalitet. Vi kallar detta den bäst lämpade (BF) strategin. Slutligen finns det också ett system med bästa infogande (BI) som undersöker effekten av att infoga begäran i någon position i rutten, även om det innebär att man måste justera de planerade ankomst- och avgångstiderna för andra stopp i rutten. Sekvensen av stopp redan i rutten upprätthålls alltid i denna strategi. Nyligen har vi också utvecklat en evolutionär algoritm (EA) som ett alternativ till de olika kombinationerna av ovanstående strategier. Grundtanken med en EA är att det finns en uppsättning enheter (s.k. population) som representerar lösningar på det optimeringsproblem som övervägs. Denna uppsättning enheter utvecklas genom ett antal generationer. I varje generation 15 steg, en avkomma population skapas med hjälp av data från den tidigare populationen (föräldrarna) och slumpmässiga modifieringar (mutationer). Det är också möjligt att data från två föräldrar introduceras i en avkomma (rekombination). Bland föräldrarna och avkommorna väljs de bästa väsendena ut för att bli föräldrar till den följande generationen. Hela processen börjar med en population slumpmässigt genererade enheter (eller baserade på lösningar som erhållits från tidigare planering) och resulterar i den bästa enheten av den slutliga befolkningen, lösningen på problemet. Det utvecklade EA kontrollerar tilldelningen av förfrågningar till fordon och varje enhet består därför av en rad nummer som anger det fordon som tilldelas varje transportbegäran. Mutationer utförs genom att slumpmässigt tilldela ett nytt genomförbart fordon till en begäran. Rekombination görs genom att kombinera två olika typer av uppdrag på något konsekvent sätt. För att välja de bästa lösningarna behöver ett företag en viss utvärdering, vilket innebär att specifika fordonsrutter byggs genom ett visst vägbyggessystem. Urvalskriteriet är då den övergripande objektiva funktion som införts tidigare. EA styrs av ett antal parametrar. I synnerhet ett större antal utförda generationer eller en större befolkningsstorlek förbättrar ofta resultaten men kräver längre beräkningstider. Eftersom dessa parametrar inte medger en direkt styrning av körtiderna (vilket är nödvändigt för realtidsplanering där optimeringskörningar utförs med regelbundna tidsintervall), föreskriver en ytterligare parameter den maximala tillåtna körtiden för EA. De kommunala klinikerna Frankfurt am Main-Höchst (MCFH) är en 1000-bäddsanläggning i Tyskland (se figur 6 ). MCFH ger vård till cirka 34 000 slutna patienter och utför cirka 20 000 operationer varje år. PTD har en personalstyrka på sexton anställda som är indelade i tre åtta timmarsskift. I enheter använde Opti-TRANS c för att boka och övervaka sina önskemål om transport. Under denna inledande fas förfinade och förbättrade vi GUI och gränssnittet till HANS. Dessutom har vi skräddarsytt de heuristiska procedurerna och testat dem med data som genererats utifrån egenskaperna hos en särskilt hektisk period på dagen. 60 transportförfrågningar genererades med tidigaste önskade pickuptider som inträffade inom en timmes intervall. Ansökningarna var indelade i tre prioriterade nivåer (hög, normal, låg) och inkluderade varierande krav på utrustning och medicinsk eskort. Som mest 21 transportörer var tillgängliga, vilket innebär att i genomsnitt tre förfrågningar kunde betjänas av varje anställd under en timme. Figur 7 visar de resultat som uppnåtts genom att kombinera olika strategier för att tilldela och schemalägga förfrågningar. De lösningar som erhölls bedömdes utifrån deras kvalitet (målvärde) och beräkningstid. Även om vi visste i förväg att vissa kombinationer inte skulle ge bra kvalitetslösningar, var det viktigt att överväga dem eftersom de var närmare de manuella avsändningsregler, och därmed gjorde det möjligt för sjukhuset att erkänna förbättringspotentialen av optimeringsmetoderna. Detta är helt klart fallet med att använda den första lämpliga strategin i routing- och schemaläggningsskedet. Som väntat har MCFH börjat uppleva fördelarna med att använda programvaran redan under den första installationsfasen. Det nya systemet hjälpte till att effektivisera transportprocesser och arbetsflöden. Till följd av detta förbättrades organisationen och samordningen av transporter inom sjukhusen avsevärt. Många förfaranden som saknade tydlighet ersattes av konsekventa regler. Till exempel har datainmatning online, via det webbaserade bokningssystemet, fullständigt förändrat orderinmatningsprocessen och informationsflödet mellan sjukhusenheterna och centralkontoret. De optimeringsbaserade metoderna, som började användas i den andra installationsfasen, gav ytterligare fördelar. Det är dock svårt att mäta de besparingar som direkt kan hänföras till de heuristiska förfarandena, eftersom handgjorda lösningar aldrig registrerats och det därför inte är möjligt att jämföra automatiska och manuella avsändningsregler. Både PTD och logistikavdelningen anser dock att betydande besparingar har gjorts när det gäller kvaliteten på de nya rutterna och tidtabellerna. Som ett resultat av detta förbättrades servicenivån genom den totala minskningen av patientens väntetider och samtidigt blev arbetsbördan mer jämnt fördelad mellan PTD-personal. Opti-TRANS c har därför bidragit till att förbättra patientnöjdheten och sänka sjukhuskostnaderna. Med hjälp av den nya verktygshanteringen insåg man dessutom att arbetskraftstäckningen på eftermiddagen inte var tillräcklig för att klara av efterfrågan, medan ett överskott upptäcktes på morgonen. Detta ledde till att några PTD-personal flyttades från morgonen till eftermiddagsskiftet. Rapporteringsverktygen visade också att vissa diagnostiska enheter beställde transporter i omgångar. Detta förfarande skapade plötsliga efterfrågetoppar för patienttransporter som inte kunde vara riktigt nöjda med de tillgängliga resurserna. Även om en ökning av PTD-kapaciteten verkade vara rätt beslut att fatta, märkte vi att problemet hade en organisatorisk bakgrund. Serviceenheterna var faktiskt inte dimensionerade för att närvara så många patienter samtidigt och därför skulle en läglig ankomst av patienterna till dessa enheter helt enkelt ge oacceptabla väntetider. Problemet löstes därför genom att man såg över reglerna för tidsschemat på 19 sjukhus. För närvarande fokuserar MCFH på att förbättra kommunikationsläget mellan det centrala avsändarkontoret och transportörerna. I idealfallet skulle PTD-personal bära mobila enheter som kan upprätthålla fullständig dubbelriktad datakommunikation när som helst i stället för att använda interntelefoner. Dessutom kan den exakta platsen för varje transportör vara känd så att transportören kan avledas från sin omedelbara destination för att betjäna en ny begäran i närheten av sin nuvarande position. Sjukhuset har dock för närvarande inte tillräckliga ekonomiska resurser för att investera i en trådlös lokal nätinfrastruktur. Under tiden söker man alternativa tekniska lösningar. En möjlighet är att installera åtkomstpunkter på centrala platser på sjukhuset (t.ex. hiss banker) som besöks under de flesta av transporterna. Slutligen har det nya planeringssystemet spelat en viktig roll när det gäller att göra transporterna inom sjukhusen mer robusta, men också när det gäller patientflödeshanteringen i allmänhet. MCFH har också erkänt det nya systemets roll för att stödja strategisk planering. I det långa loppet hjälper verktyget till att få en bättre inblick i de viktigaste transportvägarna inom sjukhuset. Denna kunskap är viktig för planläggningen, där plats och storlek för nya vård- och omsorgsenheter ska bestämmas för att minimera det totala avstånd som patienter och personal måste gå. MCFH genomför för närvarande en studie om sjukhusets framtida utformning för att svara på befolkningens åldrande och växande efterfrågan på ambulatorisk medicinsk vård. Intrahospital transport är en viktig byggsten för att öka effektiviteten inom sjukhuslogistiken. Denna slutsats stöds av de resultat som uppnåtts inte bara på MCFH utan även på andra stora tyska sjukhus där vi genomförde liknande projekt. Den växande patientorienterade synen i tyska hälso- och sjukvårdsorganisationer förstärker vikten av att tillhandahålla effektiv och snabb transportservice till patienter. Dessutom driver det fortsatta trycket på sjukhusen att minska kostnaderna också utvecklingen av planeringssystem för att stödja beslutsprocesser. Även om hälso- och sjukvårdsindustrin i Tyskland har varit relativt långsam när det gäller att införa teknik för informationsteknik och verksamhetsforskning, visar denna studie att det finns en betydande potential för att använda dessa verktyg. Vi har visat att optimeringsbaserade metoder kan ge ett viktigt bidrag till att öka patientnöjdheten och samtidigt generera betydande kostnadsbesparingar. Det räcker dock inte med forskningsmetoder enbart för att lösa alla brister i transportsystemet. Förbättringar kan endast åstadkommas genom att effektivisera arbetet 20 processer och öka medvetenheten bland sjukhuspersonal om vikten av att genomföra effektiva logistikmetoder, Hall et al. (2006). Opti-TRANS c är ett transportplaneringssystem som har utformats för att stödja alla faser av transportflödet, allt från begäran om bokning, schemaläggning, leverans till övervakning och rapportering. Slutligen påpekar vi att även om förhållandet mellan patienttransporter (och mer allmänt sjukhuslogistik) och kliniska vägar är uppenbart, har det ännu inte undersökts fullt ut. DARP avser att på begäran av användare, Cordeau och Laporte (2007) finna en uppsättning minimikostnadsvägar och tidtabeller för en viss fordonsflotta för att transportera passagerare mellan särskilda ursprung och destinationer. Patienttransportproblem är en DARP med flera komplicerande begränsningar som är specifika för ett sjukhus sammanhang. I stället för att presentera en formell matematisk formulering av problemet ger vi snarare en muntlig beskrivning av de begränsningar som måste uppfyllas av en möjlig lösning. Vårt val motiveras av den beräkningsmässiga intractabilityen av problemet (DARP är ett välkänt N P-hård problem) så att en formell blandad heltal linjär programmering modell inte ger användbara insikter i strukturen av goda genomförbara lösningar. Den intresserade läsaren hänvisas till Cordeau (2006) och Cordeau och Laporte (2007) (viii) Sjukhustjänstbegränsningar: förfrågningar om enstaka transporter (t.ex. För patienter med isolering) måste en transportbokning som kräver omvårdnad eller medicinsk hjälp utföras som en kedja av förfrågningar som inte kan avbrytas genom service av andra förfrågningar (t.ex. Följande sekvens ska utföras av ett fordon: pickup läkare - pickup patienten - leverera patienten - leverera läkare ). De (24 sidorna, 1998) 7. I. Choquet Heterogena katalysmodellering och numerisk simulering av rarifierade gasflöden Del I: Täckning lokalt vid jämvikt (24 sidor, 1998) 8. J. Ohser, B. Steinbach, C. Lang Effektiv texturanalys av binära bilder (17 sidor, 1998) 9. J. Orlik Homogenization för viskoelasticitet av den integrerade typen med åldrande och krympning (20 sidor, 1998) 10. J. Mohring Helmholtz Resonatorer med stor bländare (21 sidor, 1998) 11. H. W. Hamacher, A. Schöbel on Center Cycles in Grid Graphs (15 sidor, 1998) 12. H. W. Hamacher, K.-H. Küfer Inverse StrålbehandlingsplaneringEn flerfaldig objektiv optimering (14 sidor, 1999) 13. C. Lang, J. Ohser, R. Hilfer Om analysen av rumsliga binära bilder (20 sidor, 1999) 14. M. Junk Om uppförandet av Discrete Equilibrium Distributions för Kinetic Scheme (24 sidor, 1999) 15. M. Junk, S. V. Raghurame Rao En ny diskret hastighetsmetod för NavierStokes ekvationer (20 sidor, 1999) 16. H. Neunzert Matematik som nyckel till nyckelteknik (39 sidor (4 PDF-filer), 1999) 17. J. Ohser, K. Sandau Betraktar uppskattningen av storleksfördelningen i Wicksells korpuskelproblem (18 sidor, 1999) 18. Detta beslut träder i kraft den tjugonde dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Dessa problem har också tillämpats på intrahospital routing (se REF ), främst genom ett datorbaserat planeringssystem som är utformat för att stödja transportflödet i realtid.
Bringing robustness to patient flow management through optimized patient transports in hospitals
{'venue': 'Interfaces', 'journal': 'Interfaces', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}