CompLit - Journal of European Literature, Arts and Society - n. 7 - Table of ...
Utilisation de la simulation dans le domaine hospitalier
1. Utilisation de la
simulation dans le
domaine hospitalier
Alvaro Gil, M.A., M.Sc.
Consultant en révision de processus
Hôpital général juif
agil@jgh.mcgill.ca algil_b@yahoo.com
Montréal, novembre 2013
2. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Plan de la présentation
• Introduction
• Besoins de simulation en santé
• Paradigmes de modélisation
▫ Simulation d’événements discrets
•
•
•
•
Étapes de la technique de simulation
Survol de quelques logiciels commerciaux
Exemples réels
Exercice pratique
A. Gil, Nov. 2013
3. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Introduction
Les établissements de soins sont des entités complexes.
Conséquemment, beaucoup d’efforts sont requis pour la gestion
quotidienne et surtout l’optimisation des processus.
La technique de simulation est fréquemment utilisée pour mieux
comprendre les opérations et pour évaluer, à coût réduit, les
résultats attendus face aux changements.
Cette présentation est une compilation générale sur l’application des
techniques de simulation dans le domaine de la santé et plus
spécifiquement dans le domaine hospitalier et les défis auxquels
nous faisons face.
A. Gil, Nov. 2013
4. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Simulations dans le domaine de la santé
• L’utilisation des techniques de simulation est en croissance depuis les
20 dernières années
• La simulation est une approche utilisée surtout dans le domaine
manufacturier
• Dans le domaine de la santé, il s’agit d’une approche émergente qui
est plus ou moins acceptée dépendamment du secteur d’activité.
• Joseph Barjis (2010) a fait une compilation exhaustive des portées,
potentiels et défis de la simulation dans le domaine de la santé.
• On ne va pas rentrer dans le détail de cet article, cependant il est
important de retenir les défis pour le volet discussion à la fin de cette
présentation.
A. Gil, Nov. 2013
5. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Simulation dans le domaine de la santé
Portée
Potentiels
Défis
Barjis, Joseph. 2010. “Healthcare Simulation and its Potential Areas
and Future Trends.” Simulation 86 (8-9): 459-462.
A. Gil, Nov. 2013
6. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Simulation dans le domaine de la santé
Simulation
clinique
Portée
Potentiels
Simulation
éducative
Portée
Défis
Simulation
pour la
gestion
Barjis, Joseph. 2010. “Healthcare Simulation and its Potential Areas
and Future Trends.” Simulation 86 (8-9): 459-462.
A. Gil, Nov. 2013
Simulation
opérationnelle
7. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Simulation dans le domaine de la santé
Alignement
TI
Portée
Potentiels
Amélioration
des
processus
Aide à la
décision
Potentiels
Défis
Complexité
Barjis, Joseph. 2010. “Healthcare Simulation and its Potential Areas
and Future Trends.” Simulation 86 (8-9): 459-462.
A. Gil, Nov. 2013
Entrainement
et qualité
8. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Simulation dans le domaine de la santé
Intégration
multiparadigme
Portée
Acceptation
des
utilisateurs
Modèle
conceptuel
Potentiels
Défis
Défis
Vérification
et
validation
Collecte des
données
Processus
de santé
Barjis, Joseph. 2010. “Healthcare Simulation and its Potential Areas
and Future Trends.” Simulation 86 (8-9): 459-462.
A. Gil, Nov. 2013
9. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Paradigmes de modélisation
Paradigme: Ensemble de principes et de modèles organisationnels
qui aident à mieux comprendre un système quelconque
Trois grandes méthodologies
1. Systèmes dynamiques (SD)
2. Simulation d’évènements discrets (DES)
3. Modélisation à base d’agents (ABS)
A. Gil, Nov. 2013
10. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Systèmes dynamiques (SD)
• Modélisation de phénomènes à grande échelle développée dans les
années 1950 dans le contexte de modèles populationnels.
• La représentation de système dynamique sous forme de
diagramme utilise des boucles de rétroaction (feedback), des
réservoirs où s'accumulent des flux (stocks) et des effets retard
(time delays)
Modèle de flux pour l’admission des patients à l’hôpital (Brailsford 2010)
A. Gil, Nov. 2013
11. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Systèmes dynamiques (SD)
• Le nombre de publications utilisant la
modélisation SD augmente au fil des ans
• Ses applications sont plutôt concentrées
sur la prise de décisions politiques dans
le domaine de la santé
Nombre des publications par année portant sur
les systèmes dynamiques dans le domaine de santé
(Brailsford 2010)
• Quelques exemples
1. Modèle d’admission des patients aux hôpitaux en UK
http://www.runthemodel.com/models/kgeSAbEJFLix0AYi3WDd9/
2. Modèle SIR (Susceptible to the disease, Infectious, and
Recovered) http://www.runthemodel.com/models/186/
A. Gil, Nov. 2013
12. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Simulation à événements discrets (DES)
• Définition*: Modélisation d’un système dont l’état évolue au cours du
temps selon une représentation dans laquelle les variables d’état
changent à certaines dates précises. Les événements se produisent à
ces dates, un événement étant une occurrence instantanée
susceptible de faire évoluer l’état du système.
• La modélisation est faite en fonction du détail du processus (voir
image)
Arrivée des unités
de soins
Feuille des heures
d’arrivé des
instruments
Trempage 5 min
dans une solution
Rouille
Arrivée des
cliniques
Vider chariot:
-enlever déchets
et matière
disposable,
-enlever linge
souillé
Contrôle
présence de
rouille
Déposé sur les
tablettes
Instruments
placés dans bac
de lavage
Triage des
instruments
Si endoscope
A. Gil, Nov. 2013
Non
Trempage
(enzyme)
Rincage
Trempage dans
lavabo dédié
Arrivée des unités
de soins
Rincage
Clinique
ophtalmologie
?
Oui
Leak test
Trempage
(enzyme)
Rincage
Démontage
*Law et Kelton (2004)
13. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Simulation à événements discrets (DES)
• Cette technique est devenue très
populaire à partir de 2000
• Plusieurs publications ont été faites
en utilisant cette approche.
Nombre des publications par année portant sur la simulation
à événements discrets dans le domaine de la santé
(Gunal 2010)
• Quelques exemples
1. Urgences http://www.runthemodel.com/models/208/
2. Clinique des patients externes
http://www.runthemodel.com/models/647/
A. Gil, Nov. 2013
14. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Modélisation à base d’agents (ABS)
• Un système multi-agent est une communauté d’agents
en interaction.
• Ce système doit avoir un certain degré de contrôle
global des agents, qui peut être explicite (ex:
mécanisme de coordination, structure
organisationnelle) ou implicite (ex: règles de
comportement).
• Les résultats peuvent être non prévus, ce qui mène à
un comportement émergent, qui n’est pas facile à
créer avec les systèmes de modélisation traditionnels.
• La représentation des agents est faite en utilisant des
diagrammes de transition (voir image)
• Le résultat peut être intégré avec d’autres paradigmes
A. Gil, Nov. 2013
Modèle SIR en utilisant ABS
15. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Modélisation à base d’agents (ABS)
• Ce paradigme est le plus récent et le moins populaire pour
l’instant dans le domaine de la santé.
• Par contre, il permet de tester une gamme plus variée de
phénomènes (épidémies, comportement des patients, réaction des
parties prenantes - ex. fournisseurs, patients, agences
gouvernementaux, etc.).
• Quelques exemples
1. Épidémie http://www.runthemodel.com/models/364/
2. Réseau des patients et de fournisseurs des services de santé
http://www.runthemodel.com/models/1094/
3. Modèle SIR avec ABS (Susceptible to the disease, Infectious,
and Recovered) http://www.runthemodel.com/models/188/
A. Gil, Nov. 2013
16. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Comparaison des Paradigmes de modélisation
• Quel paradigme utiliser?
▫ Selon le type de problème traité
• Un des défis pour les modélisateurs est l’intégration multiparadigme
SD
DES
ABM
Portée
Stratégique
Tactique, opérationnelle
Hybride
Importance de la variabilité
Bas
Haute
Selon la portée
Traçabilité des individus
Bas
Haute
Haute
Quantité d’entités
Élevée
Bas
Très élevée
Contrôle
Flux
Temps des activités et
quantité des ressources
Paramètres du diagramme de
transition
Échelle de temps
Longue
Courte
Moyenne ou longue, selon la portée
But
Développement
des politiques
Décisions: Optimisation,
prédiction et comparaison.
Politiques & Prédiction (découverte
de phénomènes émergents)
A. Gil, Nov. 2013
17. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Étapes de la modélisation
• Trois grandes étapes
1.
La définition du
problème
2.
La collecte et validation
des données
3.
La création / validation
et exécution du modèle
A. Gil, Nov. 2013
18. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Étapes ► Problème
Démarrage du projet
Création d’une charte de projet
Analyse des parties prenants du projet
Identification claire des objectifs
Choix de la méthodologie de modélisation ainsi que
de la prise de mesures
• Définition d’un horizon de temps du projet
•
•
•
•
•
A. Gil, Nov. 2013
19. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Étapes ► Données
• Mesure physique du processus
• Aide des bases des données et des systèmes
disponibles pour augmenter la qualité de
l’information
• Chronométrage des activités (si nécessaire)
• Mesure des distances (si nécessaire)
• Détermination statistique de la quantité des
données nécessaires (si possible)
• Analyse statistiques des résultats pour
déterminer si les résultats sont significatifs
(ANOVA, t-test, etc.)
• Exploration des données data mining (si
possible)
A. Gil, Nov. 2013
20. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Étapes ► Modèle
• Détermination du logiciel de simulation
• Identification du nombre de scénarios et de
répétitions à faire
• Analyse statistique
• Analyse de la sensibilité
• Clôture du projet
A. Gil, Nov. 2013
21. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Écueils dans les modèles
• Besoin d’information de
bonne qualité PLUS une
validation réelle avant de
générer le modèle
• Exemple réel : Hôpital de
Jour
• Génération des statistiques
à partir des registres du
système
• Tendance d’accumulation
vers midi
• Modèle à partir de ces
informations
A. Gil, Nov. 2013
Information non réelle!
22. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Quelques logiciels de simulation
• Plusieurs alternatives sur le
marché
• Le choix du logiciel dépend du
paradigme à utiliser ainsi que
des fonctionnalités
recherchées:
▫
▫
▫
▫
Intégration
Design d’expériences
3D
Etc.
• INFORMS fait une compilation
périodique (43 dans l’édition
Octobre 2013)
Regardez le vidéo de 8 minutes:
http://youtu.be/4Y-G7lfVIkw
A. Gil, Nov. 2013
23. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Exemples d’application
1. Triage des patients à
l’urgence
2. Circulation des patients
A. Gil, Nov. 2013
24. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Exemple 1 –
• Problématique
▫ Dans le projet d’amélioration de
processus à l’urgence avant le
déménagement, les gestionnaires
ont observé une haute variabilité
dans le nombre des patients au
triage au long du jour. Ils veulent
connaître cette variabilité.
• Objectifs
▫ Développer une simulation du
processus de triage qui nous
permette de maîtriser le temps
d’attente à l’urgence.
A. Gil, Nov. 2013
Triage à l’urgence
25. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Exemple 1 –
• Méthodologie
▫ Observations directes
▫ Chronométrage des
activités
• Durée des observations
▫ trois semaines
• Activités observées:
▫ Pré-triage,
▫ Triage,
▫ Enregistrement
• Paradigme de
modélisation:
▫ Simulation à événements
discrets
A. Gil, Nov. 2013
Triage à l’urgence
26. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Exemple 1 –
Triage à l’urgence
• Observation de
processus
▫ Identification de
processus en utilisant un
diagramme des activités
▫ Plan physique de
l’urgence
▫ Diagramme de
déplacements des
patients
• Obtention des données
▫ Accès au base des
données
d’enregistrement des
patients avec l’heure
exacte d’arrivée
A. Gil, Nov. 2013
• Identification des attributs clés
pour la classification de temps de
traitement des patients:
▫ Type d’assurance
▫ Avec ou sans rendez-vous
▫ Avec ou sans dossier
à l’hôpital
▫ Patient a besoin
d’électrocardiogramme?
▫ Patient en civière?
27. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Exemple 1 –
Triage à l’urgence
Diagramme de déplacements des patients à l’urgence
A. Gil, Nov. 2013
28. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Exemple 1 –
Triage à l’urgence
Typologie des activités
Type
AS
Assurance maladie
MR
Dossier médical
R
Rendez vous
WR
Waiting room
EC
Électrocardiogramme
ST
Civière
B
Dossier Bleu
G
A. Gil, Nov. 2013
Signification
Dossier
Activité
Pré-tirage
Triage
Enregistrement
29. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Exemple 1 –
Triage à l’urgence
Tableau du temps moyen et de la variabilité
Étiquettes de lignes
Pré-Triage
AS
MC
R
Triage
EC
ST
WR
Enregist.
B
G
Total général
A. Gil, Nov. 2013
N Temps Moyen
288
02:31
133
03:07
141
02:04
14
01:10
312
04:56
14
11:10
77
06:04
221
04:09
56
04:39
32
03:46
24
06:14
656
03:50
Écartypep de Temps3 %
01:26
43,90%
01:27
46,18%
01:13
48,96%
00:34
4,86%
02:41
47,56%
02:29
4,49%
02:22
24,68%
02:05
70,83%
01:43
8,54%
00:44
57,14%
01:51
42,86%
02:29
100,00%
30. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Exemple 1 –
Triage à l’urgence
Pre-Triage
Hospital file and no
appointment (MC)
68%
Diagramme des opérations
Triage
25%
Average: 2.05 min
StDev: 1.07 min
Arrival
Rate
9%
57%
Stretcher (ST)
Average: 5.58 min
StDev: 2.12 min
Appointment (R)
W1
Register
70%
Blue
Average: 3.74 min
StDev: 0.95 min
Ready to
ER
Walking (WR)
W2
W3
Average: 1.46 min
StDev: 0.55 min
Average: 4.13 min
StDev: 2.25 min
43%
Gray
23%
No hospital file (AS)
Average: 3.06 min
StDev: 1.38 min
Average: 2.22 min
Utilization: 46%
Intraday arrival distribution
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
A. Gil, Nov. 2013
5%
Electrocardiogram?
(EC)
Average: 4.26 min
StDev: 1.15 min
Average: 11.17 min
StDev: 2.39 min
Average: 4.84 min
Utilization: 60%
Average: 3.96 min
Utilization: 39%
Theoretical cycle time: 11.02 min
Theoretical cycle time + waiting time: 16.10 min
Waiting time increase: 46%
31. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Triage à l’urgence
Modèle de simulation
Exemple 1 –
Le modèle a été développé à l’aide du logiciel AnyLogic.
Voir le modèle: http://www.runthemodel.com/models/1333/
A. Gil, Nov. 2013
32. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Triage à l’urgence
Conclusions Exemple 1
• Le temps pour le cycle théorique est de 11.02 minutes tandis que le temps
du cycle réel est de 16.1 minutes (45% de plus).
• Cette différence est expliquée par l’attente entre les processus,
notamment entre le pré-triage et le triage (W2) qui peut s’élever jusqu’à
30 minutes à certains moments du jour.
• La variabilité du temps de cycle s’explique par la présence de différents
attributs dans le processus (voir branchements dans le diagramme des
opérations) ainsi que par la distribution variable de la demande au cours
d’une journée.
• La disponibilité des infirmières au triage est un autre facteur clé qui
explique la variabilité, car le processus de triage est non seulement le plus
long, mais aussi celui où le facteur d’utilisation est le plus élevé.
Lorsqu’une infirmière est absente (autres urgences, pauses, etc.), le temps
de cycle des patients augmente significativement.
A. Gil, Nov. 2013
33. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Exemple 2 –
Circulation des patients
• Problématique
▫ Avec le déménagement de l’urgence vers un nouveau pavillon (K),
deux liens pour piétons seront construits pour faire communiquer les
bâtiments (pavillons D, K et H).
▫ Une augmentation des déplacements des patients et de personnel
médical est attendue.
▫ En plus, l'unification des flux pourrait générer un effet de congestion à
certaines heures du jour.
▫ Le niveau exécutif de l’hôpital veut savoir comment ces déplacements
augmenteront le temps moyen à l’urgence, ainsi que les impacts en
termes de congestion aux différents endroits de l’hôpital.
A. Gil, Nov. 2013
34. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Exemple 2 –
Circulation des patients
• Objectifs
▫ Identifier les flux externes et internes qui visitent l’urgence chaque
jour, ainsi que tous les autres qui seront affectés pour la mise en place
des liens des piétons
• Méthodologie
▫ Identification réelle de la typologie des flux
▫ Analyse des bases des données de visites à l’urgence et aux services
diagnostiques
▫ Mesure des déplacements non enregistrés dans la base des données
▫ Mesure physique des distances et vitesses de déplacements
• Paradigmes de modélisation:
▫ Simulation à événements discrets + Simulation à base d’agents
A. Gil, Nov. 2013
35. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Exemple 2 –
Circulation des patients
K
Photo aérienne de l’Hôpital général juif en 2007
A. Gil, Nov. 2013
36. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Photo artistique du nouveau pavillon K
A. Gil, Nov. 2013
37. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
3NW - 10
5NW - 9
4NW - 8
7NW - 7
7W - 6
4-5
3
2
1
S1
S2
Plan des départements lorsque les travaux seront finis (2015)
A. Gil, Nov. 2013
38. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Passerelle 2ème étage
Ascenseurs
2
1
S1
S2
Lien 1er étage
Plan des départements pendant la phase 1 (février 2014)
A. Gil, Nov. 2013
39. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Types de flux pendant la phase 1
A. Gil, Nov. 2013
40. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Types de flux pendant la phase 1
Pavillon H
Pavillon D
Pavillon K
Rue Légaré
Stationnement des visiteurs
A. Gil, Nov. 2013
Pavillon E
41. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Types de flux pendant la phase 1
Patients qui arrivent à l’urgence
A. Gil, Nov. 2013
42. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Types de flux pendant la phase 1
Patients qui arrivent à l’urgence
Patients du stationnement de
visiteurs que se déplace
maintenant au sous-sol du
pavillon K
A. Gil, Nov. 2013
43. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Types de flux pendant la phase 1
1) Patients de l’urgence
qui se déplacent au
Passerelle 2ème étage pavillon principal
Patients qui arrivent à l’urgence
Patients du stationnement de
visiteurs que se déplace
maintenant au sous-sol du
pavillon K
A. Gil, Nov. 2013
44. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Types de flux pendant la phase 1
1) Patients de l’urgence
qui se déplacent au
Passerelle 2ème étage pavillon principal
2) Personnel clinique
Patients qui arrivent à l’urgence
Patients du stationnement de
visiteurs que se déplace
maintenant au sous-sol du
pavillon K
A. Gil, Nov. 2013
45. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Types de flux pendant la phase 1
1) Patients de l’urgence
qui se déplacent au
Passerelle 2ème étage pavillon principal
2) Personnel clinique
Patients qui arrivent à l’urgence
Patients du stationnement de
visiteurs que se déplace
maintenant au sous-sol du
pavillon K
A. Gil, Nov. 2013
1) Visiteurs aux pavillons
H, D, K en proviennent du
stationnement au sous-sol
Lien 1er étage
46. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Types de flux pendant la phase 1
1) Patients de l’urgence
qui se déplacent au
Passerelle 2ème étage pavillon principal
2) Personnel clinique
Patients qui arrivent à l’urgence
Patients du stationnement de
visiteurs que se déplace
maintenant au sous-sol du
pavillon K
A. Gil, Nov. 2013
1) Visiteurs aux pavillons
H, D, K en proviennent du
stationnement au sous-sol
Lien 1er étage 2) Flux logistiques (K & H)
47. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Types de flux pendant la phase 1
1) Patients de l’urgence
qui se déplacent au
Passerelle 2ème étage pavillon principal
2) Personnel clinique
Patients qui arrivent à l’urgence
Patients du stationnement de
visiteurs que se déplace
maintenant au sous-sol du
pavillon K
A. Gil, Nov. 2013
1) Visiteurs aux pavillons
H, D, K en proviennent du
stationnement au sous-sol
Lien 1er étage 2) Flux logistiques (K & H)
3) Visiteurs et Patients qui
aux pavillons H et
principal.
48. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Types de flux pendant la phase 1
1) Patients de l’urgence
qui se déplacent au
Passerelle 2ème étage pavillon principal
2) Personnel clinique
Patients qui arrivent à l’urgence
Patients du stationnement de
visiteurs que se déplace
maintenant au sous-sol du
pavillon K
A. Gil, Nov. 2013
1) Visiteurs aux pavillons
H, D, K en proviennent du
stationnement au sous-sol
Lien 1er étage 2) Flux logistiques (K & H)
3) Visiteurs et Patients qui
aux pavillons H et
principal.
4) Personnel clinique
49. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Lien 1er étage
• Étapes:
1. Distribution physique
(layout)
2. Mesures de volume
par type de flux
3. Mesure de vitesse par
type de flux
4. Simulation physique
(validation)
5. Simulation
computationnelle
A. Gil, Nov. 2013
50. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Lien 1er étage (plan)
Pavillon H
Pavillon K
Lien
Ascenseurs pavillon K
Ascenseurs au stationnement
souterrain
Pavillon D
A. Gil, Nov. 2013
51. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Types de flux qui traversent le lien
•
•
•
Logistique •
•
Pavilion H
Buanderie
Housekeeping
Pharmacie
Approvisionnement
Central de stérilisation
• Visiteurs/patients
• Personnel médical
• Visiteurs
Parking
A. Gil, Nov. 2013
52. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Mesures de volume : services logistiques
• Entrevues avec tous les services
• Construction d’une programmation typique des visites aux pavillons H
et K dans un scénario futur.
• Les visites par service et heure sont présentées dans le tableau cidessous
Hour
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
A. Gil, Nov. 2013
CSR
0
2
2
2
8
4
2
6
4
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Housekeeping
2
0
0
6
4
6
2
6
4
0
2
2
0
6
4
6
4
0
Kitchen
0
6
0
2
6
0
4
2
4
0
0
4
6
2
0
0
0
0
Laundry Logistics Pharmacy
6
0
0
12
0
0
12
2
0
12
2
0
2
2
0
2
2
2
2
2
2
2
6
0
2
4
0
2
0
0
2
0
0
2
0
0
2
0
0
2
0
0
2
0
0
4
0
0
4
0
0
2
0
0
Total
8
20
16
24
22
16
14
22
18
2
4
8
8
10
6
10
8
2
218
53. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Mesures de volume : passants
• 2000 trajectoires par jour entre les pavillons H et principal
• 55% sont des utilisateurs (patients et accompagnateurs) et 45%
personnels médicaux
A. Gil, Nov. 2013
54. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Mesures de volume : visiteurs stationnement
• Mesure de flux entrant et sortant du
stationnement sur la rue Légaré entre 6AM et 6PM
pendant 2 semaines
• 1.4 visiteurs par voiture
• Augmentation de 30% prévue pendant la phase 1
Total cars Total cars Visitors Visitors
Hour
IN
OUT
IN
OUT
06
07
08
09
10
11
12
13
14
15
16
17
A. Gil, Nov. 2013
14
58
73
68
50
34
38
48
35
13
3
0
434
1
7
21
36
57
55
51
56
53
58
37
2
434
19
81
105
94
71
49
54
69
50
20
6
0
618
1
10
30
51
81
78
74
81
78
84
53
3
624
Total
Visitors
20
91
135
145
152
127
128
150
128
104
59
3
1242
Total
Visitors
(projected)
26
118
176
189
198
165
166
195
166
135
77
4
1615
55. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Mesures de vitesse
• Pour construire la simulation, il a fallu identifier la vitesse
moyenne et la variabilité de chaque type de service, visiteurs, etc.
• Suivi des services, personnel médical, visiteurs, etc. pendant un
mois.
• Le résultat se présente dans la diapositive suivante
A. Gil, Nov. 2013
56. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
A. Gil, Nov. 2013
57. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Simulation physique
• 2 simulations physiques:
1. Validation de tailles de charriots
dans le lien
2. Validation des vitesses et de l’effet
achalandage
A. Gil, Nov. 2013
58. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Simulation computationnelle
• Simulation:
▫ http://www.runthemodel.com/models/run.php?popu
p=1&id=1111
• Vidéo:
▫ Version 2 min: http://youtu.be/RdH30Pl2uI8
▫ Version 4 min: http://youtu.be/bZbVNoXWvKw
A. Gil, Nov. 2013
60. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Passerelle 2ème étage
• Le type de flux à utiliser ce chemin sont les patients et le
personnelle médical et les services diététiques
Patients que visitent les
cliniques diagnostiques
Personnel médical
(spécialistes)
Services diététiques
Visites à
l’urgence
A. Gil, Nov. 2013
Pavillon K
Hôpital
Passerelle 2ème
étage
61. 61
Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Estimation des visites à l’urgence
• Analyse des visites à l’urgence
de 3 années
• Les modèles traditionnels ont
eu un niveau de certitude très
bas.
• Création d’un modèle hybride.
• Modèle hybride : Combinaison
de composantes linéaires,
autorégressives ainsi que les
effets climatiques.
Estimated Q = f
A. Gil, Nov. 2013
Week number (linear effect)
Day of the week (cyclic effect)
Delta temperature
Wind speed
Precipitation (rain + snow)
Snow on ground
Historical Observed Q
(autoregressive component
1day, 1week, 1month, 1year)
Coefficient de détermination = 71%.
62. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Estimation horaire des visites à l’urgence
A. Gil, Nov. 2013
62
63. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Estimation des visites aux services diagnostiques
Life threatening
Life threatening
situation?
situation?
Start: Patient go to
Start: Patient go to
the Emergency
the Emergency
• Analyse de toutes les
bases des données des
services diagnostiques
à l’hôpital pour établir
qui/quand (date et
heure) visite une
clinique en
proviennent de
l’urgence
No
Pre-Triage
Pre-Triage
Triage
Triage
Cath Lab
Resuscitation room
Resuscitation room
Yes
Pav. D
5th Floor
High risk of life
High risk of life
threatening
threatening
situation
situation
2
2
Pods
Registration
Registration
Pod 1
Green Unit
Yes
Pod 2
Need a
Need a
Stretcher?
Stretcher?
1
1
Pod 3
2
2
OR
OR
Observation /
Observation /
waiting area
waiting area
ICU
ICU
CCU
CCU
Admission
Admission
RAZ Unit
RAZ Unit
Blue Unit
Blue Unit
Surgical Units
Surgical Units
Medical Units
Medical Units
Diagnostics which require physical transportation of patients
Medical treatment
Medical observation
Medical observation
Diagnostic
Diagnostic
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
Patient Ok?
Patient Ok?
Radiology
Radiology
Radiography
Radiography
CT Scan
CT Scan
MRI (Magnetic
MRI (Magnetic
resonance)
resonance)
CTANGEO
CTANGEO
Ultrasound
Ultrasound
(Echography)
(Echography)
·
·
·
·
Neurology Clinic
Neurology Clinic
EEG
EEG
EMG
EMG
·
·
Vascular Lab
Vascular Lab
Dupplex-Venogram
Dupplex-Venogram
·
·
·
·
·
·
Cardiology clinic
Cardiology clinic
Exercise stress test
Exercise stress test
MIBI
MIBI
Echocardiography
Echocardiography
1
1
2
2
End of services
End of services
A. Gil, Nov. 2013
Case room
Yes
·
·
ENT
ENT
Ear-Nose-Throat
Ear-Nose-Throat
Pav. E
RC
·
·
Oncology Clinic
Oncology Clinic
Treatment
Treatment
Pav. E
7th Floor
·
·
Ophthalmology
Ophthalmology
Ophthalmology exam
Ophthalmology exam
Pav. E
1st Floor
Pav. E
2 Floor
·
·
Dermatology
Dermatology
Dermatology exam
Dermatology exam
Pav. G
RC level
Pav. E
SS1
·
·
Pav C
and D
2nd Floor
nd
Pav. E
2 Floor
nd
Orthopedic clinic
Orthopedic clinic
·
·
·
·
Orthopedic treatment
Orthopedic treatment
GI Lab
GI Lab
Colonoscopy
Colonoscopy
Gastroscopy
Gastroscopy
Pav. E
1st Floor
Pav. G
3rd Floor
64. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Modèle de simulation
• Modèle hybride de simulation
à événements discrets et
simulation à base d’agents
• Les patients sont représentés
par les agents, avec attributs
qui permettent modéliser les
trajectoires (visites aux
cliniques)
A. Gil, Nov. 2013
Patient Model
Patient Model
Destination
Forecasting
Model
Gender
Hourly
Distribution
Triage
External
Transportation
Method
Internal
Transport
Age
Patient Type
65. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Résultats
• 646 passages par jour
• Période de congestion entre 10h et 16h
• Possibles problèmes dans le département
de radiologie qui est traversé par les
patients qui arrivent à l’hôpital
A. Gil, Nov. 2013
66. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Étapes suivantes
• Ajouter les services qui
déménageront au pavillon K
dans la phase 2.
• Construction d’une matrice de
transition horaire entre tous
les services
• Ajouter des considérations
spéciales (horaires dédiés,
flux programmés, etc.)
• Inclusion d’un libraire spécial
pour le contrôle des
ascenseurs:
▫ http://www.runthemodel.co
m/models/1252/?ID=1252
A. Gil, Nov. 2013
67. Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
Références
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Banks, J., Carson, J.S., Nelson, B.L., Nicol, D.M. Discrete-event System Simulation. Prentice Hall International,
2001.
Barjis, Joseph. 2010. “Healthcare Simulation and its Potential Areas and Future Trends.” Simulation 86
(8-9): 459-462.
Brailsford, S.C. and Hilton, N.A. A comparison of discrete event simulation and system dynamics for modelling
health care systems. In, Riley, J. (ed.) Planning for the Future: Health Service Quality and Emergency
Accessibility. Operational Research Applied to Health Services (ORAHS), Glasgow Caledonian University 2001.
Brailsford, S.C. System dynamics: what’s in it for healthcare simulation modelers. Proceedings of the 2008
Winter Simulation Conference.
Gunal, M M; Pidd, M. Discrete event simulation for performance modelling in health care: a review of the
literature. Journal of Simulation, Operational Research Society (2010) 4, 42–51,
http://dx.doi.org/10.1057/jos.2009.25.
INFORMS, Simulation Software Survey: http://www.orms-today.org/surveys/Simulation/Simulation.html
Law, A. M.; Kelton, W. D. / Simulation Modeling and Analysis. McGraw-Hill, 2004
Lee White , M. Simulation in Hospital –Improving Patient Safety with Team Training (2012)
Osgood, Nathaniel, Associate Professor, University of Saskatchewan. Website: http://www.cs.usask.ca/~osgood/
Sokolowski, John A.; Banks, Catherine M. / Principles of Modeling and Simulation: A Multidisciplinary Approach.
John Wiley & Sons Inc, 2010.
Worthington, David; Utley, Martin / Capacity Planning. Handbook of Healthcare System Scheduling. ed. /
Randolph W . Hall. New York : Springer, 2012. p. 11-30 (International Series in Operations Research &
Management Science; 168).
A. Gil, Nov. 2013