Laboratorio di Sistemi Logistici e della Produzione

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1 Laboratorio di Sistemi Logistici e della Produzione LA SIMULAZIONE AD EVENTI DISCRETI PER LA VALUTAZIONE DELLE PRESTAZIONI DEI SISTEMI SANITARI RELATORE: PROF. ANTONIO GRIECO

2 Cos è la simulazione? Definizione di sistema. Insieme di elementi indipendenti collegati tra di loro da relazioni logico-quantitative. Se i sistemi evolvono nel tempo parleremo di sistemi dinamici. Definizione di simulazione ad eventi discreti. Tecnica numerica per la rappresentazione su un calcolatore dell insieme di relazioni logiche e quantitative che descrivono il comportamento dei sistemi. La tecnica permette di rappresentare e tenere traccia dell evoluzione nel tempo del sistema simulato. E come avere un osservatorio speciale! Nell ambito dei processi di Clinical governance E lo strumento metodologico per la leva organizzativa del processo di Clinical governance : (i) realizzare attività di analisi comparativa delle politiche gestionali con le quali le prestazioni sono erogate (fase di pretesting dei profili, ecc.) e (ii) ottimizzare l allocazione e la gestione delle risorse disponibili,. 2/21

3 Il ciclo produttivo In quale punto del ciclo produttivo serve? La domanda di prestazioni sanitarie? Il sistema sanitario Le risorse: strutture, strumentazione, specialisti, I metodi organizzativi: i percorsi di cura e assistenza. Gli outcome / output Indicatori di processo Indicatori di esito 3/21

4 Cosa permette? Analisi WHAT IF La tecnica permette di determinare le prestazioni (gli outcome e gli output nel nostro caso) assegnato un sistema. Il sistema esiste nella realtà. Il sistema non esiste nella realtà ma deve essere progettato. Il sistema esiste nella realtà ma voglio modificarlo, valutando differenti alternative. Il sistema esiste nella realtà ma voglio valutare azioni innovative. 4/21

5 Cosa permette? Analisi WHAT IF Il centro di diabetologia non esiste e deve essere progettato. Quanti specialisti devono essere assegnati al centro di diabetologia? Le attrezzature necessarie al centro possono essere condivise con altri centri? Dove devo localizzare il centro? E ben dimensionato rispetto a variazioni nella domanda? Il centro di diabetologia esiste e voglio valutare differenti alternative o azioni innovative. Quale deve essere la disponibilità degli specialisti a disposizione del centro da dedicare esclusivamente alle attività previste? Quale è l effetto di un nuovo percorso di cura e assistenza? Quale è l effetto di un nuovo farmaco o terapia che prolunga del 50% il tempo necessario tra due successive visite di controllo? 5/21

6 Come lo permette? Correlazione tra INPUT e OUTPUT INPUT. Domanda reale di prestazioni sanitarie: numero pazienti tipologia 1, ecc. Numerosità e schedule delle risorse umane e strumentali. Percorsi di cura e assistenza. OUTPUT (tempi e costi). Indicatori di sistema: numero di accessi, saturazione delle risorse umane e strumentali, popolazione delle code di attesa (lunghezza,...),... Indicatori di domanda: indici di attrazione e di efficienza. Indicatori di attività: numero di prestazioni per specialista / accessi. Indicatori di risorse: fatturato, ore di specialistica / fatturato, costi,. 6/21

7 Perché la simulazione? I sistemi organizzativi sanitari sono: 1. complessi in termini di interazioni tra i differenti componenti assegnato un singolo centro di erogazione; 2. complessi in termini di interazioni anche tra differenti centri di erogazioni di servizi; 3. sono sistemi a termine, caratterizzati dalla presenza di significativi transitori; 4. sono human and labour based, in cui i tempi per la erogazione dei servizi sono caratterizzati da significativa variabilità ed incertezza; 5. è un sistema fortemente dinamico, le cui prestazioni sono significativamente variabili rispetto alla variabile tempo e difficilmente stimabili via pdf. 7/21

8 Lo stato dell arte e i vantaggi Il linguaggio di simulazione: DEOS Discrete Event Object Simulation sviluppato dall Università degli Studi di Lecce all interno di un progetto open-source. 1. Librerie orientate ai sistemi sanitari. 2. Emulazione dei sistemi reali. 3. Orientato ai sistemi human-based (fuzzy simulation). 4. Basato su XML, ad oggetti e quindi intrinsicamente riconfigurabile, open-source. 5. Integrato con le principali librerie per l ottimizzazione combinatoriale. 6. Già in uso in Laboratorio Analisi cliniche valutazione sistemi analitici Natuzzi S.p.A., valutazione sistemi manuali di produzione.. 8/21

9 Pre-testing dei profili di assistenza Sistema Reale Discussione con gli esperti del problema Definizione del problema logico Raccolta di dati e analisi Modello UML di rappresentazione del sistema Software di simulazione Realizzazione Modello di simulazione Verifica Validazione Modello di simulazione operativo Definizione di scenari oggetto della sperimentazione Risultato della sperimentazione Legenda: Conclusioni e decisioni Azione Prodotto Strumento 9/21

10 Applicazione ad un caso reale Il caso del Centro di diabetologia della ASL Lecce 1. Demo 10/21

11 Applicazione ad un caso reale DEFINIZIONI: Modello informativo Ambiente di simulazione Librerie di simulazione Modello di simulazione 11/21

12 Modello informativo 12/21

13 Modello informativo 13/21

14 Modello informativo 14/21

15 Ambiente di simulazione 15/21

16 Librerie di simulazione Demo 16/21

17 Modello di simulazione 17/21

18 Modello di simulazione Aggiungo una risorsa Modifico il percorso 18/21

19 Applicazione ad un caso reale Chi fa cosa: Modello informativo consulenza Ambiente di simulazione licenza Librerie di simulazione licenza Modello di simulazione training on the job degli operatori/decisori 19/21

20 Applicazione ad un caso reale Il contenuto informativo. Il file di configurazione 20/21

21 Grazie per l attenzione 21/21

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