バプテストヘルス
医療
救命救急センターでの業務改善に一躍
南フロリダのバプテストヘルスが、患者さんの病院到着時から受診までの待ち時間を46 %削減し、また人員配置を最適化したことで滞在時間を短縮
目的
結果
医療崩壊寸前と隣り合わせの中、全国の救命救急センターでは日々増え続ける患者さんに安全かつ効率的に対応する方法を常に模索しています。マイアミのバプテストヘルスサウスフロリダ(BHSF)では、グループ内の1病院において、救命救急センターで増え続ける患者数の影響を調査すべく、FlexSimで正確な施設モデルを構築して、検証を行いました。AI技術も不可能とされている、「what if」(もし、~でなければ)シナリオをテストし、その3つの重要なシナリオの変化による潜在的影響を確認しました。
重症度の低い患者さんへより迅速に対応するために
重症度の低い患者さんを救急治療室とは別の治療室で対応したらどうだろうか?この問いかけからRCUが設置されました。これにより救急治療室のベットをより重症度の高い患者さんに空けることができます。ただ、この想定も実行に移すためには確実に効果があることを事前に検証する必要がありました。そこでFlexSimを使い、RCUシナリオを実データと合わせて連携させ、さらに実際の変動性を考慮の上検証を行いました。その結果、RCUを設置することで、病院到着時から受診までの時間を8%短縮し、さらに滞在時間を27%削減できることがわかりました。
トリアージの改善
医師が患者さんに対してトリアージを行う場合、タイミングを誤ると返って時間がかかったり、人員の問題が発生してしまうことがあります。早期重症度評価法(REV)を取り入れることで、医師は患者さんの重症度を早期に評価し、その順に沿って処置を開始させることができます。BHSFはこのシナリオをFlexSim上のモデルでテストしました。これにより、病院到着時から受診までの待ち時間を46%減少させることができることがわかりました。この検証の過程において、スタッフを増員しないケースも検証しましたが、わずかな障害はあったものの、後々に負の影響残さずに済むことがわかりました。
最適な人員配置
最適な人員配置計画とは何ですか?誰もが回答の欲しい黄金の質問です。BHSFはFlexSim上のモデルを使用してこの問題を解決しました。まず、救命救急センター内で実施したアンケートと1時間ごとの看護師と患者さんの比率データを収集しました。この情報をFlexSim内のモデルに埋め込み、時間ごとの重症患者の治療へおよぼす影響をFlexSim上の連続的に変化するグラフで検証しました。BHSFは、予算的な制約がある中で複数の人員配置シナリオを評価および提示することもできました。
救命救急センターは、特に患者さんの病院到着時受診までの待ち時間改善を目的としていたため、REVの設置と46%の短縮達成の結果は、部門にとって大きなプラス材料となりました。検証結果によって、BHSFはREVを導入する過程において、RCUを恒久的に設置することを決断し、また必要な救命救急センター専任のスタッフを増員することに成功しました。
救命救急センターは、特に患者さんの病院到着時受診までの待ち時間改善を目的としていたため、REVの設置と46%の短縮達成の結果は、部門にとって大きなプラス材料となりました。検証結果によって、BHSFはREVを導入する過程において、RCUを恒久的に設置することを決断し、また必要な救命救急センター専任のスタッフを増員することに成功しました。