例えば、がん治療クリニックが患者のケアをより適切に管理できるように支援しました。最近の医学的進歩は、より多くの患者が生き残っていることを意味し、その結果、予約の数が増加しました。残念ながら、患者の待ち時間は5時間を超えています。
病院は、これらの待ち時間と医療スタッフの長時間労働を減らすために、より効率的に予約をずらす必要がありました。シミュレーションにより、施設は、両端の負担を軽減するために、予約/スタッフのスケジューリングの適切な組み合わせを見つけました。
変化する状況についていく
パンデミックは、入ってくる患者の数と必要な特定のリソースの数を増やします。予想される患者の増加を表すようにモデルを調整することで、病院は効果的に対応できます。
COVID-19は非常に多くの不確実性を示しており、何をする必要があり、どれだけ迅速に変更を加える必要があるのか疑問に思っています。事実データは、ヘルスケア企業が翌日起こる可能性がある何かに直面する準備に役立ちます。
ニューヨークのリソースは、他の大都市圏と同様に、引き伸ばされて薄くなっています。予想される患者数が増えるにつれ、病院は可能な限り多くのケアを提供するために迅速に対応する必要があります。ノースウェル大学とレノックスヒル病院が協力して、小児科の外来手術エリアを成人の集中治療室に変換し、Arenaを使用して可能な限り効率的にして救命を行なったのは、動作中のシミュレーションソフトウェアのほんの一例です。
データは、意思決定者がシステムの流れと、医師、看護師、機器などのリソースの制約を理解するのに役立ちます。計画立案者はパンデミック、インフルエンザの季節、自然災害に対して準備でき、介護者は備えることができました。