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CASE

事例

医療事例

大量の患者さんの移動の準備

テキサス大学医学部が185人の患者さんの効果的な移転を予測した方法

目的

■ボトルネックの発見と解決策の検討
■看護師の勤務時間の最適化
■1つのユニットの遅延が他のユニットに与える影響の検討

結果

■最適なチーム数を算出
■両開きドアと迷路のような動線の事前検証のメリット
■各遅延のシミュレーションに基づいた移動時間の予測
→15-25人病院スタッフの人数を増やすことで終了時間の短縮
■将来設計のためのイメージができた

患者さんの移動には多くの危険が伴います。2013年に米国では、病院と診療所の搬送中に219人の患者さんが転落したと報告があり、改善策として適切な人員配置、操作手順、などを整える必要がありました。テキサス大学メディカルブランチは、185人の患者さんを既存の病院から1,200フィート以上離れた新しい建物に移動させる為にFlexSimで移動条件付きの3Dシミュレーションモデルを作成しました。このモデルを作成することで、移動中に発生しうる問題を特定し、移動に必要なスタッフの最適な人数、移動にかかる時間をシミュレーションすることで解決策を検討することができました。

問題を起こさない

遅延は移動完了時間のばらつきにつながるため、テキサス大学メディカルブランチは移動中に起こりうる各問題を検証しました。実践前のタクトタイムを使用して、移動中のすべての段階で遅延やボトルネックを特定し1つのユニットでの遅延が他のユニットにどのような影響を与えるかを検証しました。遅延がなければ、6時間5分で移動はすべて完了する事が分かり、そこからさまざまなシミュレーション条件を追加し終了時間を予測しました。

人数の最適化

テキサス大学メディカルブランチにとってスタッフの拘束時間は移動に際しての主要なリソースであるため、移動チームの最適な人数構成を見つけることが課題でした。チームは、医師と看護師(重篤な患者さんの場合)または2人の看護師(重篤でない患者さんの場合)が率いる移動スタッフで構成されました。FlexSimで複数パターンの移動チームの構成をシミュレーションした結果、この状況では5つのチームを編成するのが理想的であることが分かりました。シミュレーション上では、4つのチームで移動しても問題ありませんでしたが、5つのチームに編成しても違いはありませんでした。

最適な結果予測

実際の移動は午前7時に始まり、午後1時35分に完了しました。開始からわずか6時間35分です。これは、モデルの予測終了時間である午後1時15分から午後1時39分までの3-4%の遅延に基づくもので、患者の準備ができていないことが原因でした。テキサス大学メディカルブランチは実際には発生しなかった搬送時の遅延確率をも考慮していました。
移動計画の検証と最終時間の予測に加えて、時短を短縮することで移動に関与した数十人のスタッフの労働時間が節約されました。そして、今後の効率化を検討するための基礎モデルになりました。

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