la informática en el ámbito de la salud una ayuda en la gestión del servicio de urgencias
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Conferencia UAB llevada a cabo en el marco del Acto de inauguración del curso académico 2012-2013 celebrado el 25 de septiembre de 2012TRANSCRIPT
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Emilio Luque Computer Architecture & Operating Systems Department
University Autonoma of Barcelona (UAB)
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Emergency Departments (ED)
are complex and
quite dynamic systems.
ED’s are overcrowded and work
with limited budget.
Patients must be
addressed with the best
quality.
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Simulation:What if? Optimization:
The best solution for?
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Supported by the MICINN Spain, under contract TIN2007-64974 and
the MINECO (MICINN) Spain, under contract TIN2011-24384
Emilio Luque
CAOS – HPC4EAS
Manel Taboada GIMBERNAT
Eduardo Cabrera
CAOS – HPC4EAS
Francisco Epelde
PARC TAULÍ
Ma. Luisa Iglesias
PARC TAULÍ
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Optimization
Simulation
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Variables Values Observability
Symptoms (patients) Healthy, Cardiac/respiratory arrest, severe/moderate
trauma, headache, vomiting, diarrhea E/I
Communication skills Low, Medium, High E
Level of experience (doctors)
Resident (1 to 5); Junior (5-10); Senior (10 - 15) and Consultant (over 15 years)
E/I
Level of experience
(triage nurses)
Low, Medium, High E/I
Level of experience (emergency nurses)
Low, Medium, High E/I
Level of experience (admissions)
Low, Medium, High E/I
Current state
/ Output Input
Next state /
Output
…. …. ….
Sx / Ox Ia (p1) Sy / Oy
Sx / Ox Ia (p2) Sz / Oz
Sx / Ox Ia (p3) Sx / Ox
…. …. ….
STATE Variables Values Observability
Name/identifier <id> Unique per agent I
Personal details
Gender, Medical history (cardiology, pulmonology,
neurological,…); Allergies (yes-no);
Treatments that received (classified into therapeutic groups:
bronchodilators, vasodilators, etc.);
Origin (national or immigrant)
I
Location Entrance, Admissions, Waiting Room, Triage, Treatment
Zone. E
Action
Idle, Requesting information from <id>, Giving information
to <id>, Searching, Moving to <location> , Waiting for
ambulance.
E
Physical condition Healthy; Hemodynamic-Constant; Barthel Index (degree of
dependence). E/I/N
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1) Active Agents
Patients
Companions of patients
Admission personnel
Sanitarian technicians
Nurses (Triage, Emergency)
Doctors (Emergency,
Specialists)
2) Passive Agents
Information system
Loudspeaker system
Pneumatic pipes
Tests services
1 to 1(One-to-One) 1 to n (Multicast) 1 to Zone: individuals in Zone
(Area- Restricted Broadcast)
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The Environment
The model should include the spatial topographical design from the ED
Arrival/dismissal
by own means
Arrival/dismissal
by ambulance
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Agents interactions
ED functionality
Agents
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A
N
D
Arrival/dismissal
by own means
Arrival/dismissalb
y ambulance
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What if?
ED Simulator
Patients:
How many arrive to the service
How many leave the service
Times of staying in each area
Patients arrival:
Could arrive every 3 min. , but with different probabilities:
20% (4 pat/hr), 40% (9 pat/hr),
60% (13 pat/hr) , 80% (17 pat/hr)
Staff Number Junior Senior
Admission 1-2 2 min. 1 min. 15 sec.
Triage Nurse 1-3 8 min. 5 min.
Doctor 1-4 20 min. 15 min.
Configuration of the ED Staff
Input
Output
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Given any objective (index) function f :
minimize Maximize
• Find the best/optimum solution from all the possible solutions.
AxA
Ax
xf
Af
oset;constraint
tosubject
min/max
:
xfxf o xfxf o
Axo
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Is it always the "best solution" (the optimum) the most interesting for us?
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Methodology
Parameter configuration:
A
N
D
Simulator: 2nd version
A, N, D = > 3D + P => 4D
~ 400 patients daily
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Discrete
Methodology: Computational complexity
• Search space
– # Dimensions = Patients,
staff (D, N, A, …), T, B, …
– Each dimension=> range of possible values
– # Points = # simulations (indexes)(time)
COMBINATORIAL!
A
N
D
Multidimensional
A
N
D
P
A
N
D
P
T A
N
D
P
B
T
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ABM
SIMULATOR PARAMETERS
I
N
D
E
X +
constraints
DSS
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14 D, 9 N, 9 A = 1,134 cases
Patient
Arrival
20% (4 pat/hr)
40% (9 pat/hr)
60% (13 pat/hr)
80% (17 pat/hr) 25,000 ticks => 1 day
1,134 cases * 4 = 4,536 cases
Staff Time (ticks)
Senior Junior
Doctors 260 350
Nurses 90 130
Admission personnel 20 35
Quantity
1 - 4
1 - 3
1 - 3
Cost (€)
Senior Junior
1000 500
500 350
200 150
Quality Index:
Minimize patient “Length of Stay” (LoS) Constraint: Cost <= 3500 €
4,536 total cases => 2,408 cases under limit
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Cost constraint <= 3500 € Average patient “LoS”
4 p/hr 9 p/hr
13 p/hr 17 p/hr
Optimum
Time
(ticks)
€ #
Staff
D N A
428 3,200 5 2 S 2 S 1 S
428 2,900 5 2 S 1 S 2 S
428 2,850 5 2 S 1 S 1 S, 1 J
Patient
Arrival
20% (4 pat/hr)
40% (9 pat/hr)
60% (13 pat/hr)
80% (17 pat/hr)
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4 p/hr 9 p/hr
13 p/hr 17 p/hr
Optimum
Time
(ticks)
€ # Staff D N A
3,266 3,350 7 1 S, 3 J 2 J 1 J
Cost constraint <= 3500 € Average patient “LoS”
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4 p/hr 9 p/hr
13 p/hr 17 p/hr
Cost constraint <= 3500 € Average patient “LoS”
![Page 29: La informática en el ámbito de la salud una ayuda en la gestión del servicio de urgencias](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042714/556f2f11d8b42a414f8b4f84/html5/thumbnails/29.jpg)
4 p/hr 9 p/hr
13 p/hr 17 p/hr
Cost constraint <= 3500 € Average patient “LoS”
Optimal
vs
Suboptimal
![Page 30: La informática en el ámbito de la salud una ayuda en la gestión del servicio de urgencias](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042714/556f2f11d8b42a414f8b4f84/html5/thumbnails/30.jpg)