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2021-03-19

babsim.hospital Version 11.7.14 veröffentlicht

Die Version 11.7.14 des Ressourcenplanungstools für Krankenhäuser (babsim.hospital) ist in Kürze auf dem Open-Source Server CRAN verfügbar: https://cran.r-project.org/package=babsim.hospital 

babsim.hospital-logo.png
Der BaBSim.Hospital Demonstrator kombiniert Simulation, Optimierung, Statistik und Verfahren der künstlichen Intelligenz auf eine sehr effiziente Art und Weise. Kern ist ein diskretes, ereignisbasiertes Simulationsmodell. Zur Optimierung der Parameter (Zustandsübergangswahrscheinlichkeiten, Aufenthaltsdauern, Verteilungseigenschaften) kommt die sequentielle Parametermeteroptimierung (SPOT) zum Einsatz. Zur Modellierung wurden speziell von uns entwickelte Verteilungen (u.a. eine trunkierte und translatierte Gamma-Verteilung) entwickelt, um die Aufenthaltsdauern realistisch zu simulieren. BaBSim.Hospital berücksichtigt jeweils unterschiedliche Risiken für einzelne Personengruppen (alters- und geschlechtsspezifisch) und kann über die Planung der Bettenkapazitäten hinaus für beliebige Ressourcen verwendet werden.

Mögliche Vorteile für Krisenstäbe
* Vergleich mit der eigenen, lokalen Planung
* Simulation des lokalen Geschehens
* Anpassung an die eigene Situation
* Simulation beliebiger Szenarien (worst/best case)
* Simulation beliebiger Pandemieverläufe unter Berücksichtigung der lokalen Situation
* Standardisierte Vorgehensweise

Mögliche Vorteile für Mediziner
* Analyse des Pandemiegeschehens auf lokaler, regionaler, Landes- und Bundesebene
* Berücksichtigung spezieller Risikopatienten
* Validierung der Aufentshaltsdauern
* Validierung der Wahrscheinlichkeiten

Mögliche Vorteile für Verwaltung, Management
* Abschätzung der Situation einzelner Krankenhäuser unter Berücksichtigung des lokalen Geschehens
* Berücksichtigung relevanter Ressourcen: Betten, Beatmungsgeräte, Räume, Schutzkleidung
* Personalplanung: ärztliches und pflegerisches Personal

Referenzen

* E. Bartz, T. Bartz-Beielstein, F. Rehbach, O. Mersmann, K. Elvermann, R. Schmallenbach, F. Ortlieb, S. Leisner, N. Hahn und R. Mühlenhaus. Einsatz künstlicher Intelligenz in der Bedarfsplanung im Gesundheitswesen, hier in der Bedarfsplanung von Intensivbetten im Pandemiefall. Akzeptiert als Poster für den DIVI Kongress 2020, Dezember 2020.

* T. Bartz-Beielstein, E. Bartz, F. Rehbach und O. Mersmann. Optimization of High-dimensional Simulation Models Using Synthetic Data. arXiv e-prints, September 2020. (Link)

* Tom Lawton and Michael McCooe. Policy: A novel modelling technique to predict resource requirements in critical care — a case study. Future Healthcare Journal, 6(1):1720, 2019. (Link)

* Iñaki Ucar, Bart Smeets, and Arturo Azcorra. simmer: Discrete-event simulation for R. Journal of Statistical Software, 90(2):130, 2019. (Link)

Daten

Der BaBSim.Hospital Demonstrator verwendet ausschließlich öffentlich verfügbare Daten. Das führt zu einer eingeschränkten Aussagekraft, da z.B. keine Informationen über die Belegung von Betten auf Isolierstationen öffentlich verfügbar sind. In Absprache mit Bedarfsträgen, können diese Daten individuell mit in das Modell aufgenommen werden, um so präzisere Simulationen und eine gesteigerte Aussagekraft zu erlangen.

Datenquellen

* DIVI-Intensivregister Tagesreport
* RKI Corona Landkreise 

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