Dashboardsimulation – Simulationsmodell für eine Zentrale Notaufnahme (ZNA) und ein Elektivzentrum

Auf der Seite www.krankenhaussimulation.de/dashboardsimulation finden Sie den Download der Beispielmodelle.

Sprechen Sie uns gerne an, wenn Sie Fragen zu unseren Beispielmodellen oder generell zur Krankenhaussimulation haben. Gern vereinbaren wir auch einen Webtermin, um Ihnen Details zu erläutern oder mögliche weitere Anwendungsfälle zu diskutieren.

Gesundheitswesen: Wie ein frei nutzbares Simulationsmodell Klinikprozesse sichtbar macht

SimPlan entwickelte gemeinsam mit der ENDERA Gruppe Simulationslösungen für Krankenhäuser. Daraus entstand ein prototypisches Simulationsmodell, das Kliniken kostenfrei zur Verfügung steht. Nutzerinnen und Nutzer können darin eigene Parameter ihrer Klinik einstellen und direkt erleben, wie sich diese auf wichtige Prozesskennzahlen bei Raum und Personal auswirken.

Ausgangssituation: Auswirkungen von Klinikparametern schwer greifbar

Krankenhäuser planen Raum und Personal oft anhand von Erfahrungswerten, weil sich die Wechselwirkungen zwischen einzelnen Stellschrauben nur schwer abschätzen lassen. Wie wirkt sich etwa eine veränderte Personalstärke auf die Wartezeiten in der Notaufnahme aus, oder wie verändert eine andere Raumaufteilung den Ablauf im Elektivzentrum. Diese Fragen lassen sich mit reiner Erfahrung nur eingeschränkt beantworten, deshalb entstand bei SimPlan und der ENDERA Gruppe die Idee, ein Modell zu bauen, das diese Zusammenhänge greifbar macht.

Zielsetzung: Prozesswirkungen selbst erlebbar machen

Ziel war ein Modell, das nicht nur einen einzelnen Klinikfall abbildet, sondern sich auf unterschiedliche Kliniken übertragen lässt. Nutzerinnen und Nutzer sollten eigene Parameter einstellen und direkt sehen können, welche Auswirkungen das auf Raum und Personal hat, und zwar ohne dafür ein eigenes Simulationsmodell aufbauen zu müssen. Im Fokus standen zwei zentrale Klinikbereiche:

  • Die Zentrale Notaufnahme (ZNA) mit gehfähigen und liegenden Patienten
  • Das Elektivzentrum (EZ) für ambulante und vor- beziehungsweise nachstationäre Behandlungen

Lösung: Zwei generische Modelle für ZNA und Elektivzentrum

SimPlan entwickelte zwei generische Simulationsmodelle, die sich an typischen Klinikstrukturen orientieren.

Das Modell für die Zentrale Notaufnahme bildet den reinen Notfallbetrieb ab. Dabei erfasst es sowohl gehfähige als auch liegende Patienten. Die zentrale Funktion der Notaufnahme besteht darin, möglichst schnell zu klären, ob eine stationäre Aufnahme notwendig ist oder ob eine ambulante Behandlung ausreicht. Das Modell macht sichtbar, wie sich Parameteränderungen auf genau diesen Ablauf auswirken.
Detailliertere Informationen sowie eine Anleitung erhalten Sie hier.

Das Modell für das Elektivzentrum bildet dagegen die geplanten, nicht akuten Behandlungswege ab. Es deckt folgende Patientengruppen ab:

  • Ambulante Weiterbehandlungen
  • Vor- und nachstationäre Behandlungen
  • Die Prämedikationssprechstunde

Detailliertere Informationen sowie eine Anleitung erhalten Sie hier. Beide Modelle stehen interessierten Kliniken kostenfrei unter www.krankenhaussimulation.de zur Verfügung. Damit können Verantwortliche eigene Szenarien durchspielen, ohne selbst ein Simulationsmodell aufbauen zu müssen.

Ergebnisse: Frei verfügbares Werkzeug zum Ausprobieren

Das Ergebnis des Projekts ist ein frei zugängliches Werkzeug, das Kliniken selbst ausprobieren können. Interessierte finden die Modelle unter www.krankenhaussimulation.de/dashboardsimulation und können darüber hinaus einen Webtermin mit SimPlan vereinbaren, um offene Fragen direkt zu klären.

Simulation als Einstieg in datenbasierte Klinikplanung

Das Projekt zeigt, wie sich Simulation auch außerhalb eines einzelnen Kundenauftrags nutzen lässt, nämlich als frei zugängliches Werkzeug für eine ganze Branche. Weil Kliniken damit eigene Parameter einstellen und die Wirkung unmittelbar sehen können, sinkt die Hürde, sich überhaupt mit Simulation zu beschäftigen. Gerade im Gesundheitswesen, wo Raum und Personal knapp und teuer sind, hilft ein solches Modell dabei, Entscheidungen stärker auf Daten statt allein auf Erfahrung zu stützen.

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