facebook LinkedIN LinkedIN - follow
Tematické sekce
 
Branžové sekce
Přihlášení SystemNEWSPřehledy
 
Tematické seriály

Jak uřídit IT projekt a nezbláznit se

Užitečné tipy a nástroje pro řešení problémů řízení inovací a vývoje produktů...

články >>

 

Industry 4.0

Průmysl 4.0

Jaký vliv bude mít čtvrtá průmyslová revoluce na výrobu a výrobní firmy?

články >>

 
Nové!

RPA - automatizace procesů

Softwaroví roboti automatizují obchodní procesy.

články >>

 
Nové!

IoT – internet věcí

Internet věcí a jeho uplatnění napříč obory.

články >>

 
Nové!

VR – virtuální realita

Praktické využití virtuální reality ve službách i podnikových aplikacích.

články >>

 
Nové!

Bankovní identita (BankID)

K službám eGovernmentu přímo z internetového bankovnictví.

články >>

 

Příručka úspěšného IT manažera

Dnes je řada IT manažerů opomíjena. Úspěšní bývají brouci Pytlíci a Ferdové...

články >>

 
 
Partneři webu
IT pro veřejný sektor a zdravotnictví , Veřejný sektor a zdravotnictví

Nový software pro kapacitní plánování ve zdravotnictví

-ey-


Pandemie COVID-19 byla a stále je testem toho, co české zdra­vot­nic­tví vydrží. A upozornila na závažné mezery zejména v oblasti plánování a využívání kapacit – nemocničních lůžek, zdravotnických pomůcek i nemocničního personálu. Zdravotnická zařízení se teď musí z této bezprecedentní situace poučit. Pomoci by jim mohl i nový software na bázi kapacitního modelu od společnosti EY, jehož cílem je podpora plánování a efektivní alokace zdrojů v nemocnicích.


Kapacitní model pro nemocnice z dílny analytiků EY je nástrojem, který najde uplatnění na poli prevence a plánování procesů. COVID-19 v posledních dvou letech uvrhl zdravotníky po celém světě do stavu akutní nejistoty. Nikdo si nemohl být jistý, zda se stávající situace dramaticky nezhorší takříkajíc „na přes noc“, a zda interní zdroje budou dostačovat k pokrytí aktuálních potřeb pacientů. Status quo tuzemského zdravotnictví se v těchto měsících vyznačoval především jednou vlastností – nepředvídatelností. Na tu se snažili najít řešení právě autoři kapacitního modelu EY.

„Úkolem modelu rozhodně není snížení počtu nakažených a hospitalizovaných. Jde především o analytický nástroj, který se opírá o kvalitu a kvantitu vstupních dat. Nemocnicím může v podobných krizových situacích výrazně pomoci s přípravou na další dny a týdny, protože vytváří co nejpřesnější predikci na až třítýdenní období,“ vysvětluje povahu nástroje Marek Jindra z oddělení Strategie a transakcí EY.

Marek Jindra
Marek Jindra

Kapacitní model nabízí odpovědi na následující otázky, jejichž včasné a co nejpřesnější zodpovězení umožňuje nemocnicím pohotově a efektivně reagovat:

  1. Kolik pacientů bude hospitalizovaných a kdy přesně?
  2. Jaké zdravotnické vybavení bude potřeba?
  3. Jaký personál bude vyžadován – kolik lékařů a sester?
  4. Jaký vliv na počet nemocných budou mít aktuálně účinná vládní opatření?

Předpokladem co nejexaktnějších předpovědí je povaha vstupních dat. Na jedné straně software operuje s parametry konkrétního zdravotnického zařízení. Typově jde například o celkovou kapacitu a poměr obsazených/neobsazených lůžek, personální kapacitu i hladinu zásob zdravotnických pomůcek a dalších zdrojů. Druhá sada dat vychází z veřejně dostupných informacích a zohledňuje obecné údaje o demografické skladbě obyvatelstva, vzorcích chování lidí a klinickou prognózu konkrétních onemocnění. Klasicky jejich nakažlivost, smrtnost, inkubační dobu a podobně.

Do modelu lze také vnášet data o aktuálně účinných vládních a hygienických opatřeních, díky čemuž mohou zdravotníci pozorovat, jak se prognóza změní po zohlednění těchto ad hoc vlivů. Samozřejmostí je práce s údaji pravidelně zveřejňovanými Ministerstvem zdravotnictví ČR. Data o počtech nově potvrzených případů, hospitalizovaných pacientů a úmrtí jsou přitom pro fungování modelu klíčová, protože jsou pouze obtížně zkreslitelná.

„Předpovědi jsme průběžně porovnávali s realitou českých nemocnic. Potvrdilo se, že předpokladem přesnosti programu je dostatečné množství vstupních dat. Z krátkodobého hlediska tak dokáže poskytovat zdravotníkům skutečně nápomocný detailní výhled. V dlouhodobém měřítku ale naráží na jistá úskalí, způsobená především externími vlivy. Například často a významně se měnící vládní opatření, která významně komplikovala dosahování přesných predikcí. Důvodem je nepředvídatelnost chování lidí – na vynalézavost v obcházení pravidel je totiž jakýkoliv program krátký,“ hodnotí zkušební provoz na půdě jedné pražské nemocnice Marek Jindra.

Program lze v budoucnu rozšiřovat o analýzu blíže nespecifikovaných dat, která mohou dopomoci k ještě vyšší přesnosti jeho výstupů. „Model nabízí dostatek prostoru k rozšíření. Má potenciál být variabilnější a přesnější. Ač byl vyvíjen přímo na míru pandemii COVID-19, lze jej jednoduše přizpůsobit podle aktuální potřeby. Pomáhat tak může malým i větším nemocnicím, například v čase sezónních chřipkových epidemií,“ dodává Magdalena Souček, vedoucí partnerka EY Česká republika.

Magdalena Souček
Magdalena Souček

Chcete získat časopis IT Systems s tímto a mnoha dalšími články z oblasti informačních systémů a řízení podnikové informatiky? Objednejte si předplatné nebo konkrétní vydání časopisu IT Systems z našeho archivu.