- Přehledy IS
- APS (20)
- BPM - procesní řízení (20)
- Cloud computing (IaaS) (7)
- Cloud computing (SaaS) (24)
- CRM (46)
- DMS/ECM - správa dokumentů (17)
- EAM (13)
- Ekonomické systémy (66)
- ERP (78)
- HRM (25)
- ITSM (5)
- MES (29)
- Řízení výroby (44)
- WMS (20)
- Dodavatelé IT služeb a řešení
- Datová centra (23)
- Dodavatelé CRM (38)
- Dodavatelé DW-BI (50)
- Dodavatelé ERP (73)
- Informační bezpečnost (32)
- IT řešení pro logistiku (45)
- IT řešení pro stavebnictví (21)
- Řešení pro veřejný a státní sektor (23)
















Jak uřídit IT projekt a nezbláznit se
Užitečné tipy a nástroje pro řešení problémů řízení inovací a vývoje produktů...
Industry 4.0 Průmysl 4.0
Jaký vliv bude mít čtvrtá průmyslová revoluce na výrobu a výrobní firmy?
VR – virtuální realita
Praktické využití virtuální reality ve službách i podnikových aplikacích.
Příručka úspěšného IT manažera
Dnes je řada IT manažerů opomíjena. Úspěšní bývají brouci Pytlíci a Ferdové...
Nový software pro kapacitní plánování ve zdravotnictví
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
Kapacitní model nabízí odpovědi na následující otázky, jejichž včasné a co nejpřesnější zodpovězení umožňuje nemocnicím pohotově a efektivně reagovat:
- Kolik pacientů bude hospitalizovaných a kdy přesně?
- Jaké zdravotnické vybavení bude potřeba?
- Jaký personál bude vyžadován – kolik lékařů a sester?
- 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


![]() ![]() | ||||||
Po | Út | St | Čt | Pá | So | Ne |
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 | 31 | 1 | 2 | 3 | 4 |
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
13.9. | VeeamON Tour CZ/SK |
14.9. | Virtuální konference "Nová strategie kybernetické... |
20.9. | Cyber Attacks 2022 |
20.9. | BIM Open 2022 - Konference o BIMu zcela otevřeně a... |
14.10. | KPMG Data Festival 2022 |
Formulář pro přidání akce
24.8. | Webinář: Řízení firemních procesů odkudkoliv |
5.10. | Konference AmenitDays 2022 |