- Přehledy IS
- APS (21)
- BPM - procesní řízení (23)
- Cloud computing (IaaS) (9)
- Cloud computing (SaaS) (29)
- CRM (49)
- DMS/ECM - správa dokumentů (19)
- EAM (16)
- Ekonomické systémy (68)
- ERP (87)
- HRM (27)
- ITSM (5)
- MES (32)
- Řízení výroby (47)
- WMS (27)
- Dodavatelé IT služeb a řešení
- Datová centra (25)
- Dodavatelé CAD/CAM/PLM/BIM... (40)
- Dodavatelé CRM (36)
- Dodavatelé DW-BI (50)
- Dodavatelé ERP (80)
- Informační bezpečnost (39)
- IT řešení pro logistiku (46)
- IT řešení pro stavebnictví (25)
- Řešení pro veřejný a státní sektor (26)
CRM systémy
Plánování a řízení výroby
AI a Business Intelligence
DMS/ECM - Správa dokumentů
HRM/HCM - Řízení lidských zdrojů
EAM/CMMS - Správa majetku a údržby
Účetní a ekonomické systémy
ITSM (ITIL) - Řízení IT
Cloud a virtualizace IT
IT Security
IT právo
Projektové řízení
GIS - geografické informační systémy
Trendy ICT
E-commerce B2B/B2C
CAD/CAM/CAE/PLM/3D tisk
Nový software od EY 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
březen - 2024 | ||||||
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 |
Formulář pro přidání akce