Hastanelerde gerçek zamanlı konum belirleme sistemlerinin etkinliğinin artırılması

Abstract

Hastanelerde birkaç bölüm tarafından ortaklaşa kullanılan mobil ekipmanların sistematik bir biçimde paylaşılmaması hastane süreçlerini olumsuz etkilemektedir. Hasta tedavisi gibi kritik olayları yöneten hastanelerde ekipman arama-bulma gibi işlemlerin hızlandırılması, ekipmanların talep edildikleri anda nerede olduklarının gerçek zamanlı olarak takibinin yapılması mümkündür. Bu takibi yapabilmek için Gerçek Zamanlı Konum Belirleme (RTLS) Teknolojisinden faydalanılabilmektedir. Gerçek zamanlı ekipman takibi yapılmayan hastanelerde ekipman arama ve uzak mesafelerden ekipman getirme sebebiyle ekipmanın hastaya ulaşma süresi artmaktadır. Ek olarak hastane bölümleri, ellerinde boş ekipman olsa bile yakın zamanda aynı ekipmana kendi hastalarının ihtiyacı olabileceğini düşünerek ekipmanı talep eden bölüme vermeye çekinmektedirler. Bu çalışma TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Hastanesi sistemi baz alınarak gerçekleştirilmiş, gerçek zamanlı konum belirleme sistemlerine entegre edilecek ekipman seçim kuralları geliştirerek ekipmanın hastaya ulaşma süresini ve bölümler arası ekipman alışveriş çekincesini azaltmak ve hastanenin bu kurallardan elde edeceği faydanın belirlenmesi hedeflenmiştir. Geliştirilen kurallar; bölümlerin içinde bulunulan saatte kullanıma ihtiyaç duyacakları ekipmanları tahmin eden, ihtiyaç duyulan ekipmanı elinde en çok bulunduran bölümden almaya çalışan ve en yakındaki ekipmanı alan kurallar olarak kategorize edilebilir. Tahmin yöntemi kullanan ekipman seçim kuralları, bölümlerin belirli ekipman tiplerine olan talep tahminlerini yaparken sezonsal ARIMA modellerinden faydalanmaktadır. Hastane mevcut durum modeli ve geliştirilen ekipman seçim kuralları simülasyon ortamında test edilmiş, tüm senaryoların ikili sistem karşılaştırmaları yapılmış ve incelenen performans ölçütleri açısından ne derece iyileşme sağlandığının analizleri yapılmıştır. Önerilen algoritmaların farklı talep hızları ve bölümlere göre değişen farklı talep yapıları gözetilerek yapılan duyarlılık analizlerine gürbüz cevaplar verdiği gözlemlenmiştir.Anahtar Kelimeler: Hastane, Simülasyon, Sezonsal ARIMA Yöntemi, Gerçek Zamanlı Konum Belirleme Sistemi (RTLS).

Mobile assets used jointly by several hospital departments affect hospital processes adversely when they are not shared in a systematic manner. Hospitals manage critical events such as patient care so accelerating operations such as searching-finding an asset and tracking an asset in real time is a necessity to meet the departments' needs immediately. To enable this using Real Time Locating System (RTLS) technology can be a good choice. Hospital systems without RTLS suffer from long asset to patient time due to searching an asset and taking the asset from a long distance point. Additionally, hospital departments are reluctant to share their assets even if they have unused ones, thinking that they may need the asset in the near future. In this study we develop asset selection rules which can be integrated to the RTLS technology. The analysis are based on TOBB University of Economics and Technology Hospital. This study aims decreasing asset to patient time, decreasing departments reluctance about sharing assets with other departments and quantifying the benefit of these rules. In the scope of this thesis, we developed three asset selection rules. These rules consider asset number of assets available in departments, asset distance and departments' asset demands while suggesting the asset to be selected. For the rules that use forecasting to calculate the departments' asset demand, seasonal ARIMA models are evaluated. Hospital's current status model and RTLS-integrated asset selection rules are tested in the simulation environment. All selection rules are compared pairwise and the performance measures are examined. The sensitivity of asset selection rules against different demand rates and different demand patterns varying among departments are analyzed. As a result, we observed that proposed asset selection rules gives robust responses to this sensitivity analysis.Keywords: Hospital, Simulation, Seasonal ARIMA Method, Real Time Locating Systems (RTLS).