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Les services de santé déploient des approches standard d’autres industries pour améliorer leur efficacité. Par exemple les hôpitaux et les salles d’hôpitaux sont conçus pour rationnaliser le flux des patients et minimiser le temps de transport et les retards.

Les ressources clefs comme les docteurs, les infirmières et autre personnel, sont analysées de manière à déterminer les niveaux de recrutement et les emplois du temps optimaux. Les procédures sont passées en revue, les bouchons sont identifiés, les métriques sont développées, et l’utilisation de l’équipement est optimisée. Développer des solutions pour toutes ces tâches requiert une analyse et une expérimentation détaillées, exactement le type d’interruption qu’un hôpital occupé ne peut endurer. Les techniques de modélisation-simulation vont supporter un large éventail d’analyses dans les domaines de la pharmaceutique et de la santé sans nécessiter d’expériences coûteuses et pénibles. La simulation va permettre de mettre en jeu de multiples scénarios rapidement et facilement. Mais de manière encore plus importante, le soin apporté aux patients ne souffrira pas du processus de simulation ni de la reconfiguration des plans.

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Opinions et témoignages

  • L’outil de modélisation le plus flexible du marché. 1) à travers la plateforme Java et l’accès à la programmation Java, quand il est nécessaire de faire du sur-mesure. – et 2) à travers les possibilités de mêler différents types de modèles. Une bonne bibliothèque avec des objets prédéfinis and des modules préconstruits– eux même flexibles, des améliorations continues disponibles dans les nouvelles versions et un très bon support orienté client, constituent à mes yeux les caractéristiques grossières du produit.

    Stefan Bengtsson,
    County of Stockholm
  • AnyLogic est suffisamment flexible pour convenir à la recherche sur les systèmes et les politiques, cependant assez robuste pour produire des applications autonomes pouvant aider d’autres personnes dans leur travail professionnel.

    Neil McEvoy,
    HealthEngineer
  • AnyLogic s’est avéré un outil très utile car je peux construire des simulations à l’aide de différentes méthodologies de simulation et en créant des interfaces intuitives et attractives pour les utilisateurs finaux. La plupart des fonctionnalités sont disponibles sous forme d’objets prédéfinis, mais c’est une chance de pouvoir ajouter vos propres structures selon les besoins. Leur équipe de support technique est très compétente et réactive ; leur soutien a été le fait marquant de mon expérience.

    Principal Informatics Scientist,
    AstraZeneca Pharmaceuticals
  • We’ve been using AnyLogic probably for four years now. Most of my work time I was working with another academically based agent based modeling system. We were aware that AnyLogic existed, but only after a while did we think that maybe we should look at it instead of looking at the system we were using, and we found that it was easier for us to learn and to implement.

    Neil McEvoy, Director,
    Centre for Research in Healthcare Engineering
  • AnyLogic is flexible: I don't feel hemmed in with any approach, and version 7 is a huge leap forward in the multimethod capability. We usually make changes with our eyes wide open thanks to AnyLogic!

    Keith Stockman, Manager of Projects and Operations Research, General Medicine Program,
    Monash Health
  • We chose AnyLogic to tackle our large complex problem because of the multimethod models you can use, the mix of agent based, discrete event and system dynamics is a very useful combination. My favorite part of AnyLogic is all the dashboard features, the great charts and business intelligence you can get from the agents that are working in the model.

    Kyle Johnson, Global Business Services, Advanced Analytics and Optimization,
    IBM
  • AnyLogic allows to describe processes and explain them to decision makers. Its advantages are the great flexibility in reproduction of problems and the possibility to use system dynamics, agent based and discrete event simulation in one model.

    Romeo Placido, Director Hospital Radiology,
    Azienda Sanitaria Provinciale di Messina
  • I see modeling and simulation capabilities, especially agent-based modeling techniques, as critical to helping identify breakthroughs with complex phenomena associated with health care delivery. Integrating diverse types of data with multi-method simulation can advance our understanding of biological phenomena in order to deliver higher quality health care. AnyLogic’s leadership in agent-based modeling, combined with its unique approach in a Java-based architecture, enables Health Services Consulting to navigate new territory and pursue cutting-edge projects now and in the future. I’m excited about the possibilities.

    Roger A. Edwards, ScD, Vice-President,
    Health Services Consulting Corporation
  • Multimethod modeling is the most important feature of AnyLogic. The biggest advantage for me was the capability for advanced healthcare modelling and simulation.

    Geoff McDonnell, Director,
    Adaptive Care Systems and Synergia
  • We have found AnyLogic to be powerful, robust, and suitable for a wide variety of modeling projects. The ability to model using any of the major paradigms (or a combination) allows us to tailor our models appropriately. The user interface is easy to understand for people of all levels of education and experience. AnyLogic's superb technical support has helped us to model very complex systems that we would not have been able to do otherwise.

    Mark Kazmierczak,
    Gryphon Scientific
  • J’utilise AnyLogic depuis ces deux dernières années, et je pense qu’il représente le logiciel de simulation le plus complet et le plus utile du marché. J’avais également expérimenté d’autres outils, et aucun d’entre eux n’était capable d’intégrer les paradigmes de modélisation à méthodes multiples. AnyLogic le fait. A présent, AnyLogic nous sert d’outil de modélisation pour plusieurs projets portant sur la logistique ou des activités cliniques, ou pour la modélisation des flux patients / personnel. Si vous recherchez une solution complète, ceci peut être un bon choix.

    Alvaro Gil,
    Jewish General Hospital - Montreal
  • J’ai eu l’occasion d’utiliser AnyLogic et un certain nombre d’outils de simulation dans le cadre de la conception des plans de services hospitaliers pendant de nombreuses années. Je préfère AnyLogic pour sa flexibilité et ses capacités multimodales ; je le recommande donc sans réserve.

    Keith Stockman,
    Monash Health
  • J'utilise AnyLogic depuis quelques années pour construire des modèles dans le domaine social et médical. J’apprécie le fait que vous pouvez l'utiliser pratiquement dès l’installation et obtenir déjà des résultats avec des présentations très simples. Le fait que je puisse mélanger et faire correspondre des paradigmes de simulations tels que ABM et la dynamique système... dans mes modèles laisse la porte ouverte aux opportunités. Grâce à la simplicité de son interface avec les classes ou les librairies Java, le système est facilement personnalisable. Je peux aisément publier les modèles sur un site web ou pour un déploiement individuel. Et, cerise sur le gâteau, je peux travailler en équipe à l’aide du contrôle de source typique SVN...

    David Lovece,
    Northeastern University

Sociétés qui utilisent AnyLogic dans le domaine : système de santé

Exemples de projets

  • Aide à la décision en soins de santé par simulation hybride – Unités d’AVC mobiles
    Les AVC causent de graves invalidités, génèrent des coûts élevés en soins et en rééducation, et leur fréquence augmente au sein d’une population de plus en plus âgée. Les thromboses en sont la source prédominante et, dans la mesure du possible, celles-ci doivent être traitées par thrombolyse (sauf en cas de thrombose hémorragique, et en veillant à attendre 4,5 heures après l’attaque). Actuellement, le processus de transport et l’administration interne des hôpitaux font perdre un temps précieux au patient. La mise en place d’unités d’AVC mobiles est apparue comme un remède possible.
  • Modélisation par simulation basée sur les statistiques des soins de santé
    Afin de prendre leurs décisions, les professionnels de la santé ont besoin d’outils pour planifier, tester et évaluer les nouvelles technologies et interventions. Patrick Einzinger et Christoph Urach de DWH Simulation Services et de l’Université de technologie de Vienne, en partenariat avec l’Association autrichienne des assurances sociales (AASI), ont pu analyser les données publiques afin de prendre des décisions critiques pour le futur.
  • Simulation de l’exploitation dans une maternité
    Ce modèle simule le service de maternité dans un hôpital en cours de construction. Le but de ce modèle est de servir de support aux discussions sur les ressources, les capacités et les méthodes de travail requises pour cette nouvelle maternité. Le projet a été réalisé pour l’hôpital de l’université de Karolinska dans le comté de Stockholm (Suède).
  • Evaluation de la capacité de prise en charge en termes de patients hospitalisés
    Le comté de Stockholm (Suède) dirigeait un projet de construction d’un nouvel hôpital hautement spécialisé. L’administration de la santé du comté a demandé si elle obtiendrait un niveau acceptable de production de soins à l’aide des investissements et des plans en cours concernant divers problèmes opérationnels et stratégiques. Pour obtenir des réponses à ces questions, elle a utilisé la modélisation de simulation d’AnyLogic.
  • Traitement de tous les besoins en soins des patients sous dialyse
    Le comté de Stockholm (Suède), comme chaque pays ou région, expérimente un besoin continu de prise en charge des besoins en soins de santé de divers groupes de patients. Chaque groupe peut être considéré comme une sous-population, avec ses propres caractéristiques et défis spécifiques. Le projet de simulation à l’étude se concentrait sur les patients sous dialyse, un groupe qui doit se rendre dans des installations de soins de manière fréquente.
  • Applications de réponses aux désastres à l’aide de la modélisation basée sur des agents
    Dans son effort pour trouver des solutions opérationnelles pratiques pour trouver une réponse rapide et efficace à une crise imprévue ou une catastrophe naturelle, Batelle avait besoin de tester l’efficacité d’une mise enplace d’un abri en 48 heures dans un scénario d’abri nucléaire improvisé (IND). Le but visé était de réduire les doses de radiations reçues pendant une évacuation de masse non coordonnée, en comparant l’évacuation immédiate avec la mise en place d’un abri.
  • Evaluation des politiques de santé afin de réduire le taux d’accouchements par césarienne
    La nécessité de réduire le taux d’accouchement par césarienne est reconnue par de nombreux chercheurs depuis des années. Pour la première fois, dans une recherche menée pour l’Etat de Washington State, Alan Mills, FSA MAAA ND, actuaire chercheur, et ses collègues ont reproduit cette partie du système de soins américain dans un modèle de simulation.
  • Formulation de politiques sur les soins de santé à l’aide de la simulation
    Cette initiative du Départment de l’ingénierie mécanique et industrielle de l’univerité de Toronto, le Centre de recherche sur l’ingénierie de la santé (CRHE), répondait au désir immédiat et irrésistible d’apporter des améliorations dans le rendement et la qualité du système de santé Canadien.
  • An Agent-Based Explanation for SPMI Living Situation Changes
    Over the past 60 years, the number of Severely and Persistently Mentally Ill (SPMI) patients in the US living in the community increased. Yet a growing minority of people with severe illness are worse off because they are homeless or incarcerated. In this case study, IBM Global Research and Otsuka Pharmaceuticals used an agent-based approach to model these remarkable swings.
  • Modélisation du lancement d’un produit pharmaceutique
    Une grande firme pharmaceutique a eu recours à Bayser Consulting pour développer une stratégie de lancement d’un produit. La modélisation de simulation a été appliquée à la reconstitution des interactions entre les sociétés, les médecins et les patients.