Valutazione di lungo termine delle strategie di pianificazione dei blocchi operatori A. Agnetis1, A. Coppi1, M. Corsini1, G. Dellino2, P. Detti1, C. Meloni3, G. Murgia1, M. Pranzo1 1 Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione, Università di Siena 2 IMT Institute for Advanced Studies, Lucca 3 Dipartimento di Ingegneria Elettronica, Politecnico di Bari

Il progetto GeRiCO - Gestione delle Risorse Critiche in ambito Ospedaliero (PAR FAS Regione Toscana - Linea di Azione 1.1.a.3) Si propone di individuare, modellare, analizzare e ottimizzare i processi a maggiore criticità in ambito ospedaliero È condotto da un gruppo di ricercatori del Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell’Università di Siena Al progetto partecipano ASL 11 (Ospedale San Giuseppe - Empoli) e ASL 7 (Campostaggia – Poggibonsi) Health care expenditure QoS as perceived by patients

Il progetto GeRiCO Due filoni di ricerca principali: Analisi e ottimizzazione della fase di pianificazione operativa del blocco operatorio Progettazione del Master Surgical Schedule (MSS) Selezione degli interventi di chirurgia elettiva Problemi decisionali nei processi di trasporto sanitario Definizione degli instradamenti dei veicoli Sincronizzazione di veicoli e appuntamenti Due filoni di ricerca principali: Analisi e ottimizzazione della fase di pianificazione operativa del blocco operatorio Progettazione del Master Surgical Schedule (MSS) Selezione degli interventi di chirurgia elettiva Problemi decisionali nei processi di trasporto sanitario Definizione degli instradamenti dei veicoli Sincronizzazione di veicoli e appuntamenti Health care expenditure QoS as perceived by patients

Pianificazione blocchi operatori Criteri per la definizione e gestione del programma operatorio nel corso dell’anno obiettivo: calcolare in modo integrato MSS e programma operatorio dettagliato, tenendo conto di diversi gradi di libertà Con MSS fissato, risoluzione di SCAP integrato con il calendario delle disponibilità dei chirurghi obiettivo: calcolare il programma operatorio e raccordarlo con la preospedalizzazione, utilizzando i modelli in modalità rolling horizon Criteri per la definizione e gestione del programma operatorio nel corso dell’anno obiettivo: calcolare in modo integrato MSS e programma operatorio dettagliato, tenendo conto di diversi gradi di libertà Con MSS fissato, risoluzione di SCAP integrato con il calendario delle disponibilità dei chirurghi obiettivo: calcolare il programma operatorio e raccordarlo con la preospedalizzazione, utilizzando i modelli in modalità rolling horizon Health care expenditure QoS as perceived by patients

La pianificazione chirurgica Il blocco operatorio rappresenta una delle risorse più complesse e costose di un ospedale Avere sedute operatorie troppo piene o, al contrario, troppo corte porta in entrambi casi a costi aggiuntivi e/o sprechi La pianificazione chirurgica ha inoltre un impatto diretto sulla qualità del servizio al paziente, per cui va tenuto conto in modo adeguato dei tempi di attesa e dell’effettiva priorità dei vari interventi Health care expenditure QoS as perceived by patients

Programma operatorio La definizione del programma operatorio della settimana successiva consiste di due decisioni concomitanti ma distinte: Assegnazione delle sedute operatorie alle varie specialistiche (Master Surgical Schedule Problem, MSSP) Selezione di interventi (elettivi) dalle liste di attesa delle rispettive specialistiche (Surgical Case Assignment Problem, SCAP) Health care expenditure QoS as perceived by patients

MSS SCAP Liste d’attesa Lun Mar Mer Gio Ven OR1 OR2 OR3 OR4 OR5 OR6 Ginecologia Urologia Day surgery Chirurgia generale Otorinol. Ortopedia ____________________ ____________________ ____________________ ____________________ ____________________ ____________________

MSSP e SCAP Input: liste di attesa per ogni specialistica Record: Output: programma (MSS+SCA) della chirurgia elettiva Specialistica: Day surgery Case ID Data inserimento Durata (min) Classe di priorità Tempo attesa corrente (g) Due date 6210 15/06/2011 30 B 27 15/08/2011

Pull In un sistema di tipo pull, è la richiesta dei clienti che determina il rilascio di un servizio, ossia questo non è pianificato in anticipo “Nessuno dovrebbe produrre beni o servizi finché il cliente non li richiede” [Womack and Jones 1996] Nel contesto del percorso chirurgico, la domanda dovrebbe pilotare il programma operatorio Health care expenditure QoS as perceived by patients

Obiettivi della ricerca Progettare un modello di ottimizzazione per la chirurgia elettiva compatibile con un flusso “tirato” dalla domanda (>>>pull) Valutazione costi/benefici relativamente all’impiego congiunto di due approcci: Adottare un metodo per la selezione degli interventi dalle liste di attesa basato sulla priorità, sulla loro durata e sulla data di ingresso in lista Adottare un MSS dinamico che consenta di inseguire la domanda modulando flessibilità e complessità organizzativa

Drivers Efficienza: ottimizzare l’utilizzo delle sale operatorie Qualità del servizio: riduzione dei tempi di attesa e rispetto delle normative regionali Sicurezza: gli interventi a maggiore priorità (classe A) sono favoriti Sostenibilità: non deve richiedere risorse di calcolo costose o complesse

Letteratura Sullo scheduling delle sale operatorie esiste una vasta letteratura, in cui: i problemi sono affrontati separatamente [Blake et al 2002, Van Houdenhoven et al. 2007, Sier et al. 1997…] i problemi sono affrontati in modo sequenziale [Testi et al. 2007, 2009…] recentemente, l’analisi ha incluso anche aspetti di integrazione col percorso chirurgico [van Berkel 2011, van Oostrum et al 2008, Evers et al 2010…]

MSS fisso In molti casi, gli ospedali mantengono l’MSS costante per un determinato periodo (mesi, un anno) Permette una previsione più semplice dell’occupazione dei posti letto prima e dopo l’intervento Consente di avere schedule ripetitivi per i chirurghi e per il personale ma L’MSS non è collegato allo stato corrente delle liste di attesa Situazioni contingenti possono riflettersi in uno sbilanciamento tra liste di attesa

1. Modello per MSS fisso Kis = Pis(90 − Ris) Se l’MSS è fissato, solo l’assegnamento di operazioni deve essere deciso (SCAP) All’operazione i della specialistica s è possibile associare un punteggio (score) Kis Kis = Pis(90 − Ris) Durata operazione (minuti) Slack time (giorni)

Il modello (di ottimizzazione matematica) seleziona gli interventi che massimizzano lo score complessivo nel rispetto dei vincoli di durata delle sedute Score Durata di una seduta

MSS dinamico Se l’MSS varia nel tempo, la capacità del blocco operatorio può adattarsi maggiormente all’andamento della domanda Valutare il tradeoff tra flessibilità e complessità organizzativa Deve essere accettato dal personale e i processi devono essere progettati in modo coerente

MSSP e SCAP I due problemi possono essere affrontati in modo integrato, in un singolo modello di ottimizzazione oppure Prima si determina l’MSS, e successivamente le sedute sono popolate con interventi selezionati dalle rispettive liste di attesa (approccio di decomposizione) Adottare uno o l’altro approccio dipende dalle risorse computazionali disponibili e dalle politiche gestionali

2. Modello (totalmente) flessibile Un MSS diverso (con il corrispondente SCA) è calcolato “ex novo” ogni settimana Un modello di ottimizzazione determina l’MSS e congiuntamente seleziona gli interventi che massimizzano lo score complessivo, nel rispetto di un insieme di vincoli che riguardano, oltre alla durata delle sedute, anche limiti sulla tipologia di sedute e sulle caratteristiche delle sale operatorie

Score Durata di una seduta Min/max no. di sedute per ogni specialistica Min/max no. Di sedute parallele per ogni specialistica

3. Modello con cambi Una strategia intermedia tra quella fissa e quella totalmente flessibile è quella di permettere un numero limitato di cambi rispetto a un MSS di riferimento Un cambio consiste nel riallocare una seduta da una specialistica a un’altra La distanza tra due MSS è il numero di cambi che consentono di passare dall’uno all’altro

3. Modello con cambi Change policy (b,D): L’ MSS rimane invariato per b settimane Il nuovo MSS ha distanza al più D dall’MSS di riferimento Si può allora modificare il modello totalmente flessibile vincolando la ricerca a MSS che distano al più D dall’MSS di riferimento

3. Modello con cambi Domanda-chiave: Quanta flessibilità è necessaria per avere miglioramenti significativi nella qualità del servizio, mantenendo un accettabile livello di complessità organizzativa? L’idea è di valutare questo tradeoff simulando diversi scenari

Case study L’analisi riguarda il blocco operatorio dell’Ospedale San Giuseppe di Empoli Non tutte le specialistiche possono essere assegnate a tutte le sale Per le emergenze deve essere sempre disponibile una sala vuota o una sala rapidamente liberabile (con una operazione breve in corso) Limiti sul numero di sedute settimanali per ogni specialistica, sui possibili assegnamenti di specialistiche alle sale, sul numero di sedute parallele per ciascuna specialistica etc

MSS in uso Lun Mar Mer Gio Ven OR1 OR2 OR3 OR4 OR5 OR6 GINECOL. GIN./URO. DAY SURG. DAY SURG. DAY SURG. DAY SURG. OTORINOL. CHIRURGIA DAY SURG. CHIRURGIA CHIRURGIA CHIRURGIA OTORINOL. CHIRURGIA UROLOGIA OTORINOL. UROLOGIA ORTOPED. ORTOPED. ORTOPED. . ORTOPED. ORTOPED. ORTOPED. ORTOPED. . ORTOPED. . ORTOPED. ORTOPED.

Change policies D(b,D): l’MSS rimane lo stesso per un blocco di b settimane, alla fine delle quali sono consentiti al più D cambi dall’ultimo MSS S(b,D): l’MSS rimane lo stesso per un blocco di b settimane, alla fine delle quali l’MSS può essere sostituito da uno nuovo, avente distanza al più D da un MSS di riferimento

Change policies considerate Fisso MSS fisso D(13,∞) un nuovo MSS ogni tre mesi D(4,2) due cambi alla fine di un blocco di quattro settimane D(1,1) un cambio a settimana dal MSS precedente D(1, ∞) un nuovo MSS ogni settimana S(1,1) un cambio a settimana rispetto a un MSS dato (l’MSS attualmente in uso nell’ospedale)

Esperimenti Abbiamo osservato il comportamento del sistema in 10 simulazioni annuali Tasso di arrivo uguale a quello reale per ogni specialistica Tutte le simulazioni partono dalle liste di attesa reali Per ogni settimana si risolvono il modello fisso, quello flessibile e quello con cambi, a seconda della change policy adottata

Performance settimanale media – scenario base # op. # op. in rit. % t.s. vuoti tardiness media Fisso 186 69 4,51% 12 D(13, ) 192 63 0,99% 9 D(4,2) 194 50 0,10% 8 D(1,1) 43 0,05% 7 D(1, ) 193 30 0,04% S(1,1) 189 60 3,13% 10

Performance settimanale media – scenario stressato # op. # op. in rit. % t.s. vuoti % t.s. vuoti* lateness media max lateness tardiness media Fisso 187 91 4,26% 3,77% 2 67 19 D(13, ) 191 89 0,75% 0,59% 49 15 D(4,2) 193 61 0,04% 0,00% 1 45 14 D(1,1) 55 0,03% 40 13 D(1, ) 44 -5 27 12 S(1,1) 190 84 2,09% 2,01% 56 16

Performance settimanale media – scenario large-scale (12 sale) # op. # op. in rit. % t.s. vuoti tardiness media Fisso 382 104 4,46% 10 D(13, ) 386 97 0,50% 9 D(4,2) 387 91 0,04% 8 D(1,1) 0,06% D(1, ) 78 0,07% 7 S(1,1) 380 118 1,89% 11

Liste finali vs. liste iniziali (base) # op. # op. in rit. tardiness media Tempo attesa Iniziale 1373 777 33 90 Fisso 1502 246 3 44 D(13, ) 1160 13 34 D(4,2) 1051 9 30 D(1,1) 1057 2 28 D(1, ) 1068 21 S(1,1) 1329 117 1 40

Liste finali vs. liste iniziali (per classe di priorità) B C # op. Lat. T.Att. Iniziale 157 32 62 413 25 85 803 20 110 Fisso 102 2 31 534 -14 45 843 -45 44 D(13, ) 41 -15 14 319 -31 28 719 -59 30 D(4,2) -20 9 266 -36 23 757 -58 D(1,1) 29 -21 252 -37 22 776 D(1, ) 27 258 -38 21 781 S(1,1) 262 775

Liste finali vs. liste iniziali Day surgery Ear-nose-throat Orthopedics MSS fisso D(1,1) MSS flessibile D(4,2) General surgery Urology Gynecology Day surgery Ear-nose-throat Orthopedics General surgery Urology Gynecology Day surgery Ear-nose-throat Orthopedics

Interazione tra specialistiche Mantenendo l’MSS costante, otorinolaringoiatria ha sostanzialmente svuotato la propria lista, ma a scapito delle altre specialistiche Day surgery Ear-nose-throat Orthopedics Stable policy MSS fisso

# operazioni in ritardo

Ritardo medio

# operazioni in lista di attesa finali

Conclusioni Risolvere SCAP ogni settimana (perfino con MSS fisso) porta sensibili benefici, tuttavia… …qualsiasi change policy porta ulteriori miglioramenti in termini di tutti gli indici Una change policy dinamica risulta migliore di una statica, e non vi sono enormi differenze tra diverse change policies dinamiche Introdurre anche un piccolo livello di flessibilità produce miglioramenti significativi nel tasso di utilizzo delle sale, nel bilanciamento delle liste e nella riduzione dei tempi di attesa Cambiare poco e spesso è meglio che cambiare molto ma di rado

Ricerca in corso e futura Raffinamento dei modelli di allocazione, a includere aspetti stocastici come: Pattern di domanda variabili nel tempo Durate probabilistiche delle operazioni Integrazione con il percorso chirurgico: Bed management Pre-ospedalizzazione Sperimentazione sul campo