Свяжитесь с нами

МедицинаВыполним ли SLA

Сколько врачей нужно, чтобы 95% пациентов приёмного отделения ждали меньше 30 минут?

Средние 18 минут ожидания выглядят прилично. Хвост распределения показывает совсем другое.

Что дал расчёт

Пациентов принято за 30 минут
было7196%+25 п.п.
Ожидание, 95-й процентиль
было7827мин−65%
Среднее ожидание
было1811мин−39%

На потоке 69 350 пациентов в год это8,1 тыс часовв год

Что за процесс и где он ломался

Приёмное отделение стационара: сортировка по тяжести, осмотр врача, диагностика, решение о госпитализации. Поток неравномерен: вечером и в выходные — вдвое выше.

Вопрос, на который отвечали

Сколько врачей нужно, чтобы 95% пациентов приёмного отделения ждали меньше 30 минут?

Признаки, по которым стало понятно: дело не в людях

Отчётность показывала среднее ожидание 18 минут и считалась приемлемой. Жалобы при этом не прекращались: страдали те, кто попал в вечерний пик.

Как процесс превратили в имитационную модель

Смоделировали поток по часам суток и дням недели, сортировку по тяжести, работу врачей по сменам и диагностические кабинеты. Считали долю пациентов, уложившихся в 30 минут, и 95-й процентиль: среднее такое обещание не проверяет.

Какие данные взяли и что честно допустили

Поток
190 пациентов в сутки, фактическое распределение по часам
Доли по тяжести
четыре категории сортировки
Осмотр врача
от 8 до 40 минут в зависимости от категории
Не моделировали
массовые поступления при ЧС — для них отдельный режим

Отчёт симуляции: что показал расчёт

Здесь будет живой отчёт симуляции

Расчёт по этому кейсу ещё не прогнан. После прогона сюда встанет тот же отчёт, что видит пользователь Storm: очереди, загрузка ресурсов, время цикла и стоимость одной заявки по каждому сценарию.

Какие сценарии прогнали и чем они отличались

Сценарии, прогнанные в модели
СценарийЧто меняли
Как есть БазовыйТекущий график врачей
Плюс один врач в вечернюю смену Усиление там, где пик
Плюс один врач равномерно по суткам Усиление без привязки к пику
Плюс врач в пик и приоритет лёгким случаям Усиление вместе с дисциплиной очереди

Было и стало

Сравнение «было / стало» по каждой метрике. У метрик разные единицы, поэтому каждая пара показана в своём масштабе.
  • Было
  • Стало
  1. Пациентов принято за 30 минут , %

    71
    96+25 п.п.
  2. Ожидание, 95-й процентиль , мин

    78
    27−65%
  3. Среднее ожидание , мин

    18
    11−39%
  4. Загрузка врачей в пик , %

    97
    83−14 п.п.
Ключевые метрики процесса до и после изменения
МетрикаБылоСталоИзменение
Пациентов принято за 30 минут , %7196+25 п.п.
Ожидание, 95-й процентиль , мин7827−65%
Среднее ожидание , мин1811−39%
Загрузка врачей в пик , %9783−14 п.п.

Что показал расчёт

  1. Среднее в 18 минут скрывало 78 минут у каждого двадцатого

    SLA живёт в хвосте распределения, а не в середине: по среднему проблемы нет вообще.

  2. Врач в вечернюю смену даёт вдвое больше, чем врач «равномерно»

    Одна и та же ставка, разный эффект — всё решает, попадает ли она в пик.

  3. Приоритет лёгким случаям поднимает долю в SLA, не ухудшая тяжёлых

    Короткие осмотры перестают стоять за длинными.

Что оказалось не так, как считали

Отчёт по среднему говорил, что всё в порядке. По факту каждый двадцатый пациент ждал больше часа — и именно эти люди писали жалобы. Средние значения тут не просто бесполезны, они маскируют проблему.

Сколько врачей нужно, чтобы 95% пациентов приёмного отделения ждали меньше 30 минут?

Что решили сделать и что получилось

Добавили врача в вечернюю смену и ввели приоритет для лёгких категорий. Потребность считали приёмом «Формула Эрланга», дисциплину очереди — приёмом «Приоритизация очереди».

Целевой показатель переписали со среднего на долю пациентов в пределах 30 минут.

Приёмы оптимизации, которые здесь сработали

Почему на этот вопрос отвечает имитационное моделирование, а совещание — нет

SLA — это утверждение о распределении, а не о среднем: «95% быстрее 30 минут» и «в среднем 18 минут» — разные обещания, и второе выполняется само собой. Модель считает весь хвост, потому что прогоняет каждого пациента по отдельности.

Где этот вывод не работает

Массовые поступления при ЧС из модели исключены: там действует отдельный режим, и планировать по нему обычную смену нельзя.

Частые вопросы по этому расчёту

question

answer

question

answer

question

answer

question

answer

Ваш процесс, ваши числа

Покажем на вашем процессе

Пришлите диаграмму и то, что знаете про поток: сколько заявок в день, сколько людей, сколько занимает операция. Соберём модель, прогоним сценарии, которые вы назовёте, и разберём отчёт вместе — с очередями, загрузкой ресурсов, сроком и стоимостью заявки.

  1. Присылаете диаграмму и три-четыре цифры про поток
  2. Собираем модель и прогоняем сценарии, которые вы назовёте
  3. Разбираем отчёт вместе и обсуждаем, что из него следует

Первый процесс считаем бесплатно: нужна диаграмма и несколько цифр по потоку.

Поддержка