Ik ontwikkel een planningsmethode om ziekenhuizen in Indonesië te helpen hun operatiekamers efficiënter te gebruiken.
Oki Almas Amalia (uit Indonesië) kwam in 2017 naar Nederland om naar de Universiteit Twente te gaan. Ze besloot hiertoe na een grondige zoektocht op internet naar universiteiten die programma's aanboden die gerelateerd waren aan zorglogistiek.
Het besluit om Healthcare Logistics te gaan studeren binnen de master Applied Mathematics aan de UT.
Tijdens een workshop leerde ik professor Boucherie kennen. Hij is medeoprichter en -voorzitter van het gerenommeerde Center for Healthcare Operations Improvement and Research (CHOIR) (www.utwente.nl/en/choir/). CHOIR is een onderzoeksgroep aan de Universiteit Twente met als missie zorginstellingen te helpen de efficiëntie, kwaliteit van zorg en service en kwaliteit van arbeid te verbeteren door hun processen opnieuw te ontwerpen en te optimaliseren. Na een bezoek aan de website van CHOIR wist ik zeker dat ik me wilde aanmelden voor de masteropleiding Applied Mathematics en voor de groep Stochastic Operations Research (SOR) wilde kiezen. Mijn afstudeerproject ging over het plannen van semi-urgente operaties op de spoedeisende operatiekamer met dagelijks begeleider Maartje van de Vrugt, postdoctoraal onderzoeker bij SOR en ook alumna van de UT-AM.
Er is een groot tekort aan deskundigen op het gebied van logistieke planning in Indonesië.
In ziekenhuizen in Yogyakarta, Indonesië, is het normaal dat artsen deelnemen aan managementwerk, bijvoorbeeld aan capaciteitsplanning. Dit veroorzaakt soms problemen omdat beslissingen meestal op basis van hun intuïtie worden genomen. Het zou veel handiger zijn om een logistieke planningsexpert dit werk te laten doen. Daar zouden niet alleen de ziekenhuizen, maar ook de patiënten baat bij hebben. Ik heb de ambitie om het onderzoek naar gezondheidszorglogistiek toe te passen in Indonesië.
Ik heb de kans om te promoveren in de onderzoeksgroep van professor Boucherie met beide handen aangegrepen om dieper in dit onderzoeksveld te duiken. Tijdens mijn promotieonderzoek werk ik deels op de UT en deels in Yogyakarta, Indonesië, in het kader van het joint degree programma tussen de UT en Universitas Gadjah Mada.
Hierdoor kan ik ter plekke overleggen met Indonesisch zorgpersoneel en hun zorgen en feedback meenemen in mijn onderzoek. Professor Boucherie bezoekt Indonesië één keer per jaar. Zo kunnen we de voortgang van mijn onderzoek persoonlijk bespreken en kan hij workshops geven op de universiteit om meer Indonesische studenten te interesseren voor logistieke planning via Applied Mathematics.
Het plannen van operaties met verschillende prioriteiten in speciale operatiekamercapaciteiten
In ziekenhuizen worden patiënten die een behandeling of operatie nodig hebben vaak ingedeeld op basis van hun urgentieniveau, elk met een eigen deadline. In ons werk beschouwen we operaties met twee urgentieniveaus: spoedeisende operaties, die binnen 6 uur moeten beginnen, en semi-spoedeisende operaties, die binnen 24 uur moeten beginnen.
Het plannen van urgente en semi-urgente patiënten is niet triviaal, omdat patiënten meerdere prioriteitsniveaus hebben en dus verschillende streefdata. De planner maakt voortdurend een afweging tussen het reserveren van capaciteit voor urgente patiënten die mogelijk onbenut blijven en het halen van de deadlines voor alle patiënten. We stellen twee beleidsregels voor om urgente en semi-urgente patiënten te plannen in de speciale OK-capaciteit: last-minute plannen en bijna-online plannen. Bij last-minute planning wijst de planner capaciteit toe aan de wachtende patiënten vlak voor het begin van het tijdslot waarin de patiënt behandeld zal worden. Bij near-online scheduling wijst de planner kort na aankomst van de patiënt een toekomstig tijdslot toe aan de patiënt. We hebben een Markov Decision Process (MDP) ontwikkeld voor beide planningsregels. We stellen ook twee heuristieken voor die gebaseerd zijn op het beleid dat ziekenhuizen gemakkelijk toepassen. In de eerste heuristiek gebruiken we alle beschikbare capaciteit om patiënten in te plannen vanaf het hoogste urgentieniveau. In de tweede heuristiek staan we toe dat we capaciteit reserveren om te anticiperen op spoedeisende patiënten die in het volgende tijdslot aankomen. Voor de in de tijd variërende aankomsten van patiënten gebruiken we niet-stationaire MDP, waarbij we de prestaties van het optimale beleid evalueren met behulp van discrete eventsimulatie en vergelijken met het beleid van de heuristieken. We testen de bruikbaarheid van onze methode door deze toe te passen op de situatie van ons partnerziekenhuis.
Ik kijk ernaar uit om bruikbare modellen te ontwikkelen, niet alleen voor het plannen van operaties, maar ook om inzichten te verschaffen in het oplossen van andere uitdagingen in logistiek beheer van de gezondheidszorg.
