Een ziekenhuis is een complexe omgeving. Allereerst bestaan ziekenhuizen vaak uit verschillende gespecialiseerde afdelingen, die veelal autonoom beslissen over bijvoorbeeld de opname of doorstroom van patiënten, terwijl die beslissingen niet zelden ook andere afdelingen ‘raken’. Bovendien is de doelgroep, patiënten, enorm gevarieerd en zijn behandelprocessen deels onvoorspelbaar.

Hutzschenreuter voerde vroeg in haar onderzoek een casestudy uit in het Eindhovense Catharina-ziekenhuis, om in kaart te brengen hoe behandelprocessen lopen en wat de belangrijkste knelpunten daarin zijn. Ze richtte zich hierbij vooral op cardio-chirurgische patiënten, onder meer vanwege de grootte van deze groep en de vaak complexe behandelingen van deze patiënten. “Hierbij zijn verschillende afdelingen betrokken, zoals de operatiekamers, de intensive care en een gespecialiseerde verpleegafdeling. De ingewikkelde chirurgische ingrepen en het risico op complicaties maken de behandelingen moeilijk voorspelbaar”, zegt Hutzschenreuter. Ook hield Hutzschenreuter rekening met overige chirurgische en spoedpatiënten die ook gebruikmaken van de operatiekamers en intensive care. “Die wisselwerking kan van grote invloed zijn op de betrokken patiëntstromen, omdat het de beschikbaarheid van benodigde bronnen, zoals bedden, beperkt en onzeker maakt.”

De gemaakte procesbeschrijving vertaalde de bedrijfswiskundige naar een zogenoemd agentenmodel. Een agent, waarvan er in veel systemen meerdere actief zijn, is simpel gezegd een softwareprogramma dat zich in een bepaalde omgeving bevindt en autonoom beslissingen neemt. Hutzschenreuter geeft een thermostaat als voorbeeld, die zelf constateert dat het bijvoorbeeld te koud is in een kamer en daarop de verwarming inschakelt. Dergelijke agenten kunnen ook in ziekenhuissystemen een grote rol vervullen, stelt Hutzschenreuter: “Verpleegkundigen bellen nu bijvoorbeeld heel wat af naar andere afdelingen om over en weer beslissingen te communiceren en af te stemmen. Agenten zouden dit kunnen overnemen.”

Tijdens de ontwikkeling van het agentengebaseerde model kwam Hutzschenreuter regelmatig in het ziekenhuis, onder meer om te toetsen of bepaalde aannames die ze had gedaan, wel strookten met de werkelijkheid. “Eén van mijn aannames was dat een patiënt die moet worden overgeplaatst naar een afdeling waar op dat moment geen bed vrij is, op zijn huidige afdeling gehouden wordt totdat er wél plaats is. In gesprekken met planners en managers leerde ik echter dat het niet altijd zo gaat; dat vaak wordt geprobeerd om tóch capaciteit vrij te maken of dat naar alternatieve overplaatsingen gekeken wordt.”

Vervolgens ontwikkelde Hutzschenreuter een uitgebreide simulatieomgeving om de toepasbaarheid van het agentengebaseerde model te beoordelen. Daarna bracht ze verschillende scenario’s in. “Wat gebeurt er bijvoorbeeld als de beddentoewijzing aan een afdeling verandert, of als we de regels voor opname of doorstroom wijzigen?” De geboren Duitse gebruikte de simulatie om betere, deels adaptieve beslissingsstrategieën voor het agentengebaseerde model te ontwerpen, met behulp van intelligente programma’s voor optimaliseren en leren.
Hutzschenreuter bestudeerde onder meer de voorspelling van de toekomstige bedbezetting om bijvoorbeeld opstoppingen in patiëntenstromen en lange wachtrijen te voorkomen. Met de technieken die ze ontwikkelde, kan rekening gehouden worden met het effect van een actuele beslissing op de toekomst. De onderzoekster benadrukt: “Deze technieken voorspellen níet hoeveel bedden over drie dagen precies bezet zullen zijn; daarvoor kamp je in een ziekenhuis met teveel onzekerheden en tussentijdse veranderingen. Wél kunnen we hiermee bijvoorbeeld berekenen hoe groot de kans is dat over drie dagen alle bedden bezet zijn. Als je dat weet, kun je daar bijvoorbeeld in je opname- of overplaatsingsbeslissingen van vandaag al rekening mee houden.”

In haar proefschrift presenteert de schrijfster ook methodes voor het optimaal aanwenden van bronnen. “Het is belangrijk dat de toegewezen bedden en operatiekamers van verschillende afdelingen goed op elkaar zijn afgestemd, om capaciteitsknelpunten te voorkomen.” Hierbij spelen verschillende doelen een rol: niet alleen wordt ernaar gestreefd zoveel mogelijk patiënten te behandelen, ook worden de bijbehorende kosten en de inzet van reservebronnen zoveel mogelijk beperkt. De promovenda presenteert verschillende beslissingsstrategieën die ervoor zorgen dat de verdeling van bronnen dynamisch wordt aangepast aan de steeds veranderde vraag.

Ook introduceert ze in haar proefschrift een beddenschuifmechanisme waarmee de adaptieve strategieën realistisch in de praktijk geïmplementeerd kunnen worden. “Op basis van een vaste capaciteit kunnen met dit mechanisme bedden tussen afdelingen geschoven worden, om zo knelpunten te voorkomen zonder extra bedden te hoeven inzetten.”

Bij het ontwerp van haar methoden hield de onderzoekster de begrijpelijkheid voor medisch specialisten nauwgezet in het oog: “Dit maakt de implementatie in de praktijk een stuk gemakkelijker”. Het ziekenhuis heeft er nog niet mee gewerkt, maar kijkt volgens de promovenda wel naar de kansen en mogelijkheden ervan. (MvdV)/.