Отчеты / Отчет по работе №7

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

Санкт-Петербургский государственный

электротехнический университет

«ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)

Кафедра АПУ

отчет

по практической работе №7

по дисциплине «Моделирование систем»

Тема: Гибридное моделирование в AnyLogic.

Выполнила: Локкина О. С. Группа 5371

Преподаватель: Туральчук К. А.

Санкт-Петербург

2017

Вариант 9. Clinical Process Concepts.

Описание модели:

This is a system dynamics representation of the key concepts in the Clinical Process. It shows the pattern of flows of a group of patients through the Clinical Process. This Clinical Process consists of Assessment Investigation and Treatment, the Technical Component of Clinical Care. Here we are not interested in who does what to whom, but the overall pattern of flow of patients through the Clinical Process. In making the model run, we need to explicitly consider the time spent in each state, often determined by the service completion rate or the time taken in waiting and performing services. Finally, we also need to consider the fraction of people who take each path option and allow for Input Health States to recur after a Care Episode has been completed Change the sliders on some of the parameters while the model is running and click on the stocks or flows to observe the outputs.

Краткий перевод:

Данная модель показывает структуру потоков пациентов в клиническом процессе. Этот процесс состоит из оценочного исследования и лечения, технического компонента клинической помощи. Здесь нас не интересует, кто делает что и для кого, а общая картина потока. При запуске модели нам необходимо явно учитывать время, затрачиваемое на каждое состояние, часто определяемое скоростью завершения службы или временем ожидания и выполнения услуг. Наконец, нам также необходимо рассмотреть долю людей, которые выбирают определенный путь, и разрешить возращение в состояние «здоровья», после завершения лечения.

Потоковая диаграмма модели:

Рассмотрим потоки и накопители (начальное значение):

1. 

2. 

3. 

4. 

5. 

6. 

7. 

8. 

9. 

10. 

11. 

12. 

13. 

14. 

15. 

16. 

17. 

18. 

19. 

20. 

21. 

22. 

23. 

24. 

25. 

26. 

27. 

28. 

29. 

30. 

31. 

32. 

33. 

34. 

35. 

36. 

37. 

38. 

Запуск с первоначально заданными параметрами.

Увеличим долю пациентов, не нуждающихся в лечении с 0.3 до 0.9. Получим, что количество пациентов, требующих дальнейшего «расследования» ситуации, стремится к нулю.

Теперь изменим только время лечения, увеличив его до, например, 15 дней вместо 7. Теперь из-за большей длительности лечения пациенты не реализуют пропускной потенциал системы в OutputHealthState.

Далее поменяем уровень возникновения обеспокоенности о своем здоровье с 100 чел/день до 5 и уровень запроса лечения до 2 чел/день, а также время ожидания с 1 дня до 10.

В итоге аналогично предыдущему опыту система не используется в полном объеме.