中日友好医院的门诊采血区设施配置与布局优化.docx
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中日友好医院的门诊采血区设施配置与布局优化
中日友好医院的门诊采血区设施配置与布局优化
采血是门诊服务的重要环节之一。
由于采血人流量大、到达时间集中，门诊采血区常出现患者排队时间长、人多拥挤等现象。
既往针对采血区的研究，较多从医疗管理角度展开探讨[1-3]，鲜见建筑领域的研究，更是缺乏针对采血区设施配置和布局的精细化研究。
因此本文运用Anylogic仿真方法，构建采血区仿真模型，基于仿真结果分析问题，并提出相应的优化策略，为同类门诊采血区的设计和运营提供参考。
一、Anylogic仿真方法
（一）Anylogic仿真软件
Anylogic是目前技术较为成熟的行人仿真软件之一，由俄罗斯XJTechnologies公司研发，几乎支持现有的所有离散事件和连续建模方法，具有图形化的仿真操作界面，特别适合大型复杂建筑物内的行人仿真，如医院、机场、地铁站等。
Anylogic专门开发了行人仿真库，可以在物理层对行人进行建模，包括:
对象的大小、对象的视野范围、障碍物、楼梯、边界、优先次序等。
借助于行人库，可以对系统进行更精确的测量和优化，能够更直观地找出系统中的瓶颈所在[4]。
此外，Anylogic可以通过收集不同区域的密度，以评估服务设施的服务能力。
Anylogic的核心算法是社会力模型。
该模型的连续性特征使其可以精确描述各种层次的作用力，故模型计算结果可靠，比较接近真实情况[5]。
本研究应用的是AnylogicProfessional8.5.1软件。
（二）Anylogic仿真实验流程
第一步：
收集基础数据并进行整理。
本研究涉及的基础数据包括采血区空间尺寸、设施数量，以及患者行为特征等数据。
第二步：
建立仿真实验模型。
对采血患者类型、到达数量，以及各种服务设施（自助取号机等）、采血窗口、采血区出入口等进行标记。
第三步：
基于基础数据设置仿真参数，并调整至仿真模型中患者行为能够真实地反映实际情况。
第四步：
进行仿真实验，输出数据，如患者密度、等候空间人数、患者逗留时间等，分析问题。
第五步：
提出相应的优化方案。
再次仿真，验证其是否到达优化的效果。
图1 仿真实验流程
二、基于Anylogic仿真法的采血区问题分析
（一）采血区基础数据
中日友好医院位于北京市朝阳区，始建于1984年，是一所集医疗、教学、科研和预防保健等多项功能为一体的三级甲等综合性医院。
门诊采血区位于二楼，独立成区，设有两个出入口。
采血工作区设有9个采血窗口；等候区设有15个座位，单排式布局；自助服务区设有自助取号机1台，位于采血区东侧的走廊内,走廊设有休息座椅，供采血患者使用（图2）。
图2 采血区平面图
患者主要从走廊西侧进入，到达东侧的自助服务机取号，进入采血室等待，然后按照排队叫号顺序，到达窗口采血，之后离开。
除以上建筑空间、设施和采血流程，研究中还通过实地计数的方式采集了早高峰时段（7：
30—9：
30）患者到达人数、采血窗口服务人数、自助取号机服务人数。
在此期间共到达患者350人，平均到达率为2.92人/min。
基于采血窗口服务人数（表1），求得采血窗口服务率为0.55人/min；基于自助取号机服务人数（表2），求得自助取号机服务率[1] [2] 为12.5人/min。
表1采血窗口服务人数
数据样本（批次）
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
采血窗口服务人数
（人/5分钟）
2
3
2
3
3
1
3
2
2
1
表2自助取号机服务人数
数据样本（批次）
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
自助取号机服务人数
（人/5分钟）
60
65
70
56
63
63
71
59
62
57
为获得患者的速度分布，在采血区选取一定距离，测量患者通过的时间来获得速度。
本次调研样本为156人，有效样本为132人，患者步速分布如图3所示。
患者步速范围在0.5~2.0m/s之间。
图3采血区患者步速分布图
以上数据将作为标定仿真模型参数的依据。
（二）仿真模型前提假设在仿真建模之前，根据研究目的，对系统进行一定的假设和说明以简化模型，从而降低仿真模型的建立难度，减少无关因素的干扰。
具体如下：
简化患者的空间状态，将患者简化为二维圆形，设置为（0.4，0.5）m；简化患者流线，通道内其他的患者行为流线不予考虑；患者均以最短路径到达目的地，无需询问他人，无折返的现象。
（三）仿真模型构建首先，将采血区平面示意图导入Anylogic软件中，应用行人库中的墙体、目标线、矩形区域、服务线、路径等空间标记模块绘制采血区的边界、出入口、自助取号机、等候排队区域、采血窗口等环境（图4）。
其次，利用Anylogic行人库中的PedSoure（生成源）、PedGoTo（走行最终目标）、PedService（接受服务）、PedSink（消灭源）等模块建立患者流程图（图5）。
最后，根据患者流线，将以上模块与空间标记模块一一对应，并设定所需参数（表3）。
图4 采血区环境仿真示意图
图5 采血流程图
表3仿真参数设置
模块
参数名称
数值
PedSoure
患者到达率
2.92人/min
患者速度
uniform（0.5, 2.0）
患者直径
uniform（0.4, 0.5）
PedService
自助取号机服务率
12.5人/min
采血窗口服务率
0.55人/min
（四）仿真数据分析
仿真时段选为采血高峰时段7:
30-9:
30。
运行模型，每60s输出一次数据，主要为：
患者密度图、等候区人数-时间曲线、患者逗留时间曲线。
图6 仿真4000s时患者密度图
患者密度图主要反映在仿真期间患者在空间中的平均密度，可通过添加密度图模块获得。
密度越高，颜色越偏红色；密度越低，越偏蓝色。
从患者密度图可以看出，自助服务区以及等候区密度最高，空间状态差（图6）。
对于等候区人数-时间曲线，须首先在区域模块（PedAreaDescriptor）中标记统计的区域，再在TimePlot模块中输入编码“pedAreaDescriptor.size（）”，输出每60s的人数数据，再对应时间绘制。
从仿真结果可以看出，大约2100s之前，等候区人数持续增加，此后在54~82人之间波动，持续约4900s，平均等候人数为70人（图7）。
对于患者逗留时间曲线，须首先利用流程建模库的TimeMeasureStart和TimeMeasureEnd两个模块统计患者逗留时间，其值可在TimePlot模块输入编码“timeMeasureEnd.dataset”输出，再依据对应的时间点绘制。
从仿真结果可以看出，患者逗留时间在1490~2473s之间波动，患者平均逗留时间约为1937s（图8）。
图7等候区人数-时间曲线
图8患者逗留时间曲线
（五）采血区问题分析
分析上述仿真数据，可以发现以下问题：
第一，设施配置问题。
自助服务机数量少，在高峰时期形成排队现象；采血窗口数量不足，导致等候人数过多，在有限的等候空间内形成拥堵，影响患者就医体验。
第二，布局问题。
自助服务机位置不合理，没有单独的排队空间，导致排队人流和交通人流相互干扰。
三、采血区优化策略与Anylogic仿真验证
（一）采血区优化策略
针对上述仿真结果中发现的问题，对设施配置和空间布局进行优化调整。
具体策略如下（图9）：
设施配置优化策略：
增加自助取号机和采血窗口数量。
具体数量采取逐个增加的方式，根据下一步仿真实验的效果决定最终增加数量。
布局优化策略：
根据自助取号机和采血窗口增加数量，扩大所对应的空间面积。
并将自助取号机调整至采血区内部、邻近西侧出入口，自成一个独立区域，以便于顺应主要人流走向，减少排队人流对其他空间的干扰。
图9 优化后采血区仿真示意图
（二）仿真对比验证
经过对设施配置以及平面布局的优化调整，再次运行7:
30-9：
30之间的采血仿真模型，得出优化后患者密度图（图10）、优化后等候区人数-时间曲线（图11）和优化后患者逗留时间曲线（图12）。
图10 优化后仿真4000s时患者密度图
图11 优化后等候区人数-时间曲线
图12 优化后患者逗留时间曲线
首先对比优化前后的患者密度图。
自助排队区域的红色消失，主要呈蓝绿色状态，说明平均密度明显降低，拥挤问题得到缓解。
采血室内的等候区的红色基本转黄，走廊等候区的红色几乎消失，表明平均密度降低，空间环境得到很大程度改善。
再对比优化前后的等候区人数。
优化后的高峰人数在25~51人之间波动，之前为54~82人；优化后平均等待人数为35人，较优化前的70人减少了50％。
最后对比优化前后的患者逗留时间曲线。
优化后的患者平均逗留时间为1369s,较优化前的1937s缩短了29%。
以上结果表明，增加自助取号机和采血窗口各1个，并采取相应的布局优化措施，可以有效改善采血区空间拥堵的状况，减少患者逗留时间。
四、结束语
Anylogic仿真方法适用于采血区空间分析，基于“患者密度、等候区-人数曲线、患者逗留时间曲线”仿真数据，可以直观有效地发现采血区设施配置不足和布局不合理的问题；通过Anylogic实验验证，确定了增加自助服务机和采血窗口数量，自助服务区独立并依据流线设置、设施数量增加相应空间面积的布局优化策略。
该研究成果可以为其他同类门诊采血区的设计与运营提供参考。
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