Datagedreven capaciteitsplanning in langdurige zorg

Om het voor bewoners van een verpleeghuis mogelijk te maken om hun leven te leiden zoals zij dat willen, is het cruciaal dat de benodigde zorg zoveel mogelijk op het door hen gewenste tijdstip wordt geleverd. In de praktijk blijkt dit soms lastig. Een belangrijke uitdaging is om de personele capaciteit aan te laten sluiten bij de zorgvraag. Ofwel, hoeveel zorgmedewerkers zijn er nodig en wanneer moeten deze worden ingezet? In de huidige situatie gebeurt dat nog te vaak op basis van een onderbuikgevoel.

In dit artikel laten we zien dat meer nauwkeuriger inzicht in de vraag(patronen) en de toepassing van data-gedreven optimaliseringsmethoden maken het mogelijk om zorgvraag en de inzet van zorgmedewerkers beter op elkaar af te stemmen.

Het voorspelbare vraagpatroon gecombineerd met de mogelijkheid om zorg vooruit te schuiven maakt het gebruik van wachtrijmodellen in deze context lastig. De inzet van personeel hebben we daarom “gevangen” in een Mixed-Integer Linear Programming (MILP), waarbij de stochastiek wordt meegenomen door het toelaten van verschillende scenario’s. De wachttijden in opeenvolgende perioden zijn aan elkaar gerelateerd met behulp van een Lindley-achtige vergelijking.