基于离散事件仿真模型的社区药房药师操作优化

《Discover Health Systems》：Optimization of pharmacist operations in community pharmacies using a discrete event simulation model

　　

本研究旨在利用离散事件仿真(Discrete Event Simulation, DES)探讨社区药房中药师任务的优化策略。研究人员在日本一家社区药房进行了为期5天的工作日观察调查，并基于观察数据构建了DES模型。在研究期间，共有652名患者访问药房，收集到638份完整数据集。通过将构建模型的结果与实际观察数据进行对比，验证了预测的患者总停留时间和模型行为，从而确认了其有效性。该验证模型被定义为基线模型，随后用于模拟以下情景下患者总停留时间的变化：药师人员配置调整、假设发药自动化下的发药时间缩短、用药咨询时间增加，以及这些情景的组合。仿真结果表明，将药师从咨询区重新分配至发药楼层，使患者总停留时间从基线模型的18.9分钟（95%置信区间[Confidence Interval, CI]：18.5–19.2）缩短至14.4分钟（95% CI：14.3–14.5），并将咨询时间占比从21.0%提高至27.6%。通过假设自动化缩短发药时间，进一步将患者总停留时间减少至11.8分钟，并将咨询时间提高至33.6%。此外，人员配置优化与自动化的结合产生了最高效的模拟工作流，能够在不显著增加患者总停留时间的情况下延长咨询时长。本研究展示了DES在优化药房运营方面的潜在效用，为在不同药房环境中提升以患者为中心的药学服务提供了一种实用方法，并支持了高效的医疗服务交付。

论文解读

研究背景与意义

在日本，随着人口老龄化的加剧，社区药房面临着日益增长的医疗需求和合格药师及工作人员相对短缺的挑战。传统的药房运营侧重于处方接收、调配、核对及用药指导等技术性操作。日本厚生劳动省发布的《患者药房愿景》旨在将所有社区药房重构为以患者为中心的机构，强调药物信息的集中管理、24小时家庭医疗保健支持以及与医疗机构的协作。然而，现实中药师在家庭医疗中花费的通勤时间导致人力不足，且当前实践中分配给用药咨询的时间往往不足。在医院，用药咨询可持续15至20分钟甚至超过30分钟，而在社区药房，咨询通常在5分钟内结束。在高峰时段，为了缩短患者总停留时间，咨询时间往往被进一步压缩。用药咨询是调配过程中至关重要的面向患者的服务，其改善不仅对患者满意度至关重要，还能预防药物相关问题(Drug-Related Problems, DRPs)，增强患者的健康意识、用药依从性及对药师的信任，进而降低医疗成本。因此，探索在不造成运营中断风险的前提下优化管理策略显得尤为迫切。本研究正是基于此背景，旨在评估通过调整人员配置、引入自动化和延长咨询时间来优化药师任务策略的有效性。

关键技术方法

本研究采用离散事件仿真(Discrete Event Simulation, DES)技术，以日本滨松市一家综合医院旁的社区药房为研究对象。研究选取了2020年11月24日至30日的连续5个工作日进行观察。研究人员收集了药师自我报告的任务起止时间（包括处方接收、发药、发药审核、用药咨询和付款）以及处方记录（药物种类、天数、包装方式等）和患者人口统计学数据。在建模过程中，患者总停留时间被明确定义为从接收到付款完成的时间。研究人员使用Simul8 Professional软件构建概念模型，将处方视为实体(Entities)，药师和单位剂量包装系统视为资源(Resources)，发药、审核和咨询视为活动(Activities)。模型参数基于观察数据估算，并通过200次重复模拟来减少随机变异性，最终以均值和95%置信区间(CI)呈现结果。

研究结果

模型验证

研究人员将仿真输出与实际观察数据进行对比，结果显示基线模型的预测误差小于4分钟，用药咨询时间占比差异在5.0%以内，95% CI的重叠支持了基线模型的有效性。

场景1：药房人员配置

将药师配置从基线的“一楼4人、二楼3人”调整为“一楼3人、二楼4人”或“一楼2人、二楼5人”。结果显示，增加二楼发药和审核人员显著缩短了患者总停留时间（降至14.4分钟和14.3分钟），并提高了咨询时间占比（升至27.6%和27.8%）。这表明原配置中二楼存在瓶颈。

场景2：发药自动化

假设发药时间缩短至当前的70%-90%。研究发现，结合“一楼3人、二楼4人”的配置，当发药时间降至0.7倍时，患者总停留时间最短（11.8分钟），咨询占比最高（33.6%）。这揭示了一个系统效应：二楼发药时间的过度缩减会导致一楼咨询区成为新的瓶颈。

场景3：增加用药咨询时间

假设咨询时间延长至当前的1.1至3.0倍。结果显示，在“一楼3人、二楼4人”的配置下，即使咨询时间延长1.5倍，患者总停留时间也不会超过基线水平（18.9分钟）。这为在不降低效率的前提下扩展患者服务提供了量化依据。

场景4：组合场景

综合前三个场景，研究发现“一楼3人、二楼4人”的人员配置结合发药自动化，是实现减少患者总停留时间与增加咨询时间之间最佳平衡的方案。在此方案下，咨询时间可延长至当前的2.0倍，且咨询时间占比预计提升至27.6%–44.6%。

讨论与结论总结

讨论部分指出，患者总停留时间是衡量医疗服务机构绩效的重要指标，过长的等待时间会增加药师工作量并易引发调配错误。DES模型能够有效诊断当前工作流的瓶颈，并对未来的运营变化进行前瞻性预测。关于发药自动化，虽然其引入成本高昂，但本研究表明其能显著释放药师的时间用于患者咨询及其他以患者为中心的服务（如家庭医疗）。此外，研究特别提到单位剂量分包(Unit-dose packaging)会显著增加咨询时间，这与老年人口增多及处方药物数量增加有关，未来需将此纳入考量。

研究局限性主要包括：单中心且观察期仅为5个工作日，限制了结果的广泛普适性；模型未纳入非药师行政人员及国际上日益成熟的“药学技术员(Pharmacy technicians)”角色；药师任务时间为自我报告，可能存在测量偏倚。

结论

综上所述，本研究利用DES模型考察了社区药房操作流程变更对患者总停留时间的潜在影响。结果证明，通过结合药师人员配置调整、缩短发药时间及增加用药咨询时间，可以在不显著增加患者总停留时间的情况下延长用药咨询时长。更重要的是，该研究证明了计算机仿真能够在无风险环境中定量预测药房运营变化的能力，凸显了其作为探索工作流效率和以患者为中心服务提供方法论工具的实用性。未来需要在更多药房环境中开展进一步研究，并与药房从业者持续合作，以验证这些发现并使仿真方法适应不断变化的社会需求。