ExtendSim在医疗资源调度中的实战应用解析

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1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   开发一个医院急诊科资源调度仿真系统。要求：1) 基于ExtendSim构建包含分诊台、诊室、检查设备等关键节点的仿真模型；2) 集成真实就诊数据输入接口；3) 提供资源利用率、患者等待时间等关键指标仪表盘；4) 包含三种典型场景的预设方案。使用DeepSeek模型自动生成优化建议，支持PDF报告导出。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近参与了一个医院急诊科资源调度的优化项目，使用ExtendSim仿真工具成功提升了医院急诊科的运营效率。整个过程从模型构建到结果分析，收获了不少实战经验，这里做个总结分享。

1. 项目背景与目标

某三甲医院急诊科长期面临患者等待时间长、资源分配不均的问题。高峰时段经常出现患者积压，医护人员超负荷工作的情况。我们的目标是建立一个仿真模型，通过模拟不同资源调配方案，找到最优的资源配置方式。

2. 模型构建过程

2.1 关键节点建模 首先在ExtendSim中搭建了急诊科的核心流程模块：

• 分诊台：模拟患者到达和初步分诊
• 诊室：设置不同等级的诊室资源
• 检查设备：包括CT、X光等检查设备
• 药房和输液区：治疗流程的后端环节

2.2 数据接口设计 为了确保仿真真实性，我们集入了医院HIS系统的历史数据：

• 患者到达时间分布
• 各环节服务时间数据
• 医护人员排班表

3. 仿真方案设计

设计了三种典型场景进行模拟：

1. 日常运营场景：基于历史平均数据
2. 高峰时段场景：模拟节假日或突发事件
3. 优化方案场景：调整资源配置后的情况

每种场景都设置了不同的参数组合，包括：

• 医护人员数量
• 检查设备开放数量
• 诊室分配策略

4. 关键指标分析

通过仿真运行，我们重点关注以下指标：

• 患者平均等待时间
• 资源利用率（诊室、设备、医护人员）
• 患者流程时间（从进入到离开）
• 系统吞吐量（单位时间处理患者数）

5. 优化建议生成

利用DeepSeek模型分析仿真结果，自动生成了多条优化建议：

• 调整分诊策略，优化患者分流
• 动态调配医护人员排班
• 错峰安排检查设备维护
• 建立急诊科资源预警机制

这些建议都附带了详细的实施预期效果分析。

6. 成果与输出

最终项目交付物包括：

• 完整的ExtendSim仿真模型
• 三种场景的对比分析报告
• 优化建议实施方案
• 可视化仪表盘（资源利用率、等待时间等）

所有结果都支持导出为PDF报告，方便医院管理层决策参考。

项目收获

通过这个项目，我深刻体会到仿真技术在实际医疗管理中的价值。ExtendSim的模块化建模方式让复杂的医疗流程变得可视化，而集成AI分析功能则让优化建议更加智能精准。

如果你也对这类仿真项目感兴趣，可以试试InsCode(快马)平台，它的在线编辑和部署功能很适合快速验证想法。特别是对于需要持续运行的仿真系统，一键部署特别方便：。

整个平台的体验很流畅，不需要复杂的配置就能看到仿真结果，对于医疗资源优化这类需要反复调试的项目特别有帮助。

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   开发一个医院急诊科资源调度仿真系统。要求：1) 基于ExtendSim构建包含分诊台、诊室、检查设备等关键节点的仿真模型；2) 集成真实就诊数据输入接口；3) 提供资源利用率、患者等待时间等关键指标仪表盘；4) 包含三种典型场景的预设方案。使用DeepSeek模型自动生成优化建议，支持PDF报告导出。

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