Analysis and performance improvement of MRI departments

In this report we address adequate means for hospitals to attain an e ective and e cient patient ow in their MRI departments. To achieve this goal, the patient ow is modeled by means of queuing theory to uncover bottlenecks. Discrete-event computer simulations are performed to overcome limitations of the classical queu- ing theory assumptions. Later in the report, a real hospital case is analyzed: an introduction to the studied MRI department is given and a measurement cam- paign is presented together with other available sources of data. In our research we conclude that performance improvement in the existing department could be attained by means of variability reduction, better allocation of existing resources, and the application of solutions that make departments more exible systems. The approach can easily be extended to other Diagnostic Imaging departments (radiography, computed tomography etc.). This approach will help reduce costs in public clinical imaging facilities. The research has been carried out together with Philips Healthcare, the Systems Engineering Group at the Eindhoven University of Technology and Politecnico di Milano.

In questo elaborato, sono analizzate proposte per il miglioramento del usso di pazienti all'interno del reparto di risonanza magnetica (MRI). Per raggiungere questo obiettivo, il usso dei pazienti e modellato secondo principi di teoria delle code cos da identi care i colli di bottiglia del sistema. Simulazioni ad eventi discreti vengono eseguite per superare le limitazioni della teoria delle code. Inoltre, un caso di studio viene analizzato: un'introduzione al reparto studiato e presentata e una campagna di misurazione e descritta insieme ad altre fonti di dati disponibili. In conclusione, possiamo dedurre che il miglioramento delle prestazioni nel reparto esistente potrebbe essere raggiunto attraverso la diminuzione della variabilit a, una migliore allocazione delle risorse esistenti, e l'applicazione di soluzioni che rendono il sistema pi u essibile. L'approccio pu o essere facilmente esteso ad altri reparti di diagnostica (radiogra a, la tomogra a computerizzata, ecc). Con questo approccio i costi in strutture pubbliche possono essere ridotti. La ricerca e stata condotta in collaborazione con Philips Healthcare, il Systems Engineering Group presso l'University of Technology di Eindhoven e il Politecnico di Milano.