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Regionale Leistungs- und Krankenhausplanung
WIRTSCHAFTSWISSENSCHAFT
Axel Focke
Regionale Leistungs-
und Krankenhausplanung
Ein Simulationsmodell auf Basis
eines Ameisenalgorithmus
Mit einem Geleitwort von Prof. Dr. Jiirgen Wasem
Deutscher Universitats-Verlag
Bibliografische information Der Deutschen Nationalbibliothek
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Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet iiber
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Dissertation Universitat Duisburg-Essen, Campus Essen, 2006
1.AuflageGktober2006
Alle Rechte vorbehalten
© Deutscher Universitats-Verlag I GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden 2006
Lektorat: Brigitte Siegel /Britta Gohrisch-Radmacher
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Umschlaggestaltung: Regine Zimmer, Dipl.-Designerin, Frankfurt/Main
Druck und Buchbinder: Rosch-Buch, ScheSlitz
Gedruckt auf saurefreiem und chlorfrei geblelchtem Papier
Printed in Germany
ISBN-10 3-8350-0512-X
ISBN-13 978-3-8350-0512-9
Geleitwort
Die Krankenhauser in Deutschland werden seit dem Jahre 2004 durch Fallpauschalen, die
Diagnosis Related Groups (DRGs) vergiitet. Gegenwartig befindet sich das neue Vergutungs-
system in der Einftihrungsphase. Am Ende dieses Prozesses (2009/10) werden die Erlose der
Krankenhauser erstmals unabhangig von ihren jeweiligen krankenhausindividuellen Kosten
sein und sich ausschlieBlich an den von ihnen erbrachten Leistungen orientieren.
Die Umstellung von an den eigenen Kosten orientierten Erlosen auf leistungsbezogene
Einnahmen hat fiir die einzelnen Krankenhauser erhebliche Konsequenzen. Entsprechend
unterziehen sich zahlreiche Krankenhauser grundlegenden Umgestaltungen ihrer Organisation
und ihrer Ablaufe. Aber die Auswirkungen der DRGs reichen weiter: Sie verandem zuneh-
mend auch die gesamte Krankenhauslandschaft.
Auf der Systemebene ist die Krankenhauslandschaft seit mehr als 30 Jahren durch eine
Planung von Krankenhauskapazitaten durch die Bundeslander gekennzeichnet. Diese
Krankenhausplanung sieht sich nun unter anderem mit Verweildauerverkurzungen und
Bettenabbau in Folge des DRG-System konfrontiert. Mehr noch: Krankenhauser werden die
Krankenhausplanung nur noch dann umsetzen woUen, wenn dies fiir sie erlosseitig im
Rahmen des DRG-Systems darstellbar ist.
Die Krankenhausplanung der Bundeslander reagiert auf diese Entwicklung zwar verzogert,
jedoch kann auch sie sich dem Einfluss der DRGs nicht entziehen. SchlieBlich sind durch die
Einfiihrung der DRGs auch die Budgetverhandlungen auf eine neue Basis gestellt worden, die
es jetzt ermoglichen und erzwingen, Mengengeriiste zwischen Krankenhausem und Kranken-
kassen zu verhandeln. Statt der bisherigen Abteilungs- und Basispflegesatze als Mischfman-
zierung aus sehr inhomogenen Leistungsbiindeln stellen die DRGs eine sehr viel detailliertere
Basis fiar die Krankenhausfmanzierung dar. Es steht zu erwarten, dass die Krankenhausplaner
Bundesland fiir Bundesland nachziehen und die Krankenhausplanung ebenfalls auf eine
Leistungsplanung auf DRG-Basis umstellen werden. Das in dieser Arbeit vorgestellte Modell
unterstiitzt nun die an diesem Umbruch beteiligten Institutionen, Krankenhausplaner ebenso
wie die Krankenhauser vor Ort, diesen Planungsprozess mit neuen Methoden zu begleiten und
damit in seinen Folgen besser abschatzen zu konnen.
Die Moglichkeiten, die Krankenhausplanung mit Hilfe von Operations Research Modellen zu
unterstiitzen, werden dank leistungsfahigerer EDV-Unterstutzung immer einfacher und
vielfaltiger. Die Praxis braucht solche Modelle, um trotz zunehmender Komplexitat im
Gesundheitswesen aktiv und zielgerichtet auf unterschiedlichste EinflUsse reagieren zu
konnen. Im ersten der beiden Hauptteile der Arbeit wird daher ein umfangreicher Einblick in
die quantitativen Modelle zur intemationalen Krankenhausplanung mit ihren Zielen, den
Geleitwort
verwendeten Daten sowie den verwendeten Methoden gegeben. Ein Uberblick iiber die
Situation in der deutschen Krankenhausplanung zeigt, dass viele der vorhandenen Modelle in
Deutschland noch nicht einmal ansatzweise zum Einsatz kommen. Der zweite Hauptteil der
Arbeit erlautert daher die Vorgehensweise und die Einsatzmoglichkeit von Ameisenalgorith-
men, die als sehr flexible und leicht einzusetzende Metaheuristik einen auch von Krankenhau-
sem vor Ort leicht adaptierbaren Ansatz darstellen, so genannte „Was-ware-wenn-Szenarien"
abzubilden. Die Moglichkeit, mehrere EinflussgroBen gleichzeitig zu variieren und die daraus
entstehenden Folgen abzuschatzen, stellt dabei einen groBen Nutzen fur den Anwender dar.
Das in dieser Arbeit vorgestellte Modell ist leicht nachzuvoUziehen und in vielfaltige
Richtungen erweiterbar. Dass sich zusatzlich weit reichende Auswertungsmoglichkeiten
erschliefien, ermutigt auch Praktiker zum Einsatz solcher Modelle.
Prof. Dr. Jtirgen Wasem
Inhaltsverzeichnis
1 Problemstellung 1
1.1 Gesundheitsausgaben 1
1.1.1 Anteil der Gesundheitsausgaben am Bruttoinlandsprodukt 1
1.1.2 Gesundheitsausgaben pro Kopf 3
1.1.3 Gesundheitsausgaben insgesamt 3
1.1.4 Durchschnittliche Lebenserwartung und Gesundheitsausgaben 3
1.2 „Mehr Markt" versus „mehr Staat" 5
1.3 Versorgungssicherung versus Beitragssatzstabilitat 7
1.3.1 Mogliche Grunde fur die hohen Ausgaben im Gesundheitswesen 8
1.3.2 Versuche zur KontroUe der Gesundheitsausgaben 9
1.4 Gang der Arbeit 12
1.4.1 Ausgangssituation 12
1.4.2 Grundlegende Vorgehensweise 16
1.4.3 Zentrale Fragestellung 17
1.4.4 Die Herangehensweise 17
1.4.5 Methodischer Hintergrund 18
1.4.6 Auswertungen 19
2 Regionale Gesundheitsplanung 21
2.1 Inanspruchnahme von Gesundheitseinrichtungen 21
2.1.1 BestimmungsgroBen fur die Inanspruchnahme von
Gesundheitseinrichtungen 21
2.1.2 Untersuchte Gebiete 29
2.1.3 Aufgliederung der berticksichtigten Variablen 35
2.1.4 Distanz alsPreis fur Gesundheitsleistungen? 36
2.2 Einzugsgebiet, Erreichbarkeit und Verfugbarkeit 37
3 Krankenhausplanung 41
3.1 Begriffliche Abgrenzung 41
3.2 Krankenhausplanung im Wandel der Zeit 43
3.3 Die Entwicklung der Krankenhausplanung 43
3.3.1 Das Hill-Burton-Programm 43
3.3.2 Hexagone als Basis fur die Krankenhausplanung 48
3.3.3 Patientenflussmodelle als Weiterentwicklung der Krankenhausplanung 56
3.4 Vorgehensweise bei der Krankenhausplanung 63
3.4.1 Ausloser fur Planungsaktivitaten 64
3.4.2 Planungsgegenstand 71
3.4.3 Verwendete Daten 71
3.4.4 Planungsziele 83
3.4.5 Verwendete Methoden 93
3.4.6 Restriktionen 97
3.4.7 Ergebnisse 99
3.4.8 Resumee zur intemationalen Krankenhausplanung 102
3.5 Krankenhausplanung in Deutschland 103
3.5.1 Entwicklung der Krankenhausplanung in Deutschland 103
3.5.2 Bundesverwaltungsgerichtsurteil 105
Inhaltsverzeichnis
3.5.3 Krankenhausplanung ist Landersache 107
3.5.4 Vorgehensweise in der deutschen Krankenhausplanung 108
3.5.5 Gutachten 109
3.5.6 Zielsetzung Ill
3.5.7 Datengrundlage 112
3.5.8 Methoden 115
3.5.9 Ergebnisse und deren Prasentation 118
3.5.10 DRGs und deren Folgen ftir die deutsche Krankenhausplanung 123
4 Zwischenfazit 129
5 Daten und Darstellungsmoglichkeiten 135
6 Ameisen 151
6.1 Einleitung 152
6.2 Ameisenalgorithmen 153
6.2.1 Uberblick 154
6.2.2 Natiirliche Ameisen 155
6.2.3 Algorithmen mit kiinstlichen Ameisen 158
6.2.4 Einsatzmoglichkeiten von ACO-Algorithmen 174
6.2.5 Zusammenfassung 183
6.3 Ameisenalgorithmen zum Steuem von Patienten 185
6.3.1 Problemstellung 185
6.3.2 Festlegen des Losungsweges 191
6.3.3 Implementierung des Algorithmus 197
6.4 Schlussfolgerung zur Wahl des Algorithmus 210
7 Modellbeschreibung 213
7.1 Mathematisches Modell 214
7.2 Herleiten der InputgroBe 214
7.2.1 Auslastung 214
7.2.2 Entfemung 215
7.2.3 Eignung 217
7.2.4 Gewinn 222
7.2.5 Zusammengefasste GroBe 223
7.2.6 Nachjustierung iiber die Auslastungswerte 223
8 Simulationsergebnisse 225
8.1 Vorbemerkungen 225
8.2 Der Realitat am nachsten 228
8.3 Krankenhausschliefiung 232
8.3.1 Diagnosegruppenbezogene Auswertung 238
8.4 Patientenbewegung 240
8.5 Virtuelle Standorte 241
8.6 Vorbeifahren 244
8.7 DurchschnittsentfemungjeDiagnosegruppe 245
8.7.1 Zusammenfassung der Auswertungsergebnisse 249
9 Resumee und Ausblick 251
Literaturverzeichnis 257
Inhaltsverzeichnis ix
Verzeichnis der Internetquellen 269
Verzeichnis der Rechtsquellen 273
Verzeichnis der Vortrage 273
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Gesundheitsausgaben im intemationalen Vergleich 2
Abbildung 2: Faktoren fiir die steigenden Gesundheitsausgaben 9
Abbildung 3: Veranderungsraten der Gesundheitsausgaben gemessen am
Bruttosozialprodukt 10
Abbildung 4: Bliim-Bauch und Seehofer-Gipfel 11
Abbildung 5: Bewertung der vier Kategorien Patientenzufriedenheit,
Arztempfehlungen, Fallzahlen und Qualitatswerte im Klinikfiihrer
Rhein-Ruhr 2005/2006 13
Abbildung 6: Einteilung von Einzugsgebieten nach Hill-Burton 44
Abbildung 7: Beriicksichtigung von Patientenwanderungen zwischen
Einzugsgebieten nach Hill-Burton 46
Abbildung 8: Darstellung einer Krankenhaushierarchie nach der Theorie von
Christaller 50
Abbildung 9: Wabenstruktur fur eine Stadt mit einer zur Stadtgrenze hin linear
abnehmenden Bevolkerungsdichte 52
Abbildung 10: Bevolkerungsdichte je Quadratkilometer nach Postleitregionen in
Berlin 53
Abbildung 11: Bevolkerungsdichte je Quadratkilometer nach Postleitregionen in
Miinchen 54
Abbildung 12: Successively inclusive hierarchy 55
Abbildung 13: Eine typische Hierarchic von zentralen Orten 56
Abbildung 14: Verwendung euklidischer Distanzen bei der Krankenhausplanung 59
Abbildung 15: Verwendung von StraBenverlaufen bei der Krankenhausplanung 59
Abbildung 16: Entwicklung von Fallzahlen, Bettenzahlen Auslastungen und
Verweildauem seit 1991 108
Abbildung 17: Entfemungen je Altersgruppe 137
Abbildung 18: Entfemungen je Fachabteilung (Entfemungen in Kilometem) 138
Abbildung 19: Darstellung der Bevolkemngsdichte auf Postleitzahlenebene 139
Abbildung 20: Angemessene Bettenverteilung? 141
Abbildung 21: Manuelle Festlegung von Gebietsgrenzen 142
Abbildung 22: Darstellung der Patientenzahlen auf Basis von Planquadraten 143
Abbildung 23: Einzugsgebiete ganzer Krankenhauser 144
Abbildung 24: Einzugsgebiet nach Fachabteilung 145
Abbildung 25: Darstellung von Patientenwohnorten mit Hilfe von Punkten (Pins) 146
Abbildung 26: Vektoraddition zur Ermittlung des optimalen Standortes 147
Abbildung 27: Angemessener Standort? 148
Abbildung 28: Virtuelle Krankenhausstandorte im untersuchten Jahr 149
Abbildung 29: Radien der virtuellen Standorte 150
