Romstorfer, G. (2012). Integration von geographischen Daten in ein agentenbasiertes mathematisches Modell zur Versorgungsanalyse im österreichischen Gesundheitssystem [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-ubtuw:1-48007
agent-based modelling; GIS; geographical data; public health care system
en
Abstract:
Das österreichische Gesundheitssystem ist ein komplexes System in dem verschiedenste Parteien interagieren. Die Sozialversicherungen, Ärzte und Krankenanstalten, der Staat und nicht zuletzt die Patienten sind nur ein paar davon. Um dieses System besser zu verstehen und Auswirkungen von eventuellen Eingriffen abschätzen zu können bedarf es der Modellbildung. Unter Sparmaßnahmen oder anderen Veränderungen kann die Versorgungsdichte mit medizinischen Leistungen vor allem in ländlichen Regionen leiden. An diesem Beispiel ist zu sehen, dass die Integration von geographischen Daten in diese mathematischen Modelle notwendig ist um entsprechende Effekte in der Simulation zu erkennen.<br />Diese Arbeit befasst sich daher mit der Integration von geographischen Daten wie zum Beispiel der Häufigkeitsverteilung der Bevölkerung in ein bereits bestehendes agentenbasiertes Modell des österreichischen Gesundheitssystems.<br />Zu Beginn steht ein kurzer Überblick über existierende Modelle mit Geodaten die sich mit dem Thema Gesundheit befassen. Danach werden die Modellierungsmethoden "Agentenbasierte Modellierung" und "Diskrete Ereignis Simulation" erklärt und verglichen. Weiters werden geographische Informationssysteme thematisiert, wobei näher auf die Definition geodätischer Koordinatensysteme eingegangen und die Umrechnung zu kartesischen Koordinaten hergeleitet wird. Ebenfalls wird auf die Vielfalt an verschiedenen Datenformaten und Datenquellen eingegangen und für Österreich frei verfügbare Daten aufgelistet.<br />Der Hauptteil dieser Arbeit befasst sich mit der Integration von Geodaten in agentenbasierte Modelle und stellt einen Leitfaden zur Verfügung, mit dem es möglich sein soll diese Aufgabe auch in anderen Modellen zu bewältigen. Probleme, die bei der Integration auftraten, werden genauer untersucht. Einerseits ist das die räumliche Verteilung von Agenten entsprechend einer (relativen) Häufigkeitsverteilung, wozu zwei Algorithmen analysiert und verglichen werden. Andererseits wird die Interpolation von Wegdistanzen mittels Splines behandelt, wodurch während der Simulation eine schnellere Auswertung der Wegdistanzfunktion zwischen zwei beliebigen geographischen Punkten ermöglicht werden soll.<br />Der erwähnte Leitfaden wurde schließlich auch an dem Modell des Gesundheitssystems erprobt. Nach einer kurzen Beschreibung des Modells und der verwendeten Daten werden Ergebnisse der Simulation mit Geodaten im Vergleich zu dem Szenario ohne Geodaten präsentiert.<br />
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The Austrian public health system is complex and includes various different interacting parties including social insurancies, medicals, hospitals, federal departments and patients. Modelling and simulation is a way to better understand the system and the impact of various interventions. Cost-cutting measures or other changes in the system can lead to a decrease of health supply density particularly in rural areas. This example shows that the integration of geographic data in these models is necessary to detect such effects. For this reason the present work deals with the integration of geographic data into an already existing model of the Austrian public health system.<br />At the beginning there is a short overview on existing models using geographic data which is followed by a discussion and comparison of "agent-based modelling" and "discrete event simulation". Afterwards the issue of geographic information systems is addressed. The definition of geodetic coordinate systems is explained in more detail and a proof for the conversion into cartesian coordinates is given. The great variety of different geographic data formats and sources is highlighted and a list of Austrian free of charge data sources is given.<br />The main part of this work concentrates on the integration of spatial data into agent-based models and is meant to be a guide for other modellers that have to accomplish that same task. Problems that occurred during integration are discussed in more detail: For the spatial distribution of agents according to a (relative) frequency distribution two algorithms are analysed and compared; and the interpolation of way-distances by splines is explained, which is a possibility to enable a fast evaluation of the way-distance function between two arbitrary geographic points.<br />To prove the applicability of the mentioned guide geographic data was incorporated into the model of the health system. After a short description of the model and the used data results of the simulation with and without geographic data are compared and presented.
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Additional information:
Abweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers