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[期刊] 工业工程与管理
[作者]
杨琨 刘玉欣 杨之涛 陈尔真 刘冉
本文对急诊医生的周计划排班问题进行研究,建立了基于马尔科夫链模型和均匀化方法的系统定量评估方法,并设计禁忌搜索算法对问题加以求解优化。为了减少算法的计算时间,设计了三种算法运算求解加速策略。本文利用上海、武汉等三甲医院的真实数据对算法优化后的医生排班方案与目前实际排班进行了比较,在病人等待时间等多个指标上分析了求解结果的优势。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
林罗丹 谢晓岚 刘冉
急诊室病人的到达率随时间动态变化,医院现行的固定时间排班模式并不能满足病人的时变需求,因此出现病人到达高峰时段医生严重不足,病人等待时间过长,而在病人到达率低的时段医生工作时间利用率不高的现象。针对此问题,以周为单位求解医护人员的排班问题。首先基于排队论,提出一种可以估计动态需求系统中病人等待时间的解析方法,然后考虑病人和医生双方因素,在一系列规则约束下建立数学模型,以期得到最小化病人等待时间的灵活排班方案,在此基础上设计了变邻域搜索算法求解该问题。通过数值实验,验证了所提出模型和算法对医院管理工作的意义
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
林罗丹 谢晓岚 刘冉
急诊室病人的到达率随时间动态变化,医院现行的固定时间排班模式并不能满足病人的时变需求,因此出现病人到达高峰时段医生严重不足,病人等待时间过长,而在病人到达率低的时段医生工作时间利用率不高的现象。针对此问题,以周为单位求解医护人员的排班问题。首先基于排队论,提出一种可以估计动态需求系统中病人等待时间的解析方法,然后考虑病人和医生双方因素,在一系列规则约束下建立数学模型,以期得到最小化病人等待时间的灵活排班方案,在此基础上设计了变邻域搜索算法求解该问题。通过数值实验,验证了所提出模型和算法对医院管理工作的意义。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
刘强 谢晓岚 刘冉 陈尔真 杨之涛
急诊室的病人到达率是随时间动态变化而非恒定的，因此急诊室在病人到达的高峰时刻会出现病人拥挤、等待时间过长等现象，而在病人达到率低的时期内医生的工作时间利用率又相对较低。设计针对病人时变到达率的人员排班计划，能够缓解病人等待时间长、医生工作时间利用率低等问题。针对上述实际问题，首先提出了一种可以估计动态需求系统中顾客等待时间的方法，该方法利用Ｍ／Ｍ／ｃ排队论理论对病人的等待时间加以近似表达。基于此方法构造了急诊室医生排班的混合整数规划模型并加以求解，数值仿真试验显示得到的结果明显优于目前医院实际的医生排班方案。
关键词：
急诊室 排队论 能力规划 最优化
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
戴嘉俊 耿娜 谢晓岚
面对急诊随机的入院需求和住院时间以及有限的病床资源,医院急诊部门需要有效的入院控制策略来平衡接收患者的收益与加床或转院的成本。为解决此问题,将急诊患者入院需求分为紧急需求与半紧急需求,建立了马尔科夫决策过程模型,通过对模型的理论分析,提出了入院配额控制策略,即在知道入院需求之前确定接收半紧急患者的配额,在半紧急患者接收数目达到配额后不再接受此类患者新的入院请求的策略。基于特定假设,证明了最优入院控制策略是配额控制策略。设计了几种启发式策略,并用离散事件仿真方法,对不同参数组合做了数值实验。结果表明提出的启发式策略优于常用的策略,能够平衡医院收益与成本,提高医院平均净收益。
[期刊] 工业工程
[作者]
曹萍萍 李铭洋 李旭 霍春辉
针对患者给出关于医生和就诊时段的偏好的门诊预约决策问题，给出了一种门诊预约决策方法。首先依据每个患者给出的预约偏好构建其针对医生的偏好向量和针对就诊时段的偏好矩阵，然后分别计算出患者针对医生和就诊时段的满意度，进而将两者集结得到患者在每个就诊时段内接受各医生服务的满意度，进一步地，以所有患者满意度之和最大为目标，构建了门诊预约决策的优化模型，通过模型求解得到最终的预约决策结果。最后，通过一个算例证明了所提出方法的实用性和有效性。
关键词：
门诊预约决策 预约偏好 满意度 优化模型
[期刊] 运筹与管理
[作者]
刘阳 耿娜
及时的检查对于患者病情诊断和治疗非常重要。然而,患者不同的紧急程度、检查项目的多样性、以及患者的行为因素如失约等,使门诊患者调度问题难以求解。为解决该问题,本文考虑患者对两种检查项目的不同需求,两类不同的紧急程度,以及患者失约和医生加班,建立了有限时域马尔可夫决策过程(MDP)模型,目标是使得患者检查所得的期望收益最大化以及期望加班时间惩罚成本最小化。由于MDP模型复杂,难以用解析方法来分析最优控制策略,因此本文基于MDP模型进行数值实验,观察最优解的结构特征,进一步构造了两种参数化启发式调度策略,并采用遗传算法对调度策略的参数进行优化。数值实验比较了最优控制策略、两种启发式调度策略以及先到先服务规则,实验结果表明本文所提的调度策略性能偏离最优解不超过10%;当工作负荷非常大时,启发式调度策略远远优于先到先服务规则。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
刘阳 耿娜
及时的检查对于患者病情诊断和治疗非常重要。然而,患者不同的紧急程度、检查项目的多样性、以及患者的行为因素如失约等,使门诊患者调度问题难以求解。为解决该问题,本文考虑患者对两种检查项目的不同需求,两类不同的紧急程度,以及患者失约和医生加班,建立了有限时域马尔可夫决策过程(MDP)模型,目标是使得患者检查所得的期望收益最大化以及期望加班时间惩罚成本最小化。由于MDP模型复杂,难以用解析方法来分析最优控制策略,因此本文基于MDP模型进行数值实验,观察最优解的结构特征,进一步构造了两种参数化启发式调度策略,并采用
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
李瑶琦 周鑫 高卫益 柏志安 耿娜
急诊患者到达预测是医生排班的基础,是解决急诊拥堵的关键。现有预测多为单一预测算法,针对每天、每月进行,缺乏更短时间预测。构建基于堆叠法(Stacking)集成学习模型的预测方法,分别以小时、天、周为时间单位,对患者到达进行预测,探究不同时间单位的预测效果。在随机森林(RF)、梯度提升决策树(GBDT)、极端梯度提升树(XGB)、Light GBM(LGB)、支持向量回归(SVR)、K近邻学习(KNN)中选择预测效果较佳的方法作为Stacking集成的初级学习器,以线性回归作为次级学习器,进行集成预测。在上海某三甲综合医院的急诊数据集上,考虑气温、降雨、空气质量、节假日等变量预测,试验表明多项指标上,Stacking集成方法优于单模型。预测时间长度越长,预测效果越好。
[期刊] 中国卫生经济
[作者]
娄佳旭 赵若楠 刘美 邓嘉慧 王健 左根永
目的：针对普通急诊患者候诊等待时间知觉延长造成的主观“看病难”问题进行行为经济学分析并提供建议。方法：基于行为经济学的前景理论，解释候诊时间知觉延长的作用机制，构建急诊患者整体等待时间体验的分析模型并提出优化策略。结果：急诊流程问题使患者将自己置于损失选择框架中，从而造成候诊时间认知障碍。患者将就医前的状态作为参照点，导致非理性的候诊时间投资。对候诊时间较长事件的概率权重低估，加剧了患者负向情绪，延长了主观候诊时间。结论：选择框架改变、损益参照点干预及概率权重偏差调整进行急诊患者的候诊认知管理有助于改善患者整体就诊时间评估。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
文静 耿娜 Xiaolan Xie 高卫益
针对某三甲医院急诊室检查阶段耗时久导致患者滞留时间较长的现状，提出了考虑多项检查的动态调度策略。为了更好地描述该问题，建立了数学规划模型，描述了动态调度架构下的静态调度问题；针对动态调度问题，设计了基于禁忌搜索的完全重调度和部分重调度算法。与常用的调度规则对比,完全重调度策略下患者滞留成本最小；而在工作负荷较均衡的情况下，部分重调度与完全重调度的成本偏差不超过1%，且部分重调度能够保证急诊服务的连贯性，患者体验更好，更适用于实际。
关键词：
急诊室 多项检查 动态调度 禁忌搜索
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
万昕乐 王恺 陈丽君
多医院手术室的联合排程能够有效缓解医疗服务压力,促进医疗资源配置优化,提高医疗运作效率。现有的手术排程研究多集中于一家医院内部手术资源的优化,极少考虑多医院参与的多手术室联合排程。以生产调度理论为基础,把多家医院看作多个工厂,把手术和术后麻醉恢复看作两阶段加工过程,以最小化最大手术完成时间为目标函数,建立了分布式两阶段混合流水车间调度模型,提出了基于自适应学习的遗传算法,在传统遗传算法中引入包含自我学习、社会学习和随机学习的三段式学习操作,并通过多组测试问题对算法性能进行了评价和对比分析,验证了算法的有效
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄建华 张迪
在面对具有突变性、不稳定性以及非线性等特征的区域物流需求预测问题时，传统的时间序列、BPNN、GM-BPNN等预测方法在拟合物流需求曲线上存在缺陷，文章提出了改进GM-BPNN组合预测方法，利用ARIMA和遗传算法（GA）分别改进GM(1,1)和BPNN，根据有效度确定加权系数并构建线性组合模型，并以浙江、广东、江苏进行实例验证。结果表明，相比传统时间序列、BPNN、多元回归、GM-BPNN等预测方法，改进的GM-BPNN组合预测方法提高了物流需求预测的精确度。
[期刊] 中国卫生经济
[作者]
国锋,孙林岩
分析了道德风险和诱导需求各自的影响,以及它们的联合作用,认为患者的道德风险可由医疗保险制度的设计来控制,但医生的诱导需求必须以付费制度的改革,即医疗卫生服务体系的总体改革来实现,单纯依赖医疗保险制度不能控制这两个问题引起的医疗费用增加。
关键词：
道德风险 诱导需求 医疗保险
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
范晓宇 王铖恺 王子翔 刘冉 杨之涛
针对新冠疫情下发热门诊医生排班问题，研究其中普通发热诊室与特殊发热诊室医生联合调度问题。首先针对系统高度时变和随机的特点，基于排队论和稳态流平衡模型，提出患者排队队长等重要性能参数计算方法。考虑两个诊室医生排班的不同约束，设计两阶段算法求解联合排班问题，确定一周内每个医生每天上下班时间。第一阶段建立混合整数规划模型以确定每小时配置的医生数量，基于求解器并结合机器学习和割平面技术，实现模型高效求解；第二阶段设计分支定价算法精确求解每位医生工作排班，得到满足数目要求的医生排班方案。实验表明机器学习方法显著降低求解时间，得到的排班方案比医院现有排班更有效控制患者等待队长，降低医生工作负荷。
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