考虑患者特征及下游资源限制的鲁棒手术调度

作     者：王昱 张舒政 曲刚 

作者机构：东北大学工商管理学院 大连市卫生健康委员会 

出 版 物：《系统工程理论与实践》 (Systems Engineering-Theory & Practice)

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 10[医学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(72071036 72272029) 

主　　题：手术调度 鲁棒优化 机器学习 医疗运作管理 

摘      要：患者的身体状况具有异质性和复杂性，在术前往往难以准确预估患者的手术及术后 恢复时长， 为医院制定手术调度方案带来了挑战.医疗信息化产生了大量医疗数据， 有效利 用历史相似患者的诊疗数据， 可以为新到达患者的手术调度提供指导.本文考虑了患者手术 时长和术后恢复时长的不确定性， 基于机器学习方法构建了患者特征驱动的不确定集.以最 小化调度周期内运营成本为目标， 建立患者细分视角下的手术资源协同调度两阶段鲁棒优化 模型， 并设计列与约束生成算法进行精确求解. 利用医院现实数据进行数值实验， 结果表明患 者特征驱动的鲁棒优化方法可以提高手术调度方案的质量， 并缓解下游床位的短缺现象.