基于数据驱动的手术室调度管理研究

发布时间：2020-07-17 13:43

【摘要】：手术室运营体系是医院服务系统中非常重要的组成部分,在国内医疗资源短缺的现状下,提高手术室的调度管理效率,是成熟化国内医院运营管理体系、提高医院运营效益、提升患者诊疗满意度的重要方向。本文针对择期手术患者接受诊疗的过程,在数据调研的基础上,对手术室的运营管理策略进行了优化调整。手术室的运营过程涉及多种诊疗资源包括医护人员的工作时间、病床的占用等,需要多个科室的协调配合。因此,对手术室的调度管理应全面考虑患者的全部诊疗流程,综合考虑各项资源的配置策略。本文基于上海某三甲医院的实际调研结果,对该院从2014年11月至2015年10月骨科、心脏科、神经科、妇产科、胸外科的详细手术数据以及从2013年1月至2015年12月妇科病区患者的诊疗过程数据进行了分析。对该院手术室以及病床的使用情况进行了分析与描述。在手术室调度管理过程中,对患者手术时长的有效描述是模型建立的基础。而由于手术的复杂性,患者的手术时长具有较高的不确定性,这增加了调度管理的难度。针对手术时长的不确定性,本文采用三相位的超伽马(Hypergamma)概率分布模型拟合所有手术、各科室、各种类三种分类层级手术时长的经验概率分布。通过最大期望值算法(Expectation Maximization,EM)以及遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对拟合模型进行参数估计。以均方根误差作为拟合效果的衡量指标,数值实验结果表明超伽马概率分布在手术时长分布的拟合上,性能优于对数正态、伽马和威布尔这三种经典分布。在超伽马概率分布模型的参数估计上,本文设计的GA算法在求解效率上优于经典的EM算法。医院对择期手术患者的准入控制,是医院对患者诊疗流程管理的起点,患者入院情况会直接影响手术室的服务需求,因此手术室计划应同时考虑患者的入院控制策略。本文将患者准入控制与手术室计划进行联合决策,建立整数线性规划模型,为每一位患者的入院及手术决策提供建议。为了实现患者和医院的共同效益,模型考虑患者的入院等待成本、手术等待成本、手术室加班成本以及手术排程偏好收益。模型以单周为周期,以滚动求解的过程提高决策的现实应用能力。考虑以病房与手术室资源的预计可服务能力、患者的预计资源占用为输入,并在决策完成后,以患者的实际资源占用对病房信息以及手术室信息进行更新,并对决策进行评价。经过对基础案例的求解,验证了手术室调度模型的优化效果。最后通过敏感度分析,阐述了各项参数对模型决策造成的影响。
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R197.3
【图文】：

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论文框架

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图 2- 1 择期手术患者入院手术流程 The flowchart of admission and surgery for elect服务流程中，不确定性最大的流程便是手可以大体分为三个阶段，分别为麻醉、手室，因此术前麻醉就在手术室完成，病人行全身麻醉需要约 30 分钟。完成麻醉后术后，若患者进行的是局部麻醉，则直接麻醉，则进入复苏室等待复苏，复苏完成般定义为患者从进入手术室到离开手术室

算法流程图

图 3- 3 EM 算法流程图Fig.3-3 The flowchart of EM algorithm程Algorithm)是一种模仿生物基因遗传规律模仿达尔文生物进化论物竞天择优胜劣汰前状态下的种群。遗传算法开始于一个包个经过基因编码的个体。每个个体即每个成。通过对染色体的编译，各个个体呈现检验，淘汰种群中表现不好的个体，保留的交叉变异等基因交流方式，继续产生新

【参考文献】