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醫療資源配置優化與醫療風險預測 版權信息
- ISBN：9787030681072
- 條形碼：9787030681072 ; 978-7-03-068107-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
醫療資源配置優化與醫療風險預測 本書特色
本書運用運作管理和系統風險管理的理論與方法及數據挖掘的方法與技術，對醫療服務各個運作環節的優化進行深入研究、對同醫療相關的風險預測與控制進行深入研究。
醫療資源配置優化與醫療風險預測 內容簡介
本書匯集了本研究團隊在醫療資源配置優化和醫療風險預測方面的近期新研究成果，希望可以為提升醫療服務運營管理效率，提高醫療資源使用效能，以及提高醫療風險預測水平提供新的思路和方法。主要內容包括門診預約調度優化、手術計劃調度優化、應急醫療服務設施選址決策、遠程醫療資源配置優化、數據驅動的疾病風險預測、數據驅動的醫療運營風險預測等。 本書適合醫院管理者和相關領域研究人員閱讀，也可以作為高等院校經濟管理類專業高年級本科生、研究生和教師的教學與研究參考書。
醫療資源配置優化與醫療風險預測 目錄
目錄
**部分 醫療資源配置優化
第1章 門診預約調度優化 3
1.1 基于異質患者行為特征的門診動態預約優化 3
1.2 存在爽約行為的異質患者序列預約調度優化 22
1.3 隨機服務時間下異質患者門診預約調度優化 41
1.4 本章小結 57
參考文獻 58
第2章 手術計劃調度優化 61
2.1 隨機規劃機會約束手術室計劃調度 61
2.2 分布式魯棒優化機會約束手術室分配 83
2.3 分布式魯棒優化手術預約調度和排程 113
2.4 考慮ICU病床容量約束的魯棒手術計劃調度 126
2.5 本章小結 140
參考文獻 141
第3章 應急醫療服務設施選址決策 143
3.1 不確定應急需求下應急醫療服務網絡設計 143
3.2 救護車動態選址布局 167
3.3 多種不確定性下兩階段應急物資魯棒配置 201
3.4 本章小結 223
參考文獻 224
第4章 遠程醫療資源配置優化 226
4.1 遠程醫療及其特點 226
4.2 遠程會診資源優化 228
4.3 遠程醫療同質患者預約調度 241
4.4 本章小結 260
參考文獻 260
第二部分 數據驅動的醫療風險預測
第5章 數據驅動的疾病風險預測 265
5.1 結直腸息肉風險預測 265
5.2 血清前列腺特異性抗原值的預測 278
5.3 胎兒健康風險預測 290
5.4 中國北方城鄉心血管疾病高危人群識別及關鍵危險因素比較 306
5.5 本章小結 317
參考文獻 317
第6章 數據驅動的醫療運營風險預測 320
6.1 過度醫療風險預測 320
6.2 非計劃再入院風險預測 330
6.3 本章小結 337
參考文獻 337
**部分 醫療資源配置優化
第1章 門診預約調度優化 3
1.1 基于異質患者行為特征的門診動態預約優化 3
1.2 存在爽約行為的異質患者序列預約調度優化 22
1.3 隨機服務時間下異質患者門診預約調度優化 41
1.4 本章小結 57
參考文獻 58
第2章 手術計劃調度優化 61
2.1 隨機規劃機會約束手術室計劃調度 61
2.2 分布式魯棒優化機會約束手術室分配 83
2.3 分布式魯棒優化手術預約調度和排程 113
2.4 考慮ICU病床容量約束的魯棒手術計劃調度 126
2.5 本章小結 140
參考文獻 141
第3章 應急醫療服務設施選址決策 143
3.1 不確定應急需求下應急醫療服務網絡設計 143
3.2 救護車動態選址布局 167
3.3 多種不確定性下兩階段應急物資魯棒配置 201
3.4 本章小結 223
參考文獻 224
第4章 遠程醫療資源配置優化 226
4.1 遠程醫療及其特點 226
4.2 遠程會診資源優化 228
4.3 遠程醫療同質患者預約調度 241
4.4 本章小結 260
參考文獻 260
第二部分 數據驅動的醫療風險預測
第5章 數據驅動的疾病風險預測 265
5.1 結直腸息肉風險預測 265
5.2 血清前列腺特異性抗原值的預測 278
5.3 胎兒健康風險預測 290
5.4 中國北方城鄉心血管疾病高危人群識別及關鍵危險因素比較 306
5.5 本章小結 317
參考文獻 317
第6章 數據驅動的醫療運營風險預測 320
6.1 過度醫療風險預測 320
6.2 非計劃再入院風險預測 330
6.3 本章小結 337
參考文獻 337
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醫療資源配置優化與醫療風險預測 節選
**部分 醫療資源配置優化 第1章 門診預約調度優化 門診作為醫療服務體系中的關鍵服務資源之一，是患者在就醫過程中*頻繁接觸的場所，也是看病難問題*集中的場所。近年來，患者診療需求逐年增加，然而相對于快速增長的醫療服務需求，供給的增長步伐卻較為緩慢，醫療資源的投入落后于需求的增長，造成了門診資源供不應求的現狀。由于門診環節較多、流程煩瑣，就診高峰期患者排隊掛號、交費和拿藥的時間長，醫生問診和檢查時間短的現象時有發生，會直接影響后續服務質量甚至整個醫院的運作效率。此外，異質患者（服務時間或行為特征存在差異的患者）的不同需求、患者取消預約、爽約或遲到等行為的不確定性會導致門診運營不暢、醫生工作時間增加等問題，進一步造成醫療服務機構成本的增加和醫療資源利用率的降低。因此如何合理優化門診的資源配置，提高醫療資源使用率，對于醫療服務機構的運作管理至關重要。 1.1 基于異質患者行為特征的門診動態預約優化 隨著預約診療服務政策的實施，國內各大醫療機構、醫院等相繼建立了預約掛號平臺，開展并推廣預約就診。患者在注冊并登錄網上預約系統后，根據系統顯示的當前剩余號源數量，選擇就診醫院、科室、日期及醫生。患者完成預約后，在就診日之前可隨時登錄系統取消當前預約；在就診日當天，患者需要在醫院規定的取號時間內前往醫院取號就診，并繳納醫院規定的掛號費方可接受服務，若患者未在取號時間內出現，則當前預約自動作廢。 在上述預約掛號系統中，預約患者由于年齡、性別、病情、是否初診、所需檢查項目等的不同，所需的服務時間也不盡相同[1]，即患者為異質的。此外，由于患者發出預約請求的日期和實際就診日期存在一定的時間間隔，在這一段時間內患者可能因為某些原因取消當前預約；在就診當天，未取消預約的患者也可能會以不同概率出現爽約行為。患者爽約和取消預約行為在醫療服務的預約中頻繁發生，如初級門診、牙科門診、物理治療等；患者爽約和取消預約行為具有很大的不確定性，通常會受醫療服務特點、地理區域以及患者年齡、性別等自身屬性的影響，并會對患者的就診體驗和醫療服務收益帶來極大的影響。 在就診當天，若已預約患者未能及時前往醫院取號就診，則該預約作廢，從這一角度來說，門診資源具有易逝品的特性。門診資源具有需求波動大、醫生服務能力有限、服務可預約等特征，符合收益管理的適用條件[2]，因此可考慮將收益管理理論引入門診預約調度中。與航空、酒店住宿的庫存控制類似，為了緩解患者爽約或取消預約行為帶來的醫療資源空閑損失，通常的做法是在服務時間段內允許進行超訂，如在同一個服務時間段內安排兩個或更多患者，或通過醫生加號的方式為復診患者或其他特殊患者分配額外的號源。超訂策略可以有效地減少服務過程中的空閑時間，并且在一天中治療更多的患者，提高醫療服務效率。但過多的超訂也會帶來醫療服務系統擁堵、患者等待時間延長并增加醫護人員工作時間等，從而對患者滿意度、患者就診體驗造成負面影響。因此如何在患者動態到達預約系統發出預約請求的情況下，基于服務時間不同的異質患者取消預約或爽約的行為特征，設計*優預約調度機制以提高醫療資源使用率，*大化醫院利益和患者滿意度，是本節的重點研究內容。 1.1.1 研究背景 門診預約調度一直是國內外的研究熱點之一，Bailey[3]和Lindley[4]*早采用排隊論方法研究醫療預約排隊系統，開創了這一領域的先河。由于患者服務時間的差異，決策者需要決定如何將有限的醫療資源分配給不同類型的患者，以*大限度地滿足患者需求并提高資源使用率。資源分配也稱為提前調度，是收益管理理論的主要研究內容之一。由于醫療資源的有限性和患者需求的隨機性，越來越多的學者將這一理論應用到了預約問題中，如LaGanga和Lawrence[5]，羅太波等[6]。 考慮患者行為的門診預約機制是當前學者的關注點，主要集中在患者爽約、取消預約等行為下的*優預約量安排[7， 8]，不同類型患者*優預約日期的確定[9]等。如Ho和Lau[10]研究了患者爽約率、服務時間變動系數和單位服務時間患者數量三個變量對預約調度規則的影響。還有學者研究了患者行為與預約規則的關系，如Gallucci等[9]認為預約延遲（預約到就診的時間間隔）越長，患者爽約率越大；Liu等[11]基于經典排隊論模型，考慮患者爽約率與預約-服務時間間隔的相關關系，設計了相應的超訂機制。 同時考慮患者服務時間差異和行為特征的研究相對較少，其中Zacharias和Pinedo[12]研究了患者爽約率和等待時間成本不同的異質患者的預約調度準則，Lee等[13]基于兩類患者服務時間和爽約率的不同，通過分塊調度研究了門診預約時段調度問題。上述模型均假設已知患者全部需求，并在給定患者數量時得出*優排序，并未考慮患者的動態到達過程和取消預約的行為。Schütz和Kolisch[14]通過馬爾可夫決策過程研究了服務時間不同的患者存在取消預約和爽約等行為時的醫療資源分配，并利用仿真對參數進行分析。本章將在上述研究的基礎上，基于異質患者的動態預約過程，考慮患者取消預約和爽約行為建立動態規劃模型，在不同的參數假設下對模型性質進行分析，設計啟發式算法求解*優預約策略，并說明算法的有效性。 1.1.2 基本假設與符號說明 為了更好地對門診預約過程進行建模，*先給出模型假設和參數定義。以醫院利潤*大化為目標，考慮某服務能力固定的醫療服務過程，將醫生正常工作時間分為有限個時間段，每個時間段包含固定個時間槽，預約患者依次到達并通過預約系統進行預約。將單個醫生某天的一個時間段作為研究對象，在患者動態到達的情況下給出*優預約策略，當患者發出預約請求時，根據當前系統預約狀態決定是否接受該預約。 由于患者病情或自身情況等不同，其所需的服務時間也會呈現較大的差異，根據服務時間的不同將患者分為 類，第 類患者接受服務的時間為確定型變量 （ ），表示該類患者完成就診需要占用 個單位時間槽。采用馬爾可夫決策過程刻畫患者的到達，將預約時間分為 個階段，在每一階段 （ ）至多有一名患者到達系統， 表示就診當天。假設患者到達過程相互獨立，在任一階段 到達的患者可能會發出預約請求，也可能是已預約患者取消之前的預約。在預約階段 ，若到達患者發出預約請求，決策者需要立刻決定是否接受該患者的預約。每接受一個患者的預約請求可為系統帶來一定的收益，拒絕患者預約請求的成本由損失該患者的機會成本表示，而不單獨作為變量考慮。患者取消預約會造成系統機會成本的損失；除了提前取消預約的患者，部分預約患者在就診當天會發生爽約行為，也會對醫療服務系統帶來成本損失。 依據本節所研究問題的特點，現做如下模型假設。 （1）醫生一個時間段的正常服務能力為 ，醫生未能在正常服務時間內服務完的預約患者需通過超時工作完成，醫生*大超時服務能力為 。 （2）所有患者均需要提前預約，不考慮當天到達的患者需求。 （3）患者所需服務時間為確定型變量，且為單位時間槽的整數倍。 （4）預約患者的到達過程相互獨立，不同類型患者取消預約和爽約行為相互獨立。 （5）預約患者可以在就診當天之前取消預約，患者取消預約的概率依賴患者類型和當前該類患者預約數量。 （6）未取消預約的患者在就診當天可能發生爽約行為，患者爽約率與預約狀態無關，僅取決于患者類型。 （7）所有在就診當天出現的預約患者均在就診時間段開始前到達，不存在遲到現象。 根據上述問題描述與模型假設，可將患者預約流程通過圖1.1表示。患者在預約階段提出預約請求，醫院一旦接受患者預約則為其分配一個預約號，就診當天患者憑預約號在規定時間內到達醫院取號就診。患者在就診日前可隨時取消預約，也可能在就診當天因為各種原因未能出現，若當天到達患者過少，則會出現醫生空閑，反之，若到達的患者多于醫生的正常服務能力，則需要醫生加班對超出的患者進行服務。 圖1.1 患者預約流程圖 本節所用到的具體符號如下。 （1）指標。 I=1，2， ，I為患者類型。 I=0，1， ，T為決策時期，t=0表示服務當天。 （2）狀態變量。 S=(s1，s2， Si)為狀態向量，其中si表示已經預約的第i類患者占用的時間槽數量。 n=(n1，n2， nI)為狀態向量，其中ni表示已經預約的第 類患者數量。 R(S，t)為階段t狀態為S時的期望利潤。 O(S)為期望加班時間。 N(S，t)為階段t已接受預約的時間槽數量。
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