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基于机器学习的线上线下联合服务模式下医生排班算法
1
作者
张越
王子翔
+2 位作者
周博
刘冉
杨之涛
《智能系统学报》
北大核心
2025年第4期800-812,共13页
线上线下联合的医疗服务模式已经成为我国大型医院普遍采用的新型医疗服务模式,为了优化大型医院在此类模式下的医生资源配置,本文研究考虑切换成本的医生排班问题。针对此问题,建立考虑服务水平限制的医生排班马尔可夫决策过程模型,并...
线上线下联合的医疗服务模式已经成为我国大型医院普遍采用的新型医疗服务模式,为了优化大型医院在此类模式下的医生资源配置,本文研究考虑切换成本的医生排班问题。针对此问题,建立考虑服务水平限制的医生排班马尔可夫决策过程模型,并设计近似动态规划算法对马尔可夫决策过程高效求解。进一步,考虑患者高度时变到达以及医疗服务时长等多维不确定性,基于合作医院的实际数据,构建数据驱动的循环神经网络模型,提出基于数据驱动的线上线下患者排队系统的性能评估方法。数值实验显示,所提出的方法能够降低医生总工作时长,并有效控制患者等待时间,保证系统的高效运行。本文研究结果可为大型医院合理配置线上线下医疗资源提供理论依据和决策支持。
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关键词
线上医疗
医生排班
时变排队系统
数据驱动
深度学习
马尔可夫决策过程
近似动态规划
启发式算法
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职称材料
结合Benders分解和列生成的发热门诊排班数学建模和优化算法
被引量：
6
2
作者
王铖恺
范晓宇
+2 位作者
徐捷
刘冉
杨之涛
《系统管理学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2023年第3期476-487,共12页
发热门诊是抗击疫情最前线,发热门诊中的医生排班对于系统运行效率和医疗服务质量都非常重要,需要科学的排班优化算法。针对发热门诊医生排班调度问题,首先采用逐点稳态流近似方法对系统建模,定量评估系统中等待服务的患者数目,基于此...
发热门诊是抗击疫情最前线,发热门诊中的医生排班对于系统运行效率和医疗服务质量都非常重要,需要科学的排班优化算法。针对发热门诊医生排班调度问题,首先采用逐点稳态流近似方法对系统建模,定量评估系统中等待服务的患者数目,基于此建立了考虑患者排队队长限制的医生排班数学优化模型。进一步,为求解该模型设计了结合Benders分解与列生成的高效算法,对此复杂优化问题加以高效求解。最后,利用上海大型医院发热门诊的实际数据加以数值实验分析,验证了所提出算法的排班结果,显示了其在控制患者队长和医生总工作时间上具有优势。数值结果进一步验证所提出方法能适应疫情严重情况下的医生排班优化要求。研究得到的模型和算法对完善疫情中发热门诊的运作管理具有实际意义。
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关键词
新冠疫情
时变排队系统
医生周排班
benders分解
列生成算法
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职称材料
题名
基于机器学习的线上线下联合服务模式下医生排班算法
1
作者
张越
王子翔
周博
刘冉
杨之涛
机构
上海交通大学工业工程与管理系
杭州师范大学阿里巴巴商学院
上海交通大学医学院附属瑞金医院急诊科
出处
《智能系统学报》
北大核心
2025年第4期800-812,共13页
基金
国家自然科学基金项目(72371161)
上海申康医院发展中心管理研究项目(2024SKMR-19)
上海交通大学中国医院发展研究院研究项目(CHDI-2024-A-04)。
文摘
线上线下联合的医疗服务模式已经成为我国大型医院普遍采用的新型医疗服务模式,为了优化大型医院在此类模式下的医生资源配置,本文研究考虑切换成本的医生排班问题。针对此问题,建立考虑服务水平限制的医生排班马尔可夫决策过程模型,并设计近似动态规划算法对马尔可夫决策过程高效求解。进一步,考虑患者高度时变到达以及医疗服务时长等多维不确定性,基于合作医院的实际数据,构建数据驱动的循环神经网络模型,提出基于数据驱动的线上线下患者排队系统的性能评估方法。数值实验显示,所提出的方法能够降低医生总工作时长,并有效控制患者等待时间,保证系统的高效运行。本文研究结果可为大型医院合理配置线上线下医疗资源提供理论依据和决策支持。
关键词
线上医疗
医生排班
时变排队系统
数据驱动
深度学习
马尔可夫决策过程
近似动态规划
启发式算法
Keywords
telemedicine
physician scheduling
time-varying queueing system
data-driven
deep learning
Markov de-cision process
approximate dynamic programming
heuristic
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
结合Benders分解和列生成的发热门诊排班数学建模和优化算法
被引量：
6
2
作者
王铖恺
范晓宇
徐捷
刘冉
杨之涛
机构
上海交通大学工业工程与管理系
上海交通大学医学院附属瑞金医院急诊科
出处
《系统管理学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2023年第3期476-487,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(71972133,71672112)。
文摘
发热门诊是抗击疫情最前线,发热门诊中的医生排班对于系统运行效率和医疗服务质量都非常重要,需要科学的排班优化算法。针对发热门诊医生排班调度问题,首先采用逐点稳态流近似方法对系统建模,定量评估系统中等待服务的患者数目,基于此建立了考虑患者排队队长限制的医生排班数学优化模型。进一步,为求解该模型设计了结合Benders分解与列生成的高效算法,对此复杂优化问题加以高效求解。最后,利用上海大型医院发热门诊的实际数据加以数值实验分析,验证了所提出算法的排班结果,显示了其在控制患者队长和医生总工作时间上具有优势。数值结果进一步验证所提出方法能适应疫情严重情况下的医生排班优化要求。研究得到的模型和算法对完善疫情中发热门诊的运作管理具有实际意义。
关键词
新冠疫情
时变排队系统
医生周排班
benders分解
列生成算法
Keywords
Covid-19 pandemic
time-varying queueing
physician scheduling problem
benders decomposition
column generation
分类号
F224 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的线上线下联合服务模式下医生排班算法
张越
王子翔
周博
刘冉
杨之涛
《智能系统学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
结合Benders分解和列生成的发热门诊排班数学建模和优化算法
王铖恺
范晓宇
徐捷
刘冉
杨之涛
《系统管理学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2023
6
在线阅读
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职称材料
已选择
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引证文献
统计分析
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