突發(fā)事件下醫(yī)院手術(shù)室應(yīng)急調(diào)度模型研究

閻宇陽

摘 要：為快速、合理安排突發(fā)事件發(fā)生后醫(yī)院手術(shù)室關(guān)鍵應(yīng)急資源調(diào)度，提出醫(yī)院手術(shù)室應(yīng)急調(diào)度模型。首先，從靜態(tài)配置角度出發(fā)，對(duì)不同傷重程度的傷員進(jìn)行分類;其次，基于車間調(diào)度方法，結(jié)合排隊(duì)思想與優(yōu)先原則，以醫(yī)療資源利用率最大化與整體救援時(shí)間最短為優(yōu)化目標(biāo)，建立統(tǒng)籌優(yōu)化的手術(shù)室應(yīng)急調(diào)度模型，并對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化求解。該模型可最大化應(yīng)急救援時(shí)間利用率，對(duì)突發(fā)事件下應(yīng)急救援工作有較重要價(jià)值。案例分析表明，在基于車間調(diào)度方法的調(diào)度過程中，突發(fā)事件下手術(shù)室應(yīng)急調(diào)度方案達(dá)到了最優(yōu)。

關(guān)鍵詞：突發(fā)事件;手術(shù)室;傷員傷重程度;應(yīng)急調(diào)度;統(tǒng)籌優(yōu)化

DOI：10. 11907/rjdk. 182842

中圖分類號(hào)：TP319文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1672-7800（2019）002-0100-05

Abstract： In order to allocate scheduling emergency resources quickly and reasonably in hospital operating rooms after the occurrence of emergencies， the emergency operation model of hospital operating room was proposed. First， from the perspective of static configuration， the casualties of different degrees of injury are classified. Secondly， based on the method of shop scheduling， combined with the queuing idea and priority principle， the optimal utilization of medical resources and the shortest rescue time as the optimization objectives， the optimal operation of the operating room emergency scheduling model is established and optimized. It maximizes the utilization of time in emergency rescue and has important value for emergency rescue work. Finally， the case study shows that the scheduling process based on the shop scheduling method can optimize the emergency room scheduling plan under emergency events.

Key Words： emergencies; operating room; casualty injury; emergency dispatch; overall optimization

0 引言

近年來，自然災(zāi)害、事故災(zāi)難等突發(fā)事件日益增多，而突發(fā)事件應(yīng)急救援工作主要由醫(yī)院急救中心承擔(dān)。迅速有效的院前緊急救援體系建設(shè)與改善可有助于高效率地應(yīng)對(duì)突發(fā)事件，最大限度減少人員傷亡。

面對(duì)突發(fā)事件，應(yīng)急措施必不可少，劉宇熹等[1-3]總結(jié)了多種應(yīng)急預(yù)案與醫(yī)務(wù)人員技能培訓(xùn)方法及經(jīng)驗(yàn)。手術(shù)室作為外科手術(shù)和搶救病人的重要場(chǎng)所，突發(fā)事件下高效率的應(yīng)對(duì)在整個(gè)救援工作中起關(guān)鍵作用。針對(duì)如何降低醫(yī)院成本、提高服務(wù)質(zhì)量的問題，周炳海與殷萌[4]提出一種基于分布估計(jì)的調(diào)度算法;鄭昊與高巖[5]結(jié)合應(yīng)急系統(tǒng)多點(diǎn)出救的特征，構(gòu)建基于應(yīng)急時(shí)間最早的連續(xù)型應(yīng)急資源調(diào)度模型;Rachuba[6]使用專用穩(wěn)健的多標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)化方法調(diào)查手術(shù)室時(shí)間表性能，計(jì)算出一個(gè)強(qiáng)大的妥協(xié)時(shí)間表;周培磊等[7-9]研究手術(shù)室規(guī)范化管理及資源合理利用方法，以提高手術(shù)間整體效能。

此外，針對(duì)突發(fā)事件下的決策及調(diào)度方案，Vile[10]調(diào)查若干相互關(guān)聯(lián)的高級(jí)統(tǒng)計(jì)與運(yùn)籌學(xué)方法，形成一套決策支持工具幫助解決容量計(jì)劃問題;Ceschia[11]在重新審視及延長(zhǎng)患者入院時(shí)間安排問題后，提出一個(gè)更精細(xì)的模型，并設(shè)計(jì)了一個(gè)基于局部搜索的解決方案;Wu [12]以博弈論在急診科室醫(yī)療資源調(diào)度中的應(yīng)用為研究對(duì)象，提出一個(gè)包含兩個(gè)博弈論模型的應(yīng)急服務(wù)框架，旨在提高咨詢水平所需的資源反饋能力;We等[13]提出一種基于人工蜂群算法的數(shù)學(xué)優(yōu)化模型與改進(jìn)的多目標(biāo)算法，以解決資源優(yōu)化調(diào)度的多目標(biāo)優(yōu)化問題;Zhen[14]提出一個(gè)應(yīng)急醫(yī)療服務(wù)調(diào)度決策支持系統(tǒng)框架，優(yōu)化調(diào)度策略;徐靖等[15]根據(jù)案例醫(yī)院手術(shù)室的資源限制，利用常規(guī)手術(shù)室病例調(diào)度策略，提出手術(shù)室病例調(diào)度策略綜合運(yùn)用模型;王崇林[16]通過對(duì)手術(shù)流程的分析，將手術(shù)病例與作業(yè)調(diào)度結(jié)合起來，嘗試用調(diào)度理論對(duì)該問題進(jìn)行研究，并相應(yīng)提出提高手術(shù)室利用率的方法。Astaraky等[17]針對(duì)多級(jí)、多資源手術(shù)系統(tǒng)下手術(shù)病人調(diào)度的問題，提出馬爾可夫決策過程模型，該模型可提供所有手術(shù)調(diào)度策略，最大限度地減少病人需求了解時(shí)間、手術(shù)準(zhǔn)備時(shí)間、手術(shù)室加班時(shí)間。在緊急救援過程中，Hitt等[18]認(rèn)為無論是臨床需要或可能的預(yù)后，心臟驟停通常優(yōu)先于其它緊急呼叫;劉清昭[19]構(gòu)建了醫(yī)院手術(shù)室應(yīng)急決策系統(tǒng)GRAI格模型，提出全周期手術(shù)室應(yīng)急管理思路，將手術(shù)排程與應(yīng)急管理相結(jié)合，從全周期、跨部門細(xì)化分析手術(shù)室應(yīng)急管理各環(huán)節(jié)，重構(gòu)改進(jìn)全周期手術(shù)室應(yīng)急管理的GRAI格，增加資源儲(chǔ)備及決策中心，并提煉出各階段應(yīng)急決策核心科學(xué)問題;王付宇等[20]針對(duì)地震后傷員調(diào)度問題，指出現(xiàn)有手術(shù)調(diào)度模型及目標(biāo)函數(shù)選取上的不足，討論了行為運(yùn)作管理在手術(shù)調(diào)度過程中的應(yīng)用情況;李衛(wèi)寧[21]對(duì)手術(shù)流程進(jìn)行分析，分別構(gòu)建了確定條件下的手術(shù)調(diào)度單目標(biāo)模型和不確定條件下的手術(shù)調(diào)度單目標(biāo)模型及確定條件下的手術(shù)調(diào)度多目標(biāo)模型，并運(yùn)用于組合優(yōu)化理論與熵權(quán)-Topsis評(píng)價(jià)方法等對(duì)手術(shù)調(diào)度模型進(jìn)行研究，以實(shí)現(xiàn)模型調(diào)度優(yōu)化。綜上所述，現(xiàn)有研究對(duì)突發(fā)事件下整體應(yīng)急措施及方法策略有較大效用，但鮮有文獻(xiàn)考慮到救援過程中病人先后手術(shù)之間留存的空置時(shí)間。