基于MDP的病人最优分配策略研究

在医疗领域，关键的诊断设备，如CT、MRI等医疗图像诊断设备，通常是医院中最重要的资源之一。这些设备价格昂贵，并且对于临床诊断发挥着至关重要的作用。由于设备成本高昂，医院管理者往往追求高设备利用率，这直接导致了病人不得不等待较长时间才能进行检查。特别是那些病情较为严重的病人，如急诊病人和紧急病人，他们对检查的紧迫性明显高于一般门诊病人。 为解决这一问题，耿娜和马忠偈两位学者提出了基于马尔科夫决策过程（MDP）的病人最优分配策略。MDP是一种数学模型，它在处理具有随机性和动态变化特征的决策问题中有着广泛的应用。在耿娜等人的研究中，他们关注的是如何在医疗资源有限的情况下，根据病人的不同优先级来分配医疗资源，以减少病人的等待时间，并尽量不影响资源的高效使用。 研究中所指的N型队列系统，是一种多通道的排队系统，其中优先级高的病人可以通过专用通道进行检查，同时也保留了通过一般通道进行检查的选项。这种系统允许为优先级高的病人设置优先通道，例如通过合同时间槽（CTS）的策略来实现，即为这些病人预留一部分专用的时间槽。这样，优先级高的病人不仅可以使用这些预留的时间槽进行检查，而且还可以在需要时使用一般时间槽（RTS）。而对于优先级较低的病人，则只能使用一般时间槽进行检查。 耿娜等人的研究进一步提出了一个MDP模型，用于研究N型队列中优先级高的病人的最优动态分配问题，并且基于此模型提出了一种近似最优控制策略。该策略允许在实际应用中模拟不同分配方案对等待时间的影响，并根据模型的反馈进行调整，以达到减少病人等待时间的目的。 数值试验表明，通过这种近似最优控制策略，能够非常有效地近似最优控制策略，其结果与最优目标值的偏差保持在2%以内。这说明该策略在保证医疗资源高利用率的同时，可以显著减少病人的等待时间，特别是在对等待时间敏感的急诊和紧急病人中。 该研究的关键词涵盖了工业工程、马尔科夫决策过程、关键医疗资源、病人分配、最优控制策略以及N型队列。这些词汇反映了研究涉及的领域和核心概念，展现了医疗资源管理和优化分配的复杂性。 研究的基金项目包括国家自然科学基金项目和上海市浦江人才计划等，表明该研究得到了国家和地方层面的重视和支持。作者耿娜作为助理研究员，她的主要研究方向为生产与服务系统能力管理，这也为该研究提供了扎实的理论基础和实践经验。 基于MDP的病人最优分配策略的研究，不仅能够为医院管理者提供一种科学的管理工具，帮助他们更好地进行医疗资源的分配和管理，而且能够显著改善病人的医疗体验，使医疗资源的配置更加合理高效。这项研究对于缓解医疗资源紧张、提升医院服务质量以及优化医疗服务体系均具有重要意义。