“互联网+”视角下基于行为的群体性突发事件手术调度研究
[摘 要]近年来，随着地震、泥石流、台风、暴雨等各种突发性自然灾害和特大事故以及公共卫生事件等人为灾害对人类社会造成的损失不断加重。群体性突发事件伤员伤情及手术具有不同于普通伤员的新特点，伤员伤情复杂、时效性强、批量较大，对伤员分送和手术调度的需求更为迫切。基于“互联网+”视角，为减少人员伤亡，适应我国应急救援工作的需要，确保突发事件发生后伤员能够得到快速高效的救治，基于行为的群体性突发事件应急救援伤员手术调度成为目前亟待解决的问题。从学习行为角度开展群体性突发事件应急救援伤员手术调度研究，分析学习效应及其在伤员手术调度过程中的应用。本文从新的视角提出面向群体性突发事件情景下的应急救援伤员手术调度研究，为伤员救护提供理论基础和方法指导。
[关键词]群体性突发事件；互联网+；学习效应；手术调度
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.16.000
[中图分类号]TP391.9 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2016）16-0-02
0 引 言
近年来，面向非常规突发事件的应急管理正引起越来越多研究者的关注。目前，应急救援的首要目标仍是减少人员伤亡，即利用一切可用资源使突发事件中受伤的人员尽快得到救治。因此，如何在有限的时间段内组织高效、有序的应急救援活动，将灾害造成的人员伤亡降低到最低程度，显得尤为重要。为了提高伤员救护效率，突发灾害事件发生时，在医疗资源有限、医疗需求不断增加的现实情况下，各医疗部门的合理调度至关重要。在这个过程中，手术室是医院重要的一个部门，也是整个医院资源最为密集的地方。而手术调度管理长期以来一直都是医院管理的瓶颈问题，同时也是提升伤员救护效率最具潜力的方面。十二届全国人大三次会议上，李克强总理在政府工作报告中首次提出“互联网+”行动计划。“互联网+医疗”在这个背景下，如何有效提高手术室的使用效率，是突发灾害事件后医疗救护人员共同关心的课题，科学、明确、成功的手术调度是突发灾害事件后伤员获得高效手术、快速康复的重要手段。
1 手术调度问题国内外研究进展
手术室作为医院最重要的一个科室，是整个医院资源最为集中的地方。根据国外统计，手术进行的整个过程中参与的医院部门占总部门的70%，手术使用的各种资源占整个医院资源总成本的40%。医院管理方面最突出的问题自始至终都是手术调度的管理，手术调度的合理安排也能最快地提升伤员救护的效率。
近年来，国外出现大量关于手术调度的文献，Dexter F 等人为了最大限度地利用手术室块时间，用计算机模拟患者的调度和患者的喜好的手术等待时间；Freytag S 等人根据对外科手术历史数据的分析，对未来的需求作出预测和规划；Denton B T 等人提出一种多个或手术组的仿真模型，并说明模型可以用来作为一个决策援助，以提高战略和业务决策有关交付的外科手术水平；Cardoen B 等人对相关手术规划和调度的文献进行整理总结，并确定了在未来需要研究解决的领域；Patrick J 等人将模拟调度过程作为一个马尔可夫决策过程，提出了一种动态调度多优先级病人诊断方法；Yi P 等人开发了一个通用的仿真模型，能够代表一个医院在地震灾害的情况下的操作；Demeulemeester E 等人总结了最近应用运筹学或规划和调度的文献，讨论了医院的整体绩效的OR调度的影响，并提出未来的研究方向；Saremi A 等人讨论了门诊手术的预约调度的多级手术室（或）部门与随机服务时间服务的多个病人类型，基于仿真的优化方法提出了减少患者等待时间、患者手术完成时间、手术取消数；Saadouli H 等人考虑到手术和恢复时间以及资源能力的不确定性，解决优化手术的分配和规划的回收率的问题。
国内方面，手术调度的研究仍然处在初级阶段，邓富民 等人在考虑手术台、执刀医师等资源约束后，构建了以病人满意度及最小化手术总流程时间为目标函数的模糊调度数学模型；赵亮 等人借助计算机系统的数学协同优化的手术资源调度，实现系统资源匹配与动态实时优化，有效减少手术患者住院等待时间、提高手术资源利用效率；张政 等人针对手术室分派调度的4个优化指标：开放成本、加班成本、手术切换和偏好，提出了手术室分派调度的线性规划模型，利用蒙特卡洛方法考虑了手术时间的不确定性.采用了标准的线性规划求解器（Cplex）进行实例求解；李智 等人应用权变理论总结大型灾害发生后如何有效调度手术资源的方法；周炳海 等人提出了不确定手术时间下带资源约束的手术室调度方法；周炳海 等人根据手术室特有的约束条件，提出基于分布估计的调度算法（EDA），优化目标是最大完成时间最小，在手术分配约束和资源能力约束的基础上，创建模型。
手术病人及手术室的调度研究涉及很多不同方面，而手术病例的调度对提高手术室效率的作用非常关键。由于突发灾害事件手术本身具有的不确定性，如病人到达时间的不确定性和手术持续时间的不确定性，因此，如何在不确定环境下进行手术调度也是研究的重点之一。
2 行为运作管理在手术调度过程中的应用研究
行为运作管理（BOM）是针对含有人的系统，在考虑将人的行为决策和认知与传统的运作管理相结合的条件下进行研究的新方法，它是运筹学与管理科学（OR/MS）学科的重要领域。作为一门新兴的交叉型学科，近年来受到广泛的关注。行为运作管理在手术调度过程中的应用主要体现在操作者的学习过程，即执刀医生团队的学习效应。
学习效应概念是由Wright最先提出的，在研究飞机生产制造的过程中发现的；Biskup D是把学习效应引入排序和调度的开拓者，研究的重点是分析单机调度问题的学习；Cheng T C E 等人研究了一个单一的机器调度问题，其中的作业处理时间将减少作为学习的结果。Li D C 等人研究了带学习效应的在单台机器上总完工时间最小的多任务调度问题，并且提出遗传算法解决方案；Bai J 等人以最小化最大完工时间和完工时间的总和为目标，在成组调度问题中考虑作业者学习和退化效应；Lee W C 等人研究了对与位置有关的通用学习曲线，用学习曲线模型来解决平行机调度问题。
YuPing Niu 等人研究了一般学习效应下的排序与调度问题，并且考虑了位置相关的学习模型和已经加工过的工件时间之和相关的学习模型的统一性；Rostami M 等人用三角模糊数表示处理时间和作业到达日期的参数，研究了具有学习效应和恶化效应的多目标并行机调度问题。
国内关于时间相关的排序与调度问题文献相对较少，闫杨 等人研究了具有恶化效应和学习效应的单机成组调度问题；刘鹏 等人研究带有时间相关的学习效应和恶化工件的双代理单机调度问题，提出了多项式时间最优算法；李永林 等人建立了一般情况下具有工件相关学习因子、以最大完工时间为目标的多机流水线调度模型；赵静 等人构建了BFSP问题的学习遗忘调度模型，结合基于Pairwise的局部搜索策略，应用萤火虫算法对小批量生产时的学习遗忘效应BFSP问题进行求解；杜贞 等人研究了学习效应理论针对置换流水车间调度问题，使工件的加工时间与工件的加工位置建立联系，缩短了工件的最大完工时间，等等。
3 结 语
从以上及其他文献研究可以发现，学者对于手术调度问题和学习效应应用于调度领域的问题所建立的模型和使用的算法还是有很大的完善和改进之处：如伤员手术调度往往集中在传统医院情景下，针对突发灾害事件伤员相对较少；手术调度模型，仅仅是医疗资源的简单排序，很少考虑到操作者的体验与参与，这容易导致部分调度系统运作结果与客观实际发生显著差异。学习效应在调度领域的应用，模型大部分集中于研究学习效应相关的机器模型，而且研究的方向和模型大都比较简单。
基于这些不足，应该对不同学习效应模式下的手术调度模型相应的目标函数、侧重的约束条件加以改进。首先，突发灾害事件下的救治需求量和手术过程中的病情变化都是模糊随机的，因此要结合不确定理论来分析该问题。其次，虽然突发事件伤员具有大批量、伤情不确定的特点，但是伤员大部分采用分类分批配送，手术过程可以进行模块化分解，每个手术台只需要完成其中某一个或者几个模块，使手术执刀医师的专业化分工更细致，有利于学习曲线的快速趋稳，最大限度地提高手术效率。最后，要考虑到紧急救治过程中最宝贵的是时间，时间就是生命，只有对紧急救治过程中的不确定因素进行综合考虑，才能保证救治方案的质量。
注：李卫宁，通讯作者
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