门诊医生排班问题研究

摘要

随着医疗行业的快速发展和国家对医疗卫生投入的不断增加，如何实现对医院的科学化、精细化管理已成为医院管理者亟待解决的问题。门诊作为医院对外服务的窗口，其诊疗效率和诊疗质量直接影响着患者的健康和医院的声誉。然而，我国医院在进行门诊医生排班时，往往由排班人员根据经验估计各班次对各级别医生的需求数量，再结合医生的个人工作计划以及医院相关规定手工生成排班方案。这样粗放的排班方式，不仅需要耗费大量的时间和精力，并且能够找到一个可行的排班方案已属不易，其排班质量往往并不够好，可能会造成医生有效利用率较差，医生和患者满意度降低。因此，门诊医生的排班问题是实现医院精益管理的研究重点之一。现有关于医生排班问题的研究，更多的是针对国外医疗情景，符合国内门诊诊疗环境的研究较少。为解决这一问题，本文以大连某医院为调研对象，针对门诊医生周排班问题从门诊医生需求预测和门诊医生排班建模两个方面展开研究，具体研究内容如下： （1）针对医院门诊日常诊疗需求的不确定性，构建班次门诊量组合预测模型。首先将门诊医生需求预测问题转换为门诊量预测问题，然后考虑到班次门诊量序列同时具有线性和非线性特征，应用熵值法构建基于SARIMA和BPNN的班次门诊量组合预测模型。该组合模型能充分利用SARIMA模型对线性特征良好的拟合能力和BPNN模型对非线性特征良好的拟合能力，从而改善传统单项预测模型对该问题预测精度较差的现状。最后，将班次门诊量预测结果转换为各班次对医生的需求数量。 （2）针对医院粗放的排班管理工作，在门诊医生需求预测结果的基础上构建门诊医生排班多目标优化模型。首先，通过分析影响门诊医生排班的各项因素，归纳总结了符合国内实际门诊诊疗情景的门诊医生排班问题的各种约束条件；在此基础上，基于系统效益原则，以医生成本最低、医生工作满意度最高、患者就诊连续性最好为优化目标，引入公平理论，构建了门诊医生排班多目标优化模型。最后通过算例分析表明：该模型能更好的保证医院、医生和患者三方的系统效益最优，能够在成本目标主导下最大化提高医生和患者的满意度。 基于熵值法的医院班次门诊量组合预测模型和门诊医生排班多目标优化模型一起构成了完整的门诊医生排班方案，可以为医院实际门诊医生排班工作提供一定的借鉴。

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究目的与意义

1.3 研究内容与研究框架

1.4 创新点

2 相关理论及文献综述

2.1 时间序列预测相关理论

2.1.1 时间序列预测的基本概念、特点和分类

2.1.2 单项预测和组合预测

2.1.3 预测的程序

2.2 多目标优化问题相关理论

2.2.1 多目标优化问题的数学模型

2.2.2 多目标优化问题的求解方法

2.3 医院人流量预测国内外研究现状

2.3.1 医院人流量预测的概念、起源和粒度

2.3.2 医院人流量预测的研究方法

2.3.3 医院人流量预测研究述评

2.4 医生排班决策国内外研究现状

2.4.1 医生排班决策的类型

2.4.2 医生排班决策的研究方法

2.4.3 医生排班决策研究述评

3 门诊医生需求预测研究

3.1 门诊医生需求预测概述

3.2 预测模型构建

3.2.1 SARIMA 模型

3.2.2 BPNN模型

3.2.3 基于熵值法的组合模型

3.2.4 模型评价

3.3 实例分析

3.3.1 数据来源及预处理

3.3.2 SARIMA模型预测

3.3.3 BPNN模型预测

3.3.4 基于熵值法的组合模型预测

3.3.5 预测结果比较分析

3.3.6 门诊医生需求计算

3.4 本章小结

4 基于需求预测的门诊医生排班模型研究

4.1 问题产生背景

4.2 问题描述

4.3 模型构建

4.3.1 变量定义及假设

4.3.2 门诊医生排班模型构建

4.4 模型求解

4.4.1 求解工具

4.4.2 基于分层法的多目标模型求解流程

4.5 实例分析

4.5.1 基础数据资料

4.5.2 排班结果及分析

4.6 本章小结

5 总结与展望

5.1 研究总结

5.2 论文展望

参 考 文 献

附录A 医生排班多目标优化模型求解程序示例

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致谢

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