[发明专利]基于蚁群优化的医疗系统入院调度方法

说明书

技术领域：

本发明涉及智能计算和医疗工程领域，主要公开了一种基于蚁群搜索算法的医院高效率的入院安排调度方案。

背景技术：

随着社会的进步与发展，人们越来越渴望获得健康的生活质量。医疗保健制度，特别是对于医院来说，都面临着提高工作效率与服务质量的紧急需求。为了满足这些需求，需要更好地执行包括资源分配，人员组织与病人安排在内众多管理事项。在医院所有的管理事项中，病人的入院安排调度与医院的工作效率和服务的质量紧密相联，它深深影响着医院的整体性能，变得日益重要。

一般情况下，来到医院的病人可以分为两类：门诊病人和住院病人。门诊病人仅仅需要在医院呆几个小时而住院病人则需要在医院持续治疗若干天。而住院病人可以进一步分成两类：急诊病人和非急诊病人。其中急诊病人一旦到达医院就需要立刻批准手术来进行治疗救护。与急诊病人不同，大部分来到医院的病人是非急诊病人，他们的病情并未急迫到需要他们立刻住院进行治疗，医院可以对他们的入院就诊时间做出最合适的安排，这样可以极大地提高医院服务的效率。

目前最传统的病人入院安排方案是先到先服务(FCFS)。虽然这种安排方案最容易实现也最公平，但它会导致资源利用率低下和等待时间过久的缺点。为了解决先到先服务方案的问题，一些相关入院的规则被人们提出。为了缩短所有患者的平均等待时间，一种根据病人已有的等待时间和病情紧急程度进行判断的优先级规则被提出。然而，就如同其他的入院规则一样，它提出的方案中，病人们优先级相互独立，互不影响，这忽视了医院资源的约束与病人之间的交互，这会导致最终得出的方案与最优安排相差甚远。考虑到有限的医务人员，可以同时兼顾减少病人等待时间与平衡医生的工作负担的安排方案也被学者提出。也有其他的入院规则用于起到最大化病床的利用率和在专业护理中减少死亡率的效果。这些规则都在不同的方面提高了医院救治的效率。然而，大多数入院的规则都没有将病情的严重程度考虑在内。根据“治疗高危病人最重要”的原则，病情危急的患者应该最先最快住院治疗以此来提高存活的机会。而且，没有病人能够无限地等待下去，应该根据病情的严重程度和身体状况来考虑到每一个病人能够接受的最长的等待时间。

因此，为了保证能对所有的患者进行最好的入院安排，在患者的接收规则中，需要考虑到若干约束条件：(1)医院的资源：包括病床在内的资源都是有限的，不能无限制地提供给所有的患者，只能有选择性地为患者服务；(2)患者入院次数：对于每一位等待入院的患者来说，他们最多只能入院治疗一次；(3)患者的等待时间：不同程度病情的患者能承受的等待入院的时间不同，例如：非危急患者比病危患者可以等待更久的时间，对于病情危急的病人，需要优先考虑对其进行提供治疗；。本发明提出的基于蚁群搜索算法的入院安排调度通过尽可能地在满足以上三种约束的基础上，得出能使更多的人进行入院治疗的方案，达到最大化利用医院资源对患者进行服务医疗的目标。

发明内容：

为了克服传统的入院安排方法中的低效率问题与大多数入院规则中忽视患者病情的缺陷，本发明基于蚁群搜索算法提出了一种能够满足不同医院的资源限制，同时将患者的病情程度与病人能够承受的等待时间考虑在内的入院安排调度的方案。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

(1)在该发明的算法中，将医院真实情况来模拟解构造图。在本次发明提出的蚁群搜索中，解构造图是所有待入院患者安排方案的解一共有|W_t|行，每一行代表一个患者的入院安排其中t是指当前日期，W_t是所有等待入院的患者的集合，位于解构造图中的(k，j)代表第k个病人将在t+j日期时开始入院治疗。解构造图的每一行顶点是有限的，第k行的顶点数为其中是第k个待入院患者到达医院的时间，是该患者能等待的最长时间。若一个蚂蚁在计算时经过某个顶点则解X中该顶点的值由0变为1。这样的解构造图将患者承受的最大等待时间这一约束联系起来，提高了算法的效率与精确度。

(2)本算法设计的规则能使蚁群搜索算法中的蚂蚁能够基于已经获取的搜索信息与启发式教育学习的知识高效地从解构造图中得到入院问题的一个可接受解。这一规则约束每只蚂蚁最多在每一行中选择一个节点，表示每一个待入院患者将在某一时刻入院就诊，或者在等待时间能都不会被办理入院手续。因此，一只蚂蚁的访问路径实际上是代表了对所有待入院患者的一个安排方案，是入院问题的一个解。