优化急诊医生排班：降低等待时间与生产力策略

本文主要探讨了"急诊科随时间变化的生产力水平的医生安排"这一关键主题，针对全球普遍存在的急诊室(Emergency Department, ED)拥挤和患者等待时间过长的问题提出了创新性的解决方案。作者们关注的核心是通过优化医生轮班策略，利用医生之间的生产力差异，同时考虑患者到达的随机性和医生工作效率的时间波动，来提升急诊服务效率。 首先，他们扩展了传统的医生排班模型，引入了医生的生产力水平作为决策变量，这是以患者每小时处理量（patient-per-hour rate）为衡量标准的。这种异质性意味着不同医生的生产力存在差异，因此在安排时需要考虑个体能力对整体效率的影响。 其次，他们将排班问题建模为一个两阶段随机程序，这涉及到数学上的随机优化技术，如样本平均近似和L形方法，以寻找在有限资源下最优的医生工作安排。这种方法能够更好地适应不确定性，提高排班决策的灵活性。 通过分析来自合作急诊室的真实患者就诊数据，研究人员揭示了影响医生生产力的关键因素，包括个人医生的能力、轮班时间和轮班类型（如白天和夜间）。这些发现为制定更精确的排班策略提供了依据。 实证研究结果显示，相比于当前的调度方式，采用文中提出的新的医生安排公式可以显著减少患者等待时间，最多可降低16%。这表明通过优化医生生产力的利用，可以在不增加额外医生的前提下改善ED的服务质量。 此外，文章还讨论了如何在医生的生产力水平基础上进行聚类，以更好地反映医生的偏好并进一步优化排班。即使只使用少量的医生集群，也能够接近最大效益，这为实际操作提供了可行性。 这篇研究论文通过对时间变异的生产力水平的考虑，结合随机优化和数据分析，提供了一种切实可行的方法来解决急诊科的拥堵问题，有助于改善医疗服务的效率和患者体验。这项工作对于医院管理者和政策制定者来说具有重要的参考价值。