数学建模(全国)---眼科病床的合理安排

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1、眼科病床的合理安排眼科病床的合理安排摘要摘要本文在对相关数据进行整理和对数据深层次的分析基础上，首先确定了以 床位服务强度和累积满意度为主的评价指标体系，并用该指标体系评价 FCFS 模型和 NAFCFS 优化模型的优劣。 通过指标体系对 FCFS 模型相关问题的分析，可以发现通过改变不同类病 人的入院优先顺序是可以有效地实现资源的优化配置的。NAFCFS 优化模型实质上是在 FCFS 模型病人入院排列次序规则的基础上，增加了时刻 时满意度高it者优先入院治疗的规则，在 NAFCFS 优化模型下病人入院的优先规则如下： 1.病人在不同门诊时间登记的，按先来先服务的原则； 2.病人在同一门诊时间

2、登记的，根据入院时间相对应的周几，再按照相应 中满意度的高低进入医院，知道医院没有空余的床位为止； 3 如有剩余的人数进入下一天，则它在下一天优先入院； 4.依次类推。在 NAFCFS 优化模型下的某天累积满意度，其中1 1223 344a va va va v、和分别是白内障（双眼） 、白内障（单眼） 、青光眼及视网膜病人1v2v3v4v在一周内不同时刻相应的的满意度的评价表，NAFCFS 优化模型的满意度评价 表为：周一周二周三周四周五周六周日 青光眼0.450.50.50.450.450.450.6 视网膜0.350.350.450.350.450.350.4 白内障（单眼）0.70.7

3、50.60.60.70.750.8白内障（双眼）0.40.50.50.550.60.650.7外伤1111111 满意度评价表是 NAFCFS 优化模型中病人入院优先顺序的重要表现方式， 通过该评价表可以预测某个病人何时可以入院治疗的大概区间，并可针对具体 的预期结果向医院管理方提出可行性建议。 同时，NAFCFS 优化模型已在一定程度上优化了 FCFS 模型，但也有其局 限性，在本文中对此也有相关论述。关键字：评价指标体系 累计满意度函数 NAFCFS 排队论1一、问题重述医院就医排队是大家都非常熟悉的现象，它以这样或那样的形式出现在我 们面前，例如，患者到门诊就诊、到收费处划价、到药房取药

4、、到注射室打针、 等待住院等，往往需要排队等待接受某种服务。 我们考虑某医院眼科病床的合理安排的数学建模问题。 该医院眼科门诊每天开放，住院部共有病床 79 张。该医院眼科手术主要分 四大类：白内障、视网膜疾病、青光眼和外伤。附录中给出了 2008 年 7 月 13 日至 2008 年 9 月 11 日这段时间里各类病人的情况。 白内障手术较简单，而且没有急症。目前该院是每周一、三做白内障手术， 此类病人的术前准备时间只需 1、2 天。做两只眼的病人比做一只眼的要多一些， 大约占到 60%。如果要做双眼是周一先做一只，周三再做另一只。 外伤疾病通常属于急症，病床有空时立即安排住院，住院后第二天

5、便会安 排手术。 其他眼科疾病比较复杂，有各种不同情况，但大致住院以后 2-3 天内就可 以接受手术，主要是术后的观察时间较长。这类疾病手术时间可根据需要安排， 一般不安排在周一、周三。由于急症数量较少，建模时这些眼科疾病可不考虑 急症。 该医院眼科手术条件比较充分，在考虑病床安排时可不考虑手术条件的限 制，但考虑到手术医生的安排问题，通常情况下白内障手术与其他眼科手术 （急症除外）不安排在同一天做。当前该住院部对全体非急症病人是按照 FCFS（First come, First serve）规则安排住院，但等待住院病人队列却越来越长， 医院方面希望你们能通过数学建模来帮助解决该住院部的病床合

6、理安排问题， 以提高对医院资源的有效利用。 问题一：试分析确定合理的评价指标体系，用以评价该问题的病床安排模 型的优劣。 问题二：试就该住院部当前的情况，建立合理的病床安排模型，以根据已 知的第二天拟出院病人数来确定第二天应该安排哪些病人住院。并对你们的模 型利用问题一中的指标体系作出评价。 问题三：作为病人，自然希望尽早知道自己大约何时能住院。能否根据当 时住院病人及等待住院病人的统计情况，在病人门诊时即告知其大致入住时间 区间。 问题四：若该住院部周六、周日不安排手术，请你们重新回答问题二，医 院的手术时间安排是否应作出相应调整? 问题五：有人从便于管理的角度提出建议，在一般情形下，医院病

7、床安排 可采取使各类病人占用病床的比例大致固定的方案，试就此方案，建立使得所 有病人在系统内的平均逗留时间（含等待入院及住院时间）最短的病床比例分 配模型。二、问题假设（1） ；假设该医院眼科住院部除白内障、青光眼、视网膜和外伤疾病外，2不接收其他类型病人； （2）假设白内障、青光眼和视网膜手术没有急诊病人； （3）假设该院眼科住院部在考虑病床安排时不受手术条件限制； （4）假设排队等待时间对每一个病人的心理影响程度相同，时间越长，影 响越大； （5）假设所给予的原始数据是真实准确的；三、符号说明：表示时刻 的时间点；iti： 表示从时间 时刻到时间时刻的时间段12tt1t2t：表示第 类病人

8、平均住院时间；ti：表示病人对医院的关于住院等待的满意度1S ：表示该与院眼科住院部床位的服务强度2 ：表示单位时间内病人到医院门诊的平均值； ：表示单位时间内医院服务人数（即病人出院人数）的平均值；：表示第 类病人对在模型中住院等待时间的满意度；iSi：表示第 类病人在总病人数中所占比例；ii：表示医院病床数量；N：表示 时刻出院人数；( )iL tt：表示 时刻医院中住院总人数；( )P tt： 时刻医院中第 种病的住院病人增加人数；( )iJ tti： 时刻用 FCFS 规则累计的满意度函数；)(1tt： 时刻用 NAFCFS 规则累计的满意度函数；)(2tt四、问题分析对此模型我们分析

9、如下： 4.14.1 数据分析数据分析 在该模型中，题目给予我们 2007 年 7 月 13 日至 2008 年 9 月 11 日各类疾 病的统计数据，说先对这些数据进行分类，并将该段时间内每天门诊接待人数 拟合成图形。如图 13（注：横坐标为时间，纵坐标为人数）从以上统计拟合的图形中，可以看出，病人到医院门诊的人数大致随 机概率分布，我们进一步通过 MATLAB3整合，并经过其验证得出，病人 到医院门诊的人数服从泊松分布。 同时，利用 EXCEL 工具，以不同疾病类别为划分，分别求得其住院时 间、等待时间和系统内服务期的均值、方差，具体数据表 1 表 1 不同类别疾病住院时间、等待时间和系统

10、内服务期的均值、方差对比 图白内障 （单眼）白内障 （双眼）青光眼视网膜外伤总共类 型时 间均 值方 差均 值方 差均 值方 差均 值方 差均 值方 差均 值方 差住 院 时 间5.112.0 18.134.0 210.0 83.0 012.0 76.1 76.7 73.0 09.0011.42等 待 时 间12.1 80.8 812.30.6 911.9 01.4 312.8 95.9 90.9 60.0 412.2 10.954服 务 期17.2 93.9 320.4 55.4 921.9 55.0 524.3 65.7 17.7 22.9 121.2 212.49 1表 1 放映了不同类

11、别在在不同时间段上的差距，可以发现，住院时间 或服务期的离散程度很高，那么究竟是什么因素影响着住院时间或者服务 期的长短呢？我们在该图表中并不能完全分析出，在本文之后的叙述中， 我们会阐述该问题。4.24.2 评价指标体系分析评价指标体系分析 评价指标体系的建立主要是确定评价的标准，即用哪些参数作为衡量尺度 对病床安排模型进行评价。 在本模型中，我们先验证医院病床整体上经常达到达到饱和状态。 一方面，可以从病人的角度来建立评价指标。我们用满意度来表示病人对 模型评价的高低，而病人的满意度高低在本题中主要是以病人在系统中等待的 时间和治疗费用有关，而治疗费用与病人住院时间呈正相关，所以最终可以通

12、 过病人在系统中平均住院时间来衡量。这一阶段时间越短，则病人对现有模型 满意度越高，如果这一阶段时间越长，则病人对现有模型满意度越低。 另一方面，从医院的角度来分析，对医院所提供的服务是否合理主要在于 能否缩短病人等待入院的队形长度，这一指标可以通过医院床位的服务强度来 衡量。服务强度越高，则队长越短甚至不断缩短；反之，对长就越长。4.34.3 FCFSFCFS 模型优化分析模型优化分析 通过现有评价指标体系对 FCFS 的评价，我们能够得出病人对现有模型的 满意度和床位服务强度，我们以该指标为评判标准，对现有模型进行合理改进， 使改进后模型满意度和服务强度能高于对 FCFS 的满意度和服务强

13、度。 通过分析我们知道，在一周内，外伤、青光眼、视网膜、白内障（单眼） 和白内障（双眼）等各类病人的治疗时间虽符合随机变量的概率分布，但也有 一定的规律，且在一周中不同时间内它们的平均治疗时间有较大差异。FCFS 模 型并没有考虑到这一差异对服务强度和满意度的影响，而实际上各类病因受该 病能否在周一或周三治疗的客观条件限制而使其在一周中不同时间的平均治疗 时间产生差异性分布。各类病人住院的优先顺序的调整可以影响平均治疗时间 的分布，我们将以此为突破口，寻求到在原有 FCFS 模型基础上建立的 NAFCFS 优化模型。5FCFS 模型模型评价评价服务强度服务强度满意度满意度优化、调整顺序优化、调

14、整顺序NAFCFS 模型模型对比检验对比检验预测预测评价评价图 2 建立 NAFAFS 优化模型图解4.44.4 模型预测分析模型预测分析 模型预测必须紧密联系实际数据，从实际数据中找出规律，并将得出的规 律作为结论应用于模型中-。对这个模型而言，依据数据统计， ，把握时间和人 数的联系，然后通过 Matlab 进行分析或拟合，建立预测某个病人能入院的大致 时间的正态分布函数，将得出的结论和模型中的理论相结合，就能得出最后的 预测结果。五、模型建立5.15.1 模型模型评价指标体系模型评价指标体系模型5.1.15.1.1 评价指标模型的建立评价指标模型的建立 （1）病人对现有系统是否满意，取决

15、于其是否能尽快完成从开始等待到最 后完成手术这一阶段，该段时间越长，病人满意度越低；该段时间越短，病人 满意度越高。 取这一时间段，设第 类病人满意度和第 类病人平均住院时间满12ttiiSiit足关系1005 100i itS（1.1）综合满意度与第 类病人满意度和第 类病人平均住院时间满足关系SiiSiit644111005 100i iii iitSS（1.2）（2）通过原始数据，我们截取门诊时间一定时间段，在该时间段单12tt位时间内病人来医院门诊的人数为 ，单位时间内医院服务人数（即出院人数）为，设 时刻来医院就诊的病人住院的人数为，出院的病人的人数为，itimin则（1.3）121

16、ni imtt（1.4）143ni intt（1.5）若（即单位时间内到医院就诊的病人数超过出院的病人数） ，可以预1期队伍会越来越长；若（即单位时间内到医院就诊的病人数少于出院的病人数） ，可以预1期队伍会越来越短，排队情况必将得到改善，甚至根本不会排队；若（即单位时间内到医院就诊的病人数等于出院的病人数） ，可以预1期队伍会保持原形不变。5.1.25.1.2 指标评价体系应用指标评价体系应用 （1）对数据表中所有数据按照疾病种类分类进行整理，可得以下数据统计 表和数据统计饼图，如表 2 和图 3 所示。表 2类别总人数（人） 人数比平均时间（天）白内障 1000.19 5.24 白内障(双眼)1330.25 8.56 青光眼630.12 10.49 视网膜疾病1700.32 12.54 外伤640.12 7.047图 3各类病门诊人数比例19%25%12%32%12%白内障