在全国医疗体系单位中

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1、ICU 護理人員排班系統護理人員排班系統指導老師：邱昭彰 教授朱百捷 教授 徐培倫 教授分組成員：張信忠953812崔芷榕953849 塗敏娟953853 孫韻婷953854元智大學 資訊管理技術系資訊系統開發專題2008/5/24元智大學 資訊管理技術系 | 2目錄目錄內容內容第一章、 摘要.3 第二章、 前言.4 第三章、 文獻探討.5 第四章、 研究動機與目的.7 第五章、 研究方法.8 第一節 研究流程.8 第二節 現狀描述.9 第一項 上學期目標：.9 第二項 本學期目標：.9 第六章、 研究結果與建議.14元智大學 資訊管理技術系 | 3第一章、摘要在全國醫療體系單位中，加護病房（

2、Intensive Care Unit，簡稱 ICU）是結合 高科技與大量醫護的照顧單位。根據美國國家護理研究中心統計，護理人員照 護病人的個案數，每增加 1 位，病人在 30 天內的死亡率就會增加 7，如果醫 院將護理人員平均照護的病人數由 4 位增加到 6 位，會出現大於 14的死亡機 會。若再增加到 8 位病人時，病人的死亡率更增加到 31。而研究者也指出， 護理人員過高的工作負荷是造成病人不必要死亡的主要原因，因此證實了護理 人員照護之病人數與造成病人之傷害呈直接關係。而在面對龐大且需醫療與照顧的病人下，專業的醫護人員不管是需要專 業的技術亦或非專業的技術，都必須全天候的值勤與待命，並

3、且站在醫療的第 一線提供病人治療和照顧，而在這樣的條件下，有效且正確的排班系統就相形 的非常重要。 本研究以國內桃園地區某一家地方醫院之加護病房作為研究對象，並依 據該公司之現行排班作業程序規則，進行全面性系統化之研究與發展；運用基 因演算法，並參照實際作業情形，加入各項限制條件，再採用 VB.Net 2005 及 EDK 方式進行開發此系統作業，以達成縮減排班作業人員之人力，降低單位成 本及人為疏失的錯誤率。 透過本系統執行之後的成果與歷史資料做比對，發現可以減少行政護理人員排 班的作業時間，由每月需花費 10 個工作天的時間作業，減少成只需一個工作天 即可完成，亦可改善由人工作業導致作業疏

4、失錯誤、私心偏坦及排班不平均等 問題，因此可藉由本研究提升排班人員的工作時間與效率。元智大學 資訊管理技術系 | 4第二章、前言目前台灣醫院護理人員照顧病人數是國外先進國家之 1-6 倍（如附表） ， 台灣護理人員不是超人，也不是千手觀音，靠的是每天超時工作體力透支， 犧牲本身健康放棄生活品質，以及轉駕由病人家屬或花錢聘用照顧服務員 協助。護理人員持續超時、超量工作，除了影響本身健康，產生高離職率， 更重要的會影響醫療品質與病人照顧，造成病人住院時間延長，併發症、 死亡率及可預防之意外事件增加。因此，本研究是以人員排班的觀念，來 提昇護理人員的作效能，加以進行研究。現行醫院護理人力衛生署委請之

5、 學者專家建議國外護理人力白班1： 7121： 61：5小夜班1：12201：101：5大夜班1：15301：151：5備註： 1.護理人力係指一位護理人員在各班別實際照顧之病人數。 2.美國護理人員僅作臨床專業照護工作，另有輔助人力協助非專業工作；台灣 護理人員不僅要負責病人護理專業性與非專業性所有工作，還需要負擔病房 許多如點班財產管理等行政庶務工作。 3.根據美國國家護理研究中心統計，護理人員照護病人的個案數，每增加 1 位，病人在 30 天內的死亡率就會增加 7，如果醫院將護理人員平均照護的病人 數由 4 位增加到 6 位，會出現大於 14的死亡機會。若再增加到 8 位病人時， 病人的

6、死亡率更增加到 31。研究者也指出，護理人員過高的工作負荷是造 成病人不必要死亡的主要原因，證實護理人員照護病人數與造成病人傷害的 直接關係。元智大學 資訊管理技術系 | 5第三章、文獻探討第一節 基因演算法基因演算法是 Holland 於 1975 年首先提倡，為模擬生物進化程序所發展出 來的一種最佳化演算法。其基本精神在於仿效生物界物競天擇、優勝劣敗的自 然演進法則。 應用基因演算法求解最佳化問題，必須針對問題所設定目標環境轉換成對 應的適存函數(Fitness Function)，並以隨機的方式產生初始物種族群，經由模擬 自然界演化的過程，包括：交配(crossover)、突變(muta

7、tion)與複製(reproduction)， 反覆進行世代進化的過程產生新的物種。此演算法的特性與優點整理如下：1. 可以解決連續與不連續參數最佳化問題。 2. 不需要推導複雜數學模式。 3. 可在成本空間下作多樣本的同步搜尋。 4. 可以處理大量的參數。 5. 適合平行電腦化處理。 6. 能提供有效跳脫局部最佳化陷阱的方法。 7. 可產生多數有效的最佳解，而非單一最佳解。 8. 針對參數予以編碼，並以之產生最佳解。 9. 演算過程中會使用大量的資訊、與函數分析。然而，此演算法在使用上可能面臨的限制與缺點如下：1. 因此方法屬啟發式近似解，若求解函數為標準的凸性函數(convex funct

8、ion)，則求解效率必不若牛頓法等最佳化搜尋方法為佳。 2. 須針對問題設計合適的編碼方式，編碼方式的優劣與否直接影響求解結 果與求解品質。 3. 除非模式能提供最佳解參考值，否則演算結果是否為最佳解不能確定。 4. 由於本方法為群體同步搜尋，故會浪費電腦記憶體空間與演算速率。因此在使用基因演算法之前，必須先確定問題的型態與特性，有哪些方法 可以應用、是否該使用基因演算法，以及如何設計演算機制等，而不是一味的 逕行採用此類啟發式演算法，這些課題都是研究者需事先考量的。元智大學 資訊管理技術系 | 6第二節 演算流程在基因演算法每一個個體稱做 chromosome，每一 chromosome 的

9、 gene 的 值是由 random 產生，而每一世代的 chromosomes 所成的集合稱做 population。在每一世代中每一個 chromosome 互相競爭，其較適合生存環境的 有較高的 fitness 值，有較高的 fitness 值的 chromosomes 可以複製出較多的 chromosome，然後從其中選擇配對來 crossover 產生下一代，以期可以產生 fitness 值更高的下一代。 為了避免錯過某些有用的資訊，加入 mutation 的處裡，來產生出有用的資訊， 通常 mutationrate 是很低的。如此一代接著一代的演化下去，將產生 fitness 值

10、很高的 chromosomes，此 chromosomes 便是我們需要的解。基因演化示意圖元智大學 資訊管理技術系 | 7第四章、研究動機與目的加護病房（Intensive Care Unit，簡稱 ICU）是結合高科技與大量醫護的 照顧單位。加護病房內的護理人員也自然而然成為這些科技（操作）使用 者。護理人員站在醫療的第一線，任何醫師處方、藥局給藥、血庫供血等 都需要經過護理人員把關，提供病人治療和照顧，是民眾就醫安全的守護 天使。本研究的目的是以發展系統自動化 ICU 護理人員排班之系統，並以範 例驗證其可行性，期望透過人性化、公平性的排班方法，讓排班系統可以 改善由人工作業導致作業疏失

11、錯誤、私心偏坦及排班不平均等問題，因此 可藉由本研究提升排班人員的工作時間與效率。元智大學 資訊管理技術系 | 8第五章、研究方法第一節 研究流程本研究的項目與內容，主要包括下列五個階段：第一階段：準備工作，此階段為問題的形成，包括研究動機、研究目的及 方法，作為研究依據，界定研究範圍，擬定整個研究架構與內 容。第二階段：文獻報告，蒐集有關人員排班規劃問題、基因演算法之相關文 獻，加以整理這些方法的利弊及限制，以便瞭解欲解決的人員 排班規劃問題。第三階段：排班模式之建立，本階段係針對所研究的問題，依各班別的需 求，設定其相關限制條件，建構出人員排班規劃問題模式。第四階段：範例應用與結果比較分析

12、，此階段依據蒐集之資料，並與現行 人工排班所產生之班表比較與分析。第五階段：結論與建議。元智大學 資訊管理技術系 | 9作業流程圖元智大學 資訊管理技術系 | 10第二節 現狀描述第一項 上學期目標：使用 schedule solving method，先排出一天的班表，測試是否符合人力需求 表。目標值：求護理人員平均上班時數 。限制式如下：A.每一星期至少休一天 B.每一星期至少上一次 88 班 C.每日白班人員至少要 6 人 D.每日夜班人員至少要 6 人 E.每日小夜班人員至少要 6 人 F.每星期總工時至少要 44 小時，最高不可超過 56 小時 G.每日排休人員不可超過 6 人判斷

13、Evolver 跑出的結果是否符合使用者輸入之需求人數(true or false)。第二項 本學期目標：1.Solving method 改用 Visual Studio 2005。主要針對早 88 班和夜 88 班人力需求，再配合休假天數做排班作業。2.護理人員上班時數平均分配，以求達到公平性。3.由只能排一天班表之系統擴充為排一個月班表。 ICU 護理人員排班規則之介紹 班別：一星期至少要上一次 88 班，也就是所謂的 12 小時班，一星期最多 可以上到二次。 休假：一星期至少要休一天，一星期最多可以休到二天。 接班問題：1) 小夜班不能接夜 88 班，也不能接早 88 班 2) 夜 88 班不能接早 88 班，早 88 班不能接夜 88 班4.系統架構 (流程圖)元智大學 資訊管理技術系 | 11決定人力需求決定排班時間進行排班顯示排班結果元智大學 資訊管理技術系 | 125.最佳化工具程式之界面簡介元智大學 資訊管理技術系 | 13元智大學