面向云医疗系统的资源协同优化配置与调度方法研究

Resource collaborative optimal allocation and scheduling is a key scientific problem in order to ensure the efficient and effective management in a cloud healthcare system. Due to the special characters of healthcare and multi-organization collaboration in this cloud healthcare system, this scientific problem can be decomposed into two complex optimization problems, that is, multi-objective collaborative optimal allocation of medical doctors with uncertainties and dynamic multi-objective collaborative optimal scheduling of patients. Therefore, this project takes this cloud healthcare system as the target system and is focused on its key scientific issues that is originated from the practical demands of this new healthcare service system. The methodologies of different disciplines, such as systems engineering, operations research, operations management, intelligent computing and applied mathematics, are integrated and employed to solve the abovementioned optimization problems. The outcomes of this project will solve the main scientific problems of entire medical process cooperative optimization in a cloud healthcare system; moreover, they can be good references for other management problems in the internet medical systems.

资源协同优化配置与调度是云医疗系统高效化运行管理的关键科学问题。由于医疗服务自身的特殊性以及这种新型互联网医疗服务模式的多组织协同特点，使得这一关键科学问题具体表现为需求不确定情形下医生服务时间的多目标协同优化配置与医疗过程动态条件下患者医疗序列的动态多目标协同优化调度两个复杂的优化问题。基于此，本课题从云医疗系统的实际需求出发，采用学科交叉和学科融合手段，将系统工程思想与运筹学、运作管理、智能计算以及应用数学等领域相结合，围绕上述两个具体的科学问题，在医疗运作管理现有理论成果的基础上，进一步结合云医疗系统医疗全过程协同优化的特点，深入研究面向云医疗系统的资源协同优化配置与调度方法。本课题研究不仅能够解决云医疗系统协同优化管理决策的主要科学问题和难点，而且对解决其他互联网医疗服务系统中的管理决策问题也具有普遍的科学意义。

云医疗系统是一种新兴的互联网医疗服务系统，能够利用互联网技术连接生态系统内的人、机构和资源，跨越区域、物理空间赋能，基于“线上+线下”的业务模式为居民提供安全便捷的一站式医疗健康服务。本项目以这种新型医疗服务系统为研究对象，旨在探索面向云医疗系统的资源协同优化配置与调度的基本理论与方法，最终实现社会全局视角下医疗资源的连接、共享、赋能和价值创造。具体开展的研究工作概括如下：针对云医疗多组织协同运行体系特点，构建了云医疗服务系统的Petri网模型；针对服务时间和患者转诊的不确定性特点，研究了云医疗系统核心医生工作时间的鲁棒优化配置模型和算法；针对动态云医疗服务排队网络特点，研究了基于连续时间Markov过程的大规模患者调度模型和算法；探讨了与本项目研究内容相关的研究工作，包括流水型制造系统调度问题、面向复杂优化问题的进化算法以及供应链系统资源能力优化问题等。在基金的资助和项目组的共同努力下，经过为期四年的研究，本项目在论文发表、学术交流和人才培养方面取得了一系列成果。目前发表国内外论文15篇，其中SCI检索论文14篇；项目组成员多次参加国内外重要的学术会议，与英国、加拿大、韩国和香港等国家和地区大学的老师进行深入合作，共同撰写和发表学术论文；培养博士研究生2人，培养硕士研究生20余人，其中7名硕士研究生顺利毕业。