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        數(shù)學(xué)排隊(duì)論模型在兒科門診中的應(yīng)用

        2018-04-03 07:33:36孫玲玲
        關(guān)鍵詞:排隊(duì)論

        孫玲玲

        【摘 要】為了有效解決兒科門診系統(tǒng)中病人等待時(shí)間過長的問題,建立了患兒等待過程中的排隊(duì)模型,通過對該模型中各項(xiàng)指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)研究,得到了更高效的兒科門診排隊(duì)方法。 論文主要應(yīng)用排隊(duì)論模型對兒科門診的兩種排隊(duì)現(xiàn)象進(jìn)行量化分析,通過實(shí)例分析得出網(wǎng)上預(yù)約排隊(duì)能最大限度地節(jié)省患者的排隊(duì)時(shí)間。

        【Abstract】In order to effectively solve the problem of too long waiting of patients in the system of pediatric outpatient, a queuing model in the patient waiting process is built through the statistical study of the indicators in the model. In this paper, we use the queuing theory model to research two kinds of outpatient queuing phenomenon. Example demonstrates that online queuing is able to effectively reduce the waiting time of patients.

        【關(guān)鍵詞】兒科門診;排隊(duì)論;到達(dá)率;服務(wù)率;服務(wù)強(qiáng)度

        【Keywords】 pediatric outpatient; queuing theory; arrival rate; service rate; service strength

        【中圖分類號】R197 【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A 【文章編號】1673-1069(2018)03-0187-03

        1 引言

        隨著二孩政策的實(shí)行,兒科門診量不斷攀升,公立兒童醫(yī)院人滿為患,這對醫(yī)患雙方都不利,因此門診排隊(duì)問題受到越來越多國內(nèi)外學(xué)者的重視[1]。1952年,Lindley就使用排隊(duì)模型討論了門診患者的等待時(shí)間問題[2]; Peng Y等采用開放式預(yù)約調(diào)度方法對門診排隊(duì)進(jìn)行研究[3];侯玉梅等,曹萍萍等[4-5]針對醫(yī)院門診預(yù)約容量安排問題進(jìn)行深入研究,給出了一種門診最優(yōu)預(yù)約容量分配方法。

        綜上所述,國內(nèi)外學(xué)者對于門診排隊(duì)、容量問題開展了廣泛的研究,然而針對我國患者眾多的兒科門診,預(yù)約排隊(duì)問題仍需進(jìn)一步研究。本文主要應(yīng)用排隊(duì)論模型對兒科門診排隊(duì)現(xiàn)象的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行量化分析,通過算例分析,得出預(yù)約排隊(duì)能最大限度地節(jié)省排隊(duì)時(shí)間,而對現(xiàn)場掛號排隊(duì),需相應(yīng)地增加門診數(shù)量以減少排隊(duì)時(shí)間。

        2 兒科門診就醫(yī)行為分析

        兒科門診排隊(duì)現(xiàn)象分為兩種,一種是網(wǎng)上預(yù)約排隊(duì),另一種是現(xiàn)場掛號排隊(duì)?;诰W(wǎng)上預(yù)約,患者可根據(jù)自己的預(yù)約時(shí)間到候診室等待就診,因?yàn)榛颊咭呀?jīng)預(yù)約好就診醫(yī)生,且每天預(yù)約患者的數(shù)量有限,故該排隊(duì)模型是單服務(wù)臺(tái)混合制排隊(duì)模型,即,當(dāng)系統(tǒng)叫號時(shí),若患者已經(jīng)到達(dá)門診,則是先預(yù)約先服務(wù);若系統(tǒng)叫號時(shí),患者未到達(dá)門診,則是先到先服務(wù);基于現(xiàn)場掛號排隊(duì),由于兒科門診有多個(gè)診室,即多個(gè)服務(wù)臺(tái)的情形,患者可自行掛號,當(dāng)某位醫(yī)生號滿時(shí),患者通常會(huì)選擇另外的醫(yī)生掛號就診,直到醫(yī)生號滿為止。此時(shí)的排隊(duì)模型屬于多服務(wù)臺(tái)混合制排隊(duì)模型,即當(dāng)系統(tǒng)到達(dá)平穩(wěn)狀態(tài)時(shí),假設(shè)患者到達(dá)門診的時(shí)間服從參數(shù)為的泊松分布,患者接受就醫(yī)服務(wù)時(shí)間服從參數(shù)為的負(fù)指數(shù)分布,但兩種情形下不同。網(wǎng)上預(yù)約排隊(duì)的患者會(huì)根據(jù)自己的預(yù)約時(shí)間分別到達(dá)門診,而現(xiàn)場預(yù)約的患者會(huì)盡可能早地到達(dá)現(xiàn)場進(jìn)行掛號,因此前者的到達(dá)率要小于后者。

        3 兒科門診醫(yī)生配置的排隊(duì)模型建立

        3.1 排隊(duì)論的基本原理

        排隊(duì)論是通過對服務(wù)對象到達(dá)時(shí)間和服務(wù)時(shí)間的統(tǒng)計(jì)分析,得出等待時(shí)間、排隊(duì)長度、服務(wù)強(qiáng)度等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。據(jù)此改進(jìn)服務(wù)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),使得服務(wù)系統(tǒng)既可以滿足服務(wù)對象的需求,又能使服務(wù)系統(tǒng)的配置最優(yōu)。

        3.2 兒科就醫(yī)服務(wù)系統(tǒng)指標(biāo)的量化及求解

        4 算例分析

        綜上是在普通情況下,兒科門診出現(xiàn)的排隊(duì)現(xiàn)象,如果遇上流感高發(fā)區(qū),患者數(shù)目劇增,此時(shí)需相應(yīng)地增加門診數(shù)量,解決廣大老百姓的看病難問題。

        5 結(jié)語

        比較以上兩種排隊(duì)現(xiàn)象的結(jié)果,網(wǎng)上預(yù)約排隊(duì)大大地節(jié)省了兒科門診患者的排隊(duì)時(shí)間,而現(xiàn)場排隊(duì)若要達(dá)到相同的效果,需要相應(yīng)地增加門診數(shù)量以減少患者的排隊(duì)時(shí)間,但這樣醫(yī)院勢必會(huì)增加投資并且有時(shí)還會(huì)造成設(shè)施空閑的浪費(fèi)。因此顧客排隊(duì)時(shí)間的長短與服務(wù)設(shè)施規(guī)模的大小就構(gòu)成了隨機(jī)服務(wù)系統(tǒng)所需要解決的問題,所以,在信息化時(shí)代的今天,打破傳統(tǒng)的現(xiàn)場掛號方式,大力提倡網(wǎng)上預(yù)約排隊(duì)比較理想。

        【參考文獻(xiàn)】

        【1】衛(wèi)醫(yī)管發(fā)[2009]95號.衛(wèi)生部關(guān)于在公立醫(yī)院施行預(yù)約診療服務(wù)工作的意見[Z].

        【2】LINDLEY D V.The theory of queues with a single server[J].Mathematical Proceedings of the Cambridge Philosophical Society,1952,48(2):277-289.

        【3】PENG Y,QU X,SHI J.A hybrid simulation and genetic algorithm approach to determine the optimal scheduling templates for open access clinics admitting walk-in patients[J].Computers & Industrial Engineering,2014,72(4):228-296.

        【4】侯玉梅,吳濤,朱立春,等.基于排隊(duì)論的患者預(yù)約容量分配研究[J].湘潭大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào),2017, 39 (2) :1-4.

        【5】曹萍萍,唐家福.考慮存在取消預(yù)約情形的門診預(yù)約能力分配策劃[J].運(yùn)籌與管理,2014,23(2):250-257.

        【6】胡運(yùn)權(quán).運(yùn)籌學(xué)教程(第4版)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2012.

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