楊紅梅，林艷，劉佩珍，春曉，錢慧玲

（廣州市婦女兒童醫(yī)療中心a.手術室；b.護理部；c.PICU，廣東 廣州 510623）

手術室高效運行的潛力挖掘是醫(yī)院管理的焦點，有些醫(yī)院手術室收入甚至占到了全院收入的48%，而每分鐘的支出達30～100美元[1-2]，手術室使用等變動成本占總成本比例達55%。近年來，機器人輔助外科手術已經開始大力開展中，手術室成本也隨之增加，因此確保手術室資源使用的最優(yōu)化至關重要[3-6]。手術排程問題的研究主要是探討手術室管理人員使用多維不確定性資源，使其達到最大手術室產出率的能力。手術室具有急診患者隨機到達、人力資源不確定性、手術時長不確定性及手術相關設備資源不確定性等特點[7]，在手術排程問題中，尋求最優(yōu)的開啟手術室數(shù)量以降低手術成本，尋求最優(yōu)的手術順序以降低患者的等待時間和醫(yī)生的加班時間，從而提高患者、醫(yī)生和醫(yī)院三方的滿意度，進而提高手術室的利用效率，已成為醫(yī)院提高其經濟和社會效益亟待解決的問題。

1 手術排程概述

1.1 手術室資源利用現(xiàn)狀 手術室是醫(yī)院所有公共平臺中投入最大、調度最復雜、涉及人員最多和業(yè)務不確定性最高的平臺資源。優(yōu)化手術室資源運營效率，不僅可以節(jié)省許多隱形的成本支出，還能提高住院患者手術服務人次。目前，臨床科室在使用手術間的時候，可能因為慣例、方便程度、資源條件而未考慮整體手術室的效率。研究顯示：目前存在手術間利用不均衡、手術室人員加班嚴重、專業(yè)匹配度低等手術室資源利用率不高的現(xiàn)象，如某家醫(yī)院周一的手術室利用時間為470 min，而周五的利用時間僅為300 min[8]；另外，在醫(yī)院手術排程過程中，由于患者病情、手術醫(yī)生水平、外科手術團隊的配合度以及手術過程中各環(huán)節(jié)的銜接差異等，導致了預期手術時長與實際手術時長的差異較大。Wu等[9]研究顯示：外科醫(yī)生每臺高估了18 min的手術時長，將造成手術室工作人員加班18 min，如果這家醫(yī)院每年進行2 539例手術，那么1年內該醫(yī)院手術室工作人員將加班1周來完成該工作。因此，針對醫(yī)院手術室的最大手術能力及各外科亞?？拼才诺氖中g集合，開展最大手術室手術量的手術排程問題研究勢在必行；針對手術室1個工作日內多個手術間待安排的手術集合，開展最小化手術室完工時間的手術排程問題研究迫在眉睫。

1.2 手術排程的定義 手術室資源能夠得到有效利用的最直接、最有效的方式就是實現(xiàn)合理有效的手術排程，手術排程可從決策級別和排程周期進行分類[10-11]。（1）手術排程按決策級別分為：戰(zhàn)略層級、戰(zhàn)術層級和操作層級。戰(zhàn)略層級的排程是把醫(yī)學專業(yè)和整個部門放在一起考慮，戰(zhàn)術層級指對某?？频氖中g資源進行安排以平衡各手術間的利用率，操作層級指根據(jù)患者的類型進行手術排序的過程[12]。（2）手術排程按排程周期分為：提前排程和分配排程，提前排程是確定某個患者的手術日期的過程，分配排程指在既定日期下確定手術間、手術開始時間及手術順序的過程。外科手術是1項知識密集型高風險的專業(yè)服務且每個外科醫(yī)生都有自己獨特的手術手法，為了滿足患者可以根據(jù)病情危重程度及個性化的需求靈活安排手術的意愿，患者的手術日期由接診外科醫(yī)生根據(jù)患者的疾病嚴重程度及所屬專科資源情況綜合確定，而患者的手術時間點則由所在手術室的資源情況綜合確定。

2 手術排程方法的研究現(xiàn)狀

2.1 在運籌管理學領域的研究現(xiàn)狀 近年來，在運籌管理學領域的學者把手術排程問題表述為：具有可變任務持續(xù)時間的多機車間排程模型問題進行研究，并且在模型構建及求解算法的優(yōu)化方面取得了突破性的進展。該領域的研究模式通常為根據(jù)研究目標設立約束條件及數(shù)學模型，然后采用1種算法去求最優(yōu)解，再采用模擬法或者數(shù)據(jù)仿真驗證模型的有效性[12]。目前，通常采用數(shù)學規(guī)劃法（mathematical programming）、模擬法（simulation）、啟發(fā)式算法（heuristic procedure）和統(tǒng)計分析法 （analytical and statistical method）等方法解決手術排程問題[12]。這些研究往往只考慮1個或者2個資源的約束下進行模型構建，而醫(yī)院運營管理過程中的手術排程，則需要在多維不確定性資源的約束下進行，因此該領域的研究成果與實際應用之間存在著巨大的鴻溝。

2.2 在醫(yī)藥衛(wèi)生管理領域的研究現(xiàn)狀 目前，醫(yī)院手術室運營管理模式為以醫(yī)院為單位的分散管理為主，參照標桿醫(yī)院的管理經驗施行經驗式管理。該領域的學者針對首臺開臺準時率、手術銜接時長、手術間利用率、手術室工作人員工作時長等問題，采用了流程再造[5]、六西格瑪管理模式[13]、PDCA等方法對手術運作流程中出現(xiàn)問題的環(huán)節(jié)進行了優(yōu)化管理[14-20]。研究顯示[13]：實施從流程、培訓、績效、信息管控等4方面制定出的多部門聯(lián)合協(xié)作成本管控方法后，可將平均手術銜接時長由38 min縮短至27 min，平均手術時長由3.01 h縮短至2.56 h，手術間手術利用率提高了22%。針對某大型綜合性的三級甲等醫(yī)院2016年出現(xiàn)的日間手術患者入院扎堆現(xiàn)象，病例資料填寫復雜，患者不熟悉就醫(yī)流程及環(huán)境，宣教不規(guī)范和手術臺次未做合理安排等問題。王婷婷[15]運用六西格瑪經典模型，通過定義、測量、分析、改進、控制5個步驟對某院日間手術住院流程中主要問題進行梳理分析，最終患者住院時間從958.94 min下降到681.72 min；住院流程中耗時最長的患者等待手術環(huán)節(jié)以及術后回復環(huán)節(jié)所需時間分別167.52 min、587.82 min下降至123.10 min、372.84 min；患者的平均住院日從4.19 d下降至3.38 d；平均住院費用從6 796元減少至4 715元；患者滿意度從14%增加至82%。

同時，隨著現(xiàn)代化儀器設備不斷引入手術室，高值耗材系統(tǒng)、移動護理系統(tǒng)、手術麻醉系統(tǒng)等信息化管理技術已廣泛應用于手術室運營管理中[15]，在智能系統(tǒng)輔助下的手術排程取得了較好的效果，但是目前各個系統(tǒng)處于獨立運行階段[21]，各醫(yī)院的手術排程基本處于在智能系統(tǒng)的輔助下進行人工排程階段，未來需要在更高層次上實現(xiàn)信息融合以便讓各種醫(yī)療資源協(xié)作，建立實時動態(tài)可視化的手術排程系統(tǒng)，最終提高手術室資源的有效利用率。

3 手術排程的影響因素

3.1 手術時長的不確定性是手術排程眾多影響因素中最關鍵的因素 手術排程決策涉及到醫(yī)院多部門多資源的影響，具有急診患者隨機到達性、手術時長不確定性、人力資源不確定性、上下游資源不確定性、設備資源不確定性等特點[21]。因此，在手術排程過程中不僅要考慮到手術團隊實施人員的可用性和執(zhí)行每個手術所需的物力資源（儀器設備、耗材），還要考慮手術室上游資源（門診、病房）和下游資源（PACU和ICU），另外每天隨時可能到達需要立即進行的急診手術也需要一并綜合考慮，以此來提高他們的綜合性能[1,22-23]。手術時長的不確定性是上述多維不確定性因素綜合作用后的具體體現(xiàn)。2019年Varmazyar等[1,22-23]提出手術排程問題可以轉化為手術時長、外科手術時間、周轉時間和預期完成時間4部分的時間安排問題，手術時長的準確預測是優(yōu)化手術排程的前提[24-26]。

3.2 手術時長的影響因素 實際手術完成時間不是固定不變的，它依賴于外科手術時間、手術順序和各醫(yī)院控制參數(shù)的共同影響。手術時長根據(jù)外科手術流程由患者入手術間至麻醉開始、麻醉開始至外科切皮開始、外科切皮開始至外科醫(yī)生縫皮結束、外科醫(yī)生縫皮結束至患者出手術間4個時間段組成。手術準備時間、外科手術時間和周轉時間均受到惡化效應的影響，即當手術開始時間、手術準備時間和周轉時間中的任何1個時間被推遲時，手術室手術完工時間也將被推遲。手術時長受患者年齡、手術難度、外科手術團隊合作度及外科醫(yī)生因素等因素的影響，其中手術難度及外科醫(yī)生因素是最主要的影響因素。外科醫(yī)生的技術水平決定著手術的快慢，而外科醫(yī)生的技術水平受到學習效應和截斷效應的影響，即技術水平會隨著年資的增長而增長，但是達到一定程度后又會趨于穩(wěn)定。另外，每臺手術的進行都需要在保證器械完好的前提下，有外科手術醫(yī)生、麻醉醫(yī)生、巡回護士、器械護士的共同參與，某些手術甚至還有病理醫(yī)生、內科醫(yī)生、B超/MRI醫(yī)生、影像等醫(yī)生參與。這些團隊成員在他們各自的專業(yè)領域上都有較高的水平，但是外科手術的完成效率除了個人能力在很大程度上還依賴于團隊合作的力量[25-26]。手術時長預測值應與實際手術時長相匹配，當實際手術完成時間大于預期完成時間時，將導致手術完成延遲，而手術完成延遲則影響術后復蘇工作的安排；手術室人員則需要加班來完成當日工作；同時，后續(xù)手術患者將必須在沒有食物和水的情況下，繼續(xù)承受著身體和精神上的壓力等待手術。因此，手術時長的準確預測至關重要。

3.3 手術時長預測的研究現(xiàn)狀 目前，手術時長預測方法主要有：根據(jù)概率分布進行參數(shù)擬合、外科醫(yī)生經驗估算法、電子病歷歷史平均值法和基于機器學習的預測方法。（1）根據(jù)概率分布進行參數(shù)擬合。常用的概率分布有Hypergamma分布、Lognormal分布、Gamma分布和Weibull分布等[28-29]。該方法采用概率分布模型擬合手術時長的經驗概率分布，通過最大期望值算法和遺傳算法等算法對擬合模型進行參數(shù)估計，以均方根誤差作為擬合效果的衡量指標，然而該方法的預測準確率尚未見報道。（2）外科醫(yī)生經驗估算法。多年來各家醫(yī)院的手術時長預測一直依賴于外科醫(yī)生自己提交的手術持續(xù)時間估計，但是多項研究表明外科醫(yī)生的估算有限[28-29]。醫(yī)院的激勵措施可能會導致外科醫(yī)生低估每臺手術的時長，從而導致手術量的增加，進而導致醫(yī)護人員的加班、工作倦怠、手術取消等現(xiàn)象[25]。某些復雜手術術中具有較高的不確定性也會影響手術的時長[25]。另外，每臺手術的進行都必須保證有手術醫(yī)生、麻醉醫(yī)生、巡回護士、器械護士及手術器械的同時參與，外科醫(yī)生很難考慮這些混雜因素的影響[25]。（3）歷史數(shù)據(jù)平均值法。通過利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)來完善和精準預測手術時間，有助于利益相關方對寶貴的手術室資源進行合理化的配置，最終為更多等待手術患者提供最佳、最快的醫(yī)療服務。研究人員從電子病歷中收集數(shù)據(jù)信息，在所采集的數(shù)據(jù)信息中進行預測，但是結果顯示電子病歷收集的數(shù)據(jù)過于簡單，沒有考慮到其他的一些重要變量[30]。（4）基于大數(shù)據(jù)機器學習預測法。2019年，Bartek等[25]為每個外科?？坪兔课皇中g醫(yī)生創(chuàng)建了“機器學習模型”預測手術時長，共收集了92名外科醫(yī)生4年來（2014年1月—2017年12月）54 102例手術數(shù)據(jù)進行機器學習，他們開發(fā)的基于外科醫(yī)生的機器學習模型能將手術時長估算的準確率從32%提高至39%。該項研究通過應用現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學方法和機器學習來理解手術過程及時間分配，為建設未來的全信息化AI手術室奠定了基礎[25]。Bodenstedt等[31]通過機器學習的方法，利用內鏡視頻流和設備數(shù)據(jù)的多模態(tài)資料，來預測腹腔鏡手術的手術時長，實現(xiàn)了實時動態(tài)的手術時長預測。Meeuwsen等[32]通過機器學習的方法，利用40例腹腔鏡子宮切除術的錄像資料預測手術時長，手術時長預測準確率高達70%。Tuwatananurak等[33]同樣通過機器學習的方法來預測手術時長，他的預測模型可以降低70%的預測不準確率，提高7 min的預測誤差。Zhao等[3]通過對比機器學習預測排程與實際的手術排程的差異，發(fā)現(xiàn)機器學習預測可以將手術室的手術量從148臺增加到219臺，大大增加了手術室的手術能力。

4 手術排程效果的評價指標

手術排程的評價指標包括：手術室最大產出率、手術間利用率[3]、手術室人員利用平衡度、完工時間、等待時間、滿意度和住院費用等，其中部分評價指標之間存在著相互聯(lián)系，可以相互轉化。例如：患者的等待時間可轉化為患者的住院費用，患者等待時間過長則會造成對手術安排的不滿意。（1）手術室產出率：手術室產出率即醫(yī)院運營的經濟指標，其優(yōu)化的目標為最小化手術室運營成本、最大化院方收益和最小化患者入院治療費用。美國愛荷華州立大學Dexter教授團隊[34]的研究成果較顯著，他認為手術室利用率最大化的關鍵是確定手術時長及所選手術的數(shù)量。（2）等待時間：等待時間包括患者等待時間和外科醫(yī)生等待時間2部分，患者等待時間是患者看病選醫(yī)院最關心的問題，若入院后遲遲安排不上手術甚至等待手術安排，則會導致患者不滿。（3）手術室利用率：手術室利用率不高意味著接受手術治療的患者更少，過度使用則會導致手術取消、人員加班嚴重、加班費增加等不良后果。（4）手術室人員利用平衡度：白雪等[34]研究顯示，不良的手術室排程還會降低員工的士氣和患者的滿意度。（5）完工時間：完工時間這個目標一般用于手術室的日調度問題上，指手術計劃中最后1例患者完成手術治療的時間?？刂剖中g完工時間有助于提高工作效率，避免醫(yī)護人員不必要的加班情況產生[24,35-36]。1項由2 039所醫(yī)院手術室參與的調查顯示我國手術間數(shù)量與手術室護士數(shù)量之比為1∶2[37]。調查顯示手術室護士的1周平均工作時間為45.64 h，護理人員的工作滿意度與排班滿意度呈負相關[38]。

5 展望

手術排程問題涉及到醫(yī)院多部門多資源的影響，管理手術室最直接、最有效的方法就是進行合理高效的手術排程。手術排程旨在以特定的排程法則確定手術進行的時間、地點、匹配手術配合人員及醫(yī)療設備資源，最終在人員、時間和空間等約束下提高資源的有效利用率。近年來，臨床亞?？剖中g的細分，以及機器人、器官移植、介入、微創(chuàng)等手術的開展，對?？苾x器設備、麻醉醫(yī)生、器械護士和巡回護士的配合均提出了更高的要求。護理管理者應關注人員配合對手術運行的影響并提前做好計劃，不僅要科學設置首臺手術運行管控目標，更要投入精力進行手術周轉的管控，例如設置麻醉誘導間、恢復室、優(yōu)化器械配送、標準化手術間清理流程等。利用信息化手段不僅可以開展日常運行與效率監(jiān)測，還可以在制度明確的前提下，解決跨專業(yè)的管理矛盾。其中，通過智能化設置手術排序和護士的崗位條件，可快速將手術排入手術間并自動篩選可匹配的護士，達到人員與崗位的精準匹配，大幅度降低排程人員花費的時間，減少手術錯排率和二次手術調整率，減少手術間空置時間，從而能使手術室更高效地運行。