【摘要】為科學(xué)合理地決策優(yōu)選老舊醫(yī)院改造方案，并針對(duì)方案中評(píng)價(jià)指標(biāo)量綱不同、性質(zhì)不同等問(wèn)題引入多目標(biāo)智能灰靶決策模型，將各評(píng)價(jià)指標(biāo)轉(zhuǎn)換為一致效果測(cè)度，充分考慮目標(biāo)效果值中靶和脫靶兩種不同情形，很好地解決了老舊醫(yī)院改造方案優(yōu)化選擇問(wèn)題。

【關(guān)鍵詞】老舊醫(yī)院;改造;方案優(yōu)選;灰靶決策 【DOI】10.12334/j.issn.1002-8536.2021.35.120

大型公立醫(yī)院新、改、擴(kuò)建中的老舊醫(yī)院改造方案決策優(yōu)選問(wèn)題要求決策主體能采用全面和科學(xué)的決策模型來(lái)進(jìn)行客觀決策，進(jìn)而解決老舊醫(yī)院物理空間的局促性、功能布局的特殊要求性、診療流程的復(fù)雜性等問(wèn)題，提升老舊醫(yī)院的經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益。灰靶決策是灰色系統(tǒng)理論中非唯一性原則在決策理論上的應(yīng)用和體現(xiàn)，，特別是引入測(cè)度函數(shù)將不同綱量和性質(zhì)的決策目標(biāo)一致效果化，大大提高了綜合效果分辨率。多目標(biāo)智能灰靶決策模型對(duì)于老舊醫(yī)院改造項(xiàng)目方案評(píng)價(jià)工作也具有重要意義。

1、構(gòu)建方案決策模型

（2）對(duì)其中目標(biāo)屬性集社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益、建設(shè)條件、環(huán)境影響、消防、節(jié)能等定性目標(biāo)量化，以專家打分的辦法評(píng)價(jià)，1～3為差，4～6為一般，7～9為好，均為效益型指標(biāo)，舍去較差值，臨界值故取4。定量目標(biāo)總投資、工期采用項(xiàng)目可行性研究報(bào)告數(shù)據(jù)確定?？偼顿Y為成本型目標(biāo)，臨界值取20000萬(wàn)元;適中型指標(biāo)工期為18個(gè)月，容忍期7個(gè)月。見(jiàn)表1。

（3）總投資、工期、社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益、建設(shè)條件、環(huán)境影響、消防、節(jié)能權(quán)重依次用w…w表示，運(yùn)用AHP分析并結(jié)合老舊醫(yī)院改造具體情況確定權(quán)重w>w>w>w>w>w>w，建立評(píng)價(jià)矩陣：

得w=0.25，w=0.214，w=0.179，w=0.143，w=0.107，w=0.071，w=0.036。

（4）求解各目標(biāo)的效果樣本向量及一致效果測(cè)度向量。

①計(jì)算目標(biāo)測(cè)度值

第1個(gè)目標(biāo)是[下限效果測(cè)度]測(cè)度值為1500，第2個(gè)目標(biāo)是[適中效果測(cè)度]測(cè)度值為25，第3～7個(gè)目標(biāo)均是[上限效果測(cè)度]測(cè)度值分別為9，8，8，9，9。

②計(jì)算一致效果測(cè)度向量

R=[1.000，0.551，0.011，0.086]，R=[1.000，0.143，0.143，0.571]，R=[0.600，0.200，1.000，0.400]，R=[0.250，0.500，0.750，1.000]，R=[0.750，1.000，0.000，0.500]，R=[0.800，-0.200，1.000，0.400]，R=[0.600，0.000，1.000，0.600]

③計(jì)算綜合效果測(cè)度矩陣

R=[r，r，r，r]=[0.766，0.369，0.427，0.462]

④決策。由于r，r，r，r均大于零即均中靶，但r>r>r>r，即整體改造方案相對(duì)最優(yōu)，局部拆除重建與局部改造方案、拆除重建、局部改造方案為次選方案。

結(jié)語(yǔ)：

本文首次將多目標(biāo)智能灰靶決策模型應(yīng)在老舊醫(yī)院改造方案優(yōu)選上，該決策模型表述清晰、計(jì)算量小，與實(shí)際情況符合，能解決老舊醫(yī)院改造時(shí)因主觀因素而產(chǎn)生的問(wèn)題，當(dāng)然此種算法也可擴(kuò)展運(yùn)用到醫(yī)院新、改、擴(kuò)建方案的優(yōu)選中。下一步研究應(yīng)增加醫(yī)院建設(shè)中的其他影響因素，如醫(yī)院等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)、醫(yī)院綜合效益、政策性風(fēng)險(xiǎn)、醫(yī)療模式以及未來(lái)智能醫(yī)療等，運(yùn)用敏感性方法區(qū)分析方案的風(fēng)險(xiǎn)和收益，改進(jìn)多目標(biāo)智能灰靶模型，提升算法實(shí)用性和可靠性。

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作者簡(jiǎn)介：

胡宇博，1978年出生，男，河北石家莊人，碩士研究生，工程師，后勤管理。