考虑远程复诊需求的门诊预约调度优化

来源:《系统工程理论与实践》时间:2023-05-25


图源:羊城晚报

摘  要:在国家大力推进医院信息化建设的背景下, 远程复诊需求日益增长, 已成为患者需求的重要组成部分. 远程复诊需求与门诊需求在医疗资源的使用上存在着潜在冲突, 医院需要对其有限的医疗资源做合理规划, 以平衡线上线下的患者需求, 在保证日常门诊服务的同时, 尽量满足远程复诊的需求.对此, 本文将运用蒙特卡洛仿真方法, 分析远程复诊需求对门诊预约服务系统的影响, 以最大化期望收益为目标, 给出基于医生空闲时间的远程复诊需求接诊阈值与门诊预约调度的优化建议.数值结果显示, 对于门诊服务时间差异较大的科室而言,  医院采取“初诊在门诊、复诊在线上”的运营模式在成本和收益两方面都更具有优势.
关键词:远程复诊; 门诊预约调度; 仿真优化

一、研究背景与意义

近年来,为改善人民群众就医体验,国家大力推进医院信息化建设,强调优化门诊预约流程,提倡各公立医院在线开展部分常见病、慢性病复诊,缓解线下诊疗压力。同时,在新冠疫情的影响之下,人们对远程医疗的需求日益增长。将初诊和复诊患者各自分流至线下和线上的就医渠道,不仅有助于落实分级诊疗政策,更贴合人民群众的就医需求。门诊作为患者早期诊断和治疗的第一线,其服务效率与质量会直接影响后续部门、甚至整个医院的工作效率,因此门诊预约调度一直是医疗服务运作管理研究的重点和热点。目前,国内医院普遍推行“初诊在门诊、复诊在线上”的运作模式。在该模式下,医生可选择在特定时段内或全天开启复诊申请通道,而后利用门诊服务外的碎片空闲时间,通过图文、电话或视频交流等方式在线接诊远程复诊患者。在防疫常态化的背景之下,远程复诊的推行无疑是一项满足医疗需求的重要举措,然而,远程复诊的开展对线下门诊业务会造成哪些方面的影响、医院如何平衡线下门诊以及远程复诊的患者需求,都是亟需医院管理者和学术界共同研究的问题。

二、主要内容

远程复诊在一定程度上能够提高医疗资源的利用效率,在考虑远程复诊需求的情况下,门诊开放时段内存在两类患者: 一类是有预约的门诊患者,这类患者按照其预约时间到达医院并等待门诊服务,存在等待成本; 另一类是随机到达的远程复诊患者,这类患者通过手机在线接受医生问诊,不存在等待成本。当医生结束当前门诊患者服务而后序门诊患者仍未到达时,医生可利用该碎片化空闲时间查看远程复诊需求并接诊复诊患者,但是复诊服务时长的不确定性可能造成后序门诊患者的等待。在目前的实际运作过程中,医生往往凭借个人的工作经验决定何时接诊远程复诊患者,缺乏科学的接诊规则。本文通过设计远程复诊需求的接诊阈值,即根据医生在服务完门诊患者后剩余空闲时间的时长是否不小于该阈值作为是否接诊远程复诊患者的判断依据,以达到在满足远程复诊需求、提高医疗资源使用效率的同时,尽量避免造成门诊患者等待的目的。

由于远程复诊模式的推行时间尚短,目前有关门诊预约调度的研究中还较少考虑该类需求。远程复诊患者属于特殊类型的无预约患者,在以往考虑无预约患者随机到达的文献中,一般认为无预约患者与提前预约患者均存在等待成本,且两者被视为同质患者。而在本文中,门诊患者和远程复诊患者两者呈异质性,且后者不存在等待成本,医生将优先接诊按时到达的门诊患者,只在空闲时段接诊远程复诊患者。相对于传统的门诊预约调度模型而言,本文创新性地考虑了线上远程复诊需求,研究同时面向远程复诊患者和门诊预约患者的预约调度问题; 在问题层面,本文模型考虑了异质患者间的优先级问题,通过建立随机混合整数规划模型,优化针对远程复诊患者的接诊空闲阈值。

基于上述两种基本模式,本文分别对OA(只考虑门诊患者的预约系统)、单批次到达模式下的TSOA以及随机到达模式的离散事件仿真模型进行建模,问题目标均为最大化医院系统总期望收益。本文采用固定间隔的预约调度方式展开数值对比实验,从而更方便刻画门诊患者等待和医生空闲的情况。其中,在单批次到达模式下通过数值实验探究OA和TSOA的收益对比以及空闲阈值、门诊服务时间波动程度和远程复诊需求数量三个因素对医院系统的影响; 而在随机到达模式下则主要探究远程复诊患者到达频率对医院系统的影响。根据实验分析结果,进一步提出同时决策门诊预约患者人数以及患者预约时间间隔的预约调度优化问题,并在上述两种到达模式的基础上衍生出四种更加具体的现实场景,分别为“完全候诊场景”、“随机到达场景”、“无服务取消场景”以及“引导到达场景”,针对每种场景进行相应的仿真模拟,得出最优的预约人数和相应的预约时间间隔,给出复诊接诊空闲阈值与门诊预约调度的优化建议。

四种场景中的相关假设不尽相同。前两种场景基本对应单批次到达模式与随机到达模式,且在这两种场景中,医生无需保证所有的复诊患者均能够在当前的门诊开放时段接受服务。在后两种场景中,远程复诊患者均随机到达,且医生必须保证将当前时段内到达的所有复诊患者服务完毕。后两种场景之间的不同之处在于,最后一种场景考虑了医院的引导使得复诊患者在开放时段的早期较为集中到达的情况,且该场景是在前三个场景的实验对比结果的基础上提出的。通过“完全候诊场景”和“随机到达场景”的实验,我们基本确定了饱和状态下在正常工作时段内医生所能服务的远程复诊患者的极限;而在“无服务取消场景”中,我们发现即使在复诊需求处于“极限”附近的情况下,系统的期望收益仍不理想。通过在仿真过程中收集各个时间槽的医生空闲时间,能够确定在工作时段的前半段时间内医生接诊复诊患者后剩余的空闲时间较多,即前半段的复诊患者到来的较少,造成了医生等待患者的情况。于是,最后的“引导到达场景”在保持总体远程复诊到达人数基本相等的前提下,设计了复诊患者在前期高频到达、在后期低频到达的实验,结果表明,系统的期望收益得到了很好的改善。

三、主要结论与政策建议

根据数值研究,本文最终总结出以下的主要结论和政策建议:

(1)对于固定预约时间间隔的门诊预约服务系统而言,增加远程复诊服务对原系统的影响主要在于控制医生空闲成本,而且通过要求医生尽可能地利用空闲时间接诊复诊患者,能够有效提升整个系统的运营效益。

(2)对于门诊服务时间差异较大的诊疗科目而言,医院采取“初诊在门诊、复诊在线上”的TSOA运营模式在成本、收益方面都更具有优势。

(3)远程复诊患者过于自由的随机到达行为容易造成医生与患者之间的相互等待,因而产生了更多的医生空闲成本,导致医院系统难以取得更高的收益。

(4)鼓励并引导复诊患者使用线上复诊服务而非线下门诊,对于TSOA 的良好运行至关重要,同时也有利于促进分级诊疗的落实; 为此,医院可以考虑保证在正常工作时间内到达的所有复诊患者均能接受服务,同时合理引导复诊患者集中在较早时段发出申请,这不仅能够有效降低医生空闲,还能使得医生的加班时间保持在较低水平,最终促进TSOA的良好运行,达成医院与患者双赢的结果。

四、边际贡献与未来拓展

相对于传统的门诊预约调度模型而言,本文创新性地考虑了线上远程复诊需求,研究同时面向远程复诊患者和门诊预约患者的预约调度问题; 在问题层面,本文模型考虑了异质患者间的优先级问题,通过建立随机混合整数规划模型,优化针对远程复诊患者的接诊空闲阈值。对于现实的医院管理而言,本文通过数值实验检验了远程复诊服务对提升医疗系统运营效率的作用,并提出了对“初诊在门诊、复诊在线上”的运营模式的优化建议。

本文对远程复诊患者的接诊标准设置了比较绝对的静态规则,后续的研究中可考虑采取较为灵活的动态规则,如剩余时间相关的概率性接诊。另外,剩余时间也有可能影响医生在接诊远程复诊患者时的服务时间,考虑剩余时间与服务时间之间的相关性也是后续研究的方向之一。

 

本文摘编自《系统工程理论与实践》第42卷第12期论文《考虑远程复诊需求的门诊预约调度优化》(点击题目链接全文)
作者:郭海男,深圳大学 管理学院副教授,博士;谢越,深圳大学 管理学院;于丹丹,大连医科大学附属第一医院 信息科;姜博文,大连海事大学 航运经济与管理学院