基于数据驱动的门诊医师鲁棒排班优化：融合患者就诊偏好与风险控制的创新框架

为解决医院门诊部门因医疗人员短缺和患者需求增长导致的排班难题，研究人员开展了一项结合患者就诊聚类与鲁棒优化的创新研究。该研究提出混合聚类模型（GMM）对医患特征进行分层，并引入新型风险度量指标LRCVaR（Likelihood Robust Value at Risk）构建鲁棒排班模型。结果表明，该方法在控制风险水平的同时减少医师需求量，尤其适用于皮肤科等专科医院。研究为医疗资源优化提供了可扩展的数据驱动框架，其提出的LRCVaR较传统RCVaR降低28.5%的保守性，显著提升排班效率。

　　

医疗排班的困境与破局
医院门诊部门作为医疗服务的"前线战场"，长期面临两大矛盾：一边是持续增长的病患需求，另一边是捉襟见肘的医师资源。以广州某皮肤病专科医院为例，其皮肤科年接诊量高达21.7万人次，但医师仅24名。更棘手的是，不同疾病类型（如过敏性皮炎日均需求206.9例 vs 皮肤肿瘤19.3例）和医师职称（主任医师日均接诊52.2例 vs 住院医师38.9例）之间存在显著服务能力差异。传统排班方法要么忽视这种异质性，要么依赖确定性需求假设，导致"要么患者排队等，要么医师闲着看"的两难局面。

创新框架的诞生
安徽科技大学与广西师范大学的研究团队在《Scientific Reports》发表的研究中，提出了一个革命性的解决方案：通过数据驱动的两阶段框架，将患者偏好建模与鲁棒排班优化无缝衔接。研究首先采用高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）对21.6万条就诊记录中的8维医患特征（含医师学历、患者年龄等）进行聚类，生成17个患者群体；继而创新性地提出似然鲁棒风险值（LRCVaR），构建考虑分布模糊集的鲁棒优化模型。该框架在保证95%服务可靠性的前提下，较传统方法减少15.3%的医师需求。

关键技术突破
研究采用混合聚类（EM算法）处理医患特征的高维数据，通过Calinski-Harabasz指数确定最优聚类数；针对历史数据稀疏性，构建基于负对数似然函数的分布模糊集B(r)；推导LRCVaR的强对偶可处理重构形式，并设计迭代算法求解。数据来自广州某三甲皮肤病医院2019年全年的脱敏就诊记录，经伦理审查豁免（批号20241021）。

患者需求的精准画像
通过"混合聚类模型"章节的实证分析，研究揭示了医患匹配的深层规律：主任医师对皮肤性病科患者的服务占比高达92.1%（a_22,16=0.921），而第12类患者（占总量8%）因集中选择特定医师成为服务瓶颈。这种细粒度需求分层使传统"一刀切"排班相形见绌——当聚类数从5增至17时，排班精度提升45.5%，但代价是门诊班次需求增加28.7%。

风险控制的智慧决策
"鲁棒门诊医师排班模型"章节展示了LRCVaR的卓越性能：在服务能力c_i=70时，较RCVaR减少10.3%的资源冗余（均值57.2 vs 63.8），同时将短缺概率控制在3.4%的低水平。更惊人的是，面对重尾指数分布需求，LRCVaR所需班次（660次）仅为RCVaR（704次）的93.8%，证明其能智能适应不同风险分布。

从理论到实践的跨越
案例研究验证了框架的临床价值：采用4周滚动排班时，分支定价算法在5400秒内获得1.7%最优间隙的解；而传统方法在节假日会出现104人次的单日最大短缺。研究还发现，将α风险水平从5%调至10%可使医师需求降低11.2%，为管理者提供精准调控杠杆。

变革性的启示
这项研究重新定义了医疗排班的范式：首先，LRCVaR首次将似然函数引入风险度量，其渐近分布特性（χ²_S-1,1-α）解决了小样本场景的参数选择难题；其次，数据驱动的聚类方法突破了传统"医师中心主义"排班思维，实现"以患者需求为导向"的资源分配。尽管目前仅应用于皮肤病专科，但框架设计具有普适性——如能结合实时自适应学习，未来可扩展至综合医院的跨科室协同排班。正如作者Qingyun He在讨论部分指出，该研究为破解全球性医疗资源短缺困局提供了兼具创新性和实用性的"中国方案"。