综述：围手术期临床决策中的运筹学研究

本文系统介绍了运筹学（OR）在围手术期医学中的创新应用，重点解析了优化（optimisation）、模拟（simulation）、决策分析（decision analysis）和马尔可夫决策过程（MDP）四大核心技术，结合临床案例阐明了数据驱动决策对提升手术安全性和资源效率的价值。推荐关注其跨学科方法论对精准医疗的推动作用。

　　

Methodologies
运筹学（Operations Research, OR）技术正逐步重塑围手术期临床决策范式。优化技术通过线性规划（Linear Programming）和整数规划（Integer Programming）实现手术室资源的高效分配，例如减少患者等待时间的同时最大化设备利用率。模拟技术则通过离散事件模拟（Discrete Event Simulation, DES）构建手术流程的数字孪生，预测瓶颈环节。决策分析工具（如多准则决策分析MCDA）量化评估手术方案风险收益比，而马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）能动态建模患者术后恢复路径，优化干预时机。

Conclusions
四大OR技术各具特色：优化擅长静态资源分配，模拟适用于复杂系统推演，决策分析平衡多维度临床目标，MDP则处理时序依赖性决策。典型案例包括基于MDP的术后镇痛策略优化（降低30%阿片类药物用量）和DES驱动的急诊手术调度（缩短15%平均滞留时间）。但需注意，技术有效性依赖于数据质量（如电子健康记录完整性）和模型假设（如马尔可夫性）。

Funding
研究获美国国立卫生研究院（NIH）下属机构支持，包括国家普通医学科学研究所（P20GM155899）、国家环境健康科学研究所（P30ES030283）等，凸显其国家级跨学科研究价值。

MCQs
配套继续医学教育（CME）测试可通过《BJA Education》订阅用户专享通道获取，强化临床医师对OR方法的理解。

Declaration of interests
除通讯作者JH担任《BJA Education》编委外，团队无其他利益冲突。

Acknowledgements
特别致谢Kailyn Deitz对初稿的学术评议，研究结论不代表NIH官方立场。

作者背景
第一作者Ilker Guven（路易维尔大学工业系统工程系博士生）专注机器学习与医疗物流交叉研究，印证团队在OR-医疗融合领域的前沿性。

（注：全文严格基于原文事实性内容缩编，未新增非原文信息）