基于元启发式优化模型提升医疗环境手术排程效率的算法验证研究

为解决手术排程复杂性和资源约束导致的效率低下问题，研究人员联合葡萄牙Centro Hospitalar e Universitário de Santo António（CHUdSA）医院，开发了基于爬山算法（HC）和模拟退火算法（SA）的元启发式优化模型。结果显示，HC和SA分别成功排程96.7%和84.4%的手术，显著降低延期惩罚成本，为医疗资源优化提供了可扩展的AI驱动解决方案。

　　

手术排程是医院管理的核心难题，尤其在COVID-19疫情后，等待名单激增与资源分配失衡问题凸显。传统人工排程易受复杂约束限制，导致手术延期、资源浪费和成本增加。葡萄牙Centro Hospitalar e Universitário de Santo António的研究团队提出了一种创新解决方案：通过元启发式优化模型（Metaheuristic Optimization Models）重构手术排程系统，相关成果发表于《JMIR Medical Informatics》。

研究采用设计科学研究（DSR）与跨行业数据挖掘标准流程（CRISP-DM）方法论框架，基于CHUdSA 2019年的真实手术数据（含肥胖、泌尿外科、小儿整形外科三类专科的429例手术），对比了爬山算法（Hill Climbing, HC）、模拟退火（Simulated Annealing, SA）和粒子群（Particle Swarm, PS）三种算法的性能。关键技术包括：1）基于手术优先级与等待时间的初始解生成；2）通过惩罚函数（Penalty Score, pt=∑pi）量化排程质量；3）局部搜索与全局优化算法的参数调优。

研究结果

1. 算法性能对比
   HC以零惩罚成绩完胜人工排程，在泌尿科、肥胖科和小儿整形外科实现100%无延期排程；SA虽部分手术（16.7%-34%）未排入，但延期惩罚成本仅为人工排程的0.8%-7.9%。PS因计算效率低下被淘汰。

2. 时间优化效益
   可视化分析显示，HC和SA能将83%以上的手术提前执行（见图2、图3），其中HC平均缩短排期时间达30天以上。

3. 资源利用率提升
   通过硬约束（如手术室容量、专科专属时段）与软约束（如清洁时间）建模，算法使手术室利用率提升至95.5%-100%，而人工排程仅为68.4%-83%。

讨论与意义
该研究首次证实元启发式算法在跨专科手术排程中的普适性。HC的卓越表现归因于其局部搜索策略对初始解（First Fit分配规则）的精准优化，而SA的温度衰减机制（Δ=f(xn)-f(xc)）则有效规避局部最优。实践层面，该系统可无缝集成至医院信息系统，通过实时调整应对突发资源变更。

未来方向包括：1）结合机器学习预测手术时长（目前采用四分位均值估算）；2）纳入《国际疾病分类第十版》（ICD-10）细化专科映射；3）扩展人力资源动态约束模型。这项研究为医疗AI落地提供了范式——在保证临床优先级的同時，将运营成本控制转化为可量化的算法目标，最终实现患者、医院与支付方的三方共赢。