数学建模眼科病床分配论文

1、眼科病床的合理安排模型摘要本文主要研究医院眼科病床的合理安排问题。现医院对全体非急症病人是按照FCFS（First come, First serve）规则安排住院，这样虽然公平，但缺乏合理性，以致等待住院的病人队列越来越长。我们可以运用运筹学中排队论12的相关知识来解决此问题, 以缩短病人等待时间、提高对医院资源的有效利用率。关于问题一 ：运用排队理论，我们制定了平均月床位周转次数、平均等待队长和平均病人等待时间三个指标。运用题中所给数据，计算优化前各个指标量：月平均床位周转次数为3.33次/月；平均等待队长为97人/天；病人平均等待时间为12.6天。用matlab软件模拟出尚未住院病人数据

2、，得出各个指标量，将优化前指标与模拟数据指标对比分析，以此评价模型好坏。关于问题二：运用6SQ统计软件，对已知病人术后观察时间进行服从均匀分布的卡方拟合优度检验，结果认为各类病人的术后观察时间均服从均匀分布。以此为依据用matlab软件模拟尚未出院病人的术后观察时间，得出第二天拟出院病人及出院病人数，按手术准备时间最短原则，安排各个病人入院时间、手术时间。同样产生标准分布随机数预测出第三段病人的出院时间，从而做出第三段数据病床的合理安排。得问题一中各个评价指标量：病人平均等待时间为11.15天，平均等待队长72.78人/天；月平均床位周转次数为4.76次/月。可以看出模型的效果：病人平均等待时

3、间缩短1.45天，平均等待队长缩短25人/天，月平均床位周转次数比之前提高1.43次/月。关于问题三：依靠问题二中的优化模型，利用matlab软件模拟出每位病人的入院时间、第一次手术时间、出院时间，因为每次随机模拟的结果均不相同，我们对排队队列中每位病人的入院时间均模拟5次，从中选择一个最大值和一个最小值，作为等待病人的入院时间区间。关于问题四：在周六、日不做手术的情况下重新制定相应的入院规则，运用新规则做出第三段数据病床的合理安排，再分别计算其评价指标。最优方案为：在周六、日不做手术的情况下，周三、五安排白内障手术的模型更为合理。此时，该模型中：病人平均等待时间为12.2天，平均等待队长81

4、.18人/天；月平均床位周转次数为3.16次/月。一、问题的重述医院就医排队是大家都非常熟悉的现象，它以这样或那样的形式出现在我们面前，例如，患者到门诊就诊、到收费处划价、到药房取药、到注射室打针、等待住院等，往往需要排队等待接受某种服务。 该医院眼科门诊每天开放，住院部共有病床79张。该医院眼科手术主要分四大类：白内障、视网膜疾病、青光眼和外伤。题目中给出了2008年7月13日至2008年9月11日这段时间里各类病人的情况。白内障手术较简单，而且没有急症。目前该院是每周一、三做白内障手术，此类病人的术前准备时间只需1、2天。做两只眼的病人比做一只眼的要多一些，大约占到60%。如果要做双眼是周

5、一先做一只，周三再做另一只。外伤疾病通常属于急症，病床有空时立即安排住院，住院后第二天便会安排手术。其他眼科疾病比较复杂，有各种不同情况，但大致住院以后2-3天内就可以接受手术，主要是术后的观察时间较长。这类疾病手术时间可根据需要安排，一般不安排在周一、周三。由于急症数量较少，建模时这些眼科疾病可不考虑急症。该医院眼科手术条件比较充分，在考虑病床安排时可不考虑手术条件的限制，但考虑到手术医生的安排问题，通常情况下白内障手术与其他眼科手术（急症除外）不安排在同一天做。当前该住院部对全体非急症病人是按照FCFS（First come, First serve）规则安排住院，但等待住院病人队列却越来

6、越长，医院方面希望你们能通过数学建模来帮助解决该住院部的病床合理安排问题，以提高对医院资源的有效利用。需要解决的问题如下：问题一：试分析确定合理的评价指标体系，用以评价该问题的病床安排模型的优劣。问题二：试就该住院部当前的情况，建立合理的病床安排模型，以根据已知的第二天拟出院病人数来确定第二天应该安排哪些病人住院。并对你们的模型利用问题一中的指标体系作出评价。问题三：作为病人，自然希望尽早知道自己大约何时能住院。能否根据当时住院病人及等待住院病人的统计情况，在病人门诊时即告知其大致入住时间区间。 问题四: 周六和周日不安排手术时间（外伤除外），那么在白内障手术时间不变的情况下，重新确定各类病人

7、入院规则。在第二问中已经随机产生门诊人数的基础上，按照新规则确定病人入院时间，随后确定手术时间，并用Matlab软件随机模拟产生各个病人的出院时间。问题五： 问题的基本假设和符号系统2.1 问题的基本假设1) 已经门诊的患者不会因等待时间过长而改奔其他医院；2) 2008-7-13开始统计数据时医院病满床；3）第四问中周六、周日可以安排外伤急症手术，但不安排其他疾病手术；4）不考虑重大突发事件引起的急病情况。2.2 符号系统 ：白内障、视网膜、青光眼、外伤四类病人（=1，2，3，4）；：第类病人的平均等待时间，即病人门诊时间到入院时间均值；：第类病人的平均逗留时间，即病人门诊时间到出院时间均值

8、；：第类病人的平均住院时间，即病人入院时间到出院时间均值；：第类病人的住院等待手术平均时间，即病人入院时间到手术时间均值；：第类病人的病情平均恢复时间，即病人第一次手术时间到出院时间均值；：病人平均住院天数。：病床的平均月周转次数；：第天第类病人的门诊人数；：第天第类病人的入院人数；：第天第类病人的等待人数；：第天第类病人的排队人数，即队长；：第类病人的平均排队人数，即平均队长；三、问题一的解答3.1 模型评价指标的选取以及对模型一（FCFS）的评价一、平均月床位周转次数在一定时间内，每张病床住过几次病人即反映了医院治疗病人的服务效率。 平均床位周转次数越大说明医院的医病效率越高，则模型越优。

9、本文定义： ； (1)其中（病人平均住院天数）=每人住院天数求和/总人数。通过统计筛选后的数据得出模型一=9，则月平均床位周转次数为3.33次/月。 二、平均等待队长第天的等待队长为： （2） 平均排队长为系统内各天等待服务的病人数的数学期望。默认=0；其他具体结果见附录一。则平均等待队长为： (3)其中为选定的某段时间（尽量长），该时间长度可根据等待人数稳定时间段来确定。经过数据处理，可得出模型一（FCFS）等待队长时间的折线图（如图3.1所示） 图3.1 等待队长随时间分布折线图注：图3.1中，时间轴上0表示2008-7-12.图3.1中显示，前10天左右等待人数呈上升趋势，并不稳定，这是

10、因为题中之前数据未给出。在计算平均等待队长时，选取为12-61天，代入式（3）计算得出为97人/天，即=97人/天。从图中观察得等待人数呈波动上升。故医院原系统不可取，即模型一（FCFS）不合理，需要建立新规则。三、平均病人等待时间对不同病人分别求解，其中病人等待时间过长说明医院系统不完善。病人平均逗留时间=平均等待时间+平均住院时间即： （4）统计可得模型一（FCFS）各类指标（如下表3.1所示）表3.1 各类病人的各项时间指标病类指标白内障（单眼）白内障（双眼）视网膜疾病青光眼外伤平均等待时间（）12.712.712.712.31平均住院时间（）5.28.612.510.57.0平均逗留时

11、间（）17.921.125.122.78.0入院至手术时间（）2.383.632.372.421 表3.1中数据结果显示：除外伤以外，其他四类病人的平均等待时间均为12天以上，而住院时间最多的（视网膜病人）只有12.5天，等待时间占去了各类病人住院时间的50%以上，因此可判定模型一（FCFS）存在较大的缺陷。3.2对医院的原系统分析： 平均月床位周转次数低。 平均等待队长随时间变化波动上升，均值大概为97人。病人的等待时间较长，各类病人住院后平均等待手术时间较长，如：白内障病人入院后1-2天即可做手术，但是统计该指标得白内障单眼病人需要等待2.38天，白内障双眼病人需要等待3.63天，远大于1

12、-2天，延长了病人平均逗留时间，造成病床资源浪费。 四、 问题二的解答4.1 问题的分析 以平均月床位周转次数最多，平均等待队长最短，病人消耗时间最少为目标，对原模型“全体非急症病人是按照FCFS（First come, First serve）规则安排住院”的排队模型进行优化，建立模型二。运用6SQ统计软件，对已知病人术后观察时间进行服从均匀分布的卡方拟合优度检验，结果认为各类病人的术后观察时间均服从均匀分布。以此为依据用matlab软件模拟尚未出院病人的术后观察时间，得出第二天拟出院病人及出院病人数，按手术准备时间最短原则，安排各个病人入院时间、手术时间。同样产生标准分布随机数预测出第三段

13、病人的出院时间，从而做出第三段数据病床的合理安排。根据题中所说手术时间的限制，仍将病人分为白内障（单眼）、白内障（双眼）、视网膜、青光眼、外伤五类病人。题中所述白内障病人的手术时间为每周一、周三，外伤病人手术时间无限制，其他情况病人不能在周一、周三做手术。结合此规定需要重新设定入院规则，并以此安排各类病人入院时间。由于医院的病人出入情况是动态问题，所以在安排第三段病人的入院时间时应该先预测出9月11号以后门诊的人数，这就需要对不同类病人到达门诊人数概率分布进行拟合。利用MATLAB软件随机模拟出门诊人数的分布函数，严格按照此函数预测题中所给第三段病人的入院时间。依照第一问中的评标指标对该模型进

14、行评价，并与模型一作比较，评价模型二的优劣。4.2 模型的建立和求解 模型二（病人入院规则） 根据“准备时间最短原则”制定模型二具体方案：规则一：外伤病人当天入院，第二天手术；规则二：白内障单眼患者一般安排在周一、周二、周六、周日入院；规则三：白内障双眼患者一般安排在周六、周日入院；规则四：视网膜和青光眼患者安排在周二，周三、周四、周五，周日入院；规则五：同一天同一类病患入院时，采用FCFS服务制；规则六：当病人等待时间达到20天时，只要有空病床立即安排入院。 根据以上规则，通过各类病人术后恢复时间的概率分布函数（正态分布），利用Matlab随机模拟产生其出院时间，填补满第三段数据。 各概率分

15、布函数的拟合检验对已知数据，利用6SQ统计软件进行卡方拟合优度检验得到如下结果。.1 各类病人的到达时间均符合泊松分布表4.1：各类病人的到达服从泊松分布的卡方拟合优度检验白内障单眼患者到达时间：白内障双眼患者到达时间：视网膜患者到达时间：假设检验假设检验假设检验零假设服从泊松分布零假设服从泊松分布零假设服从泊松分布自由度3自由度4自由度4卡方统计量1.8卡方统计量1.9卡方统计量3.7p值0.6p值0.8p值0.5显著性水平0.1显著性水平0.1显著性水平0.1结果接受零假设结果接受零假设结果接受零假设青光眼患者到达时间：外伤患者到达时间：假设检验假设检验零假设服从泊松分布零假设服从泊松分布

16、自由度3自由度2卡方统计量4卡方统计量1p值0p值1显著性水平0显著性水平0结果接受零假设结果接受零假设根据以上假设检验的结果知：。根据指数分布与泊松分布的关系：如相继两个事件出现的间隔时间服从参数为的指数分布，则在单位时间间隔内事件出现的次数服从参数为的泊松分布，即单位时间内该事件出现次的概率为 （5）将各类病人平均每天到达的人数，即值代入式（5），可得相应的概率密度函数，计算结果见表4.2。表4.2：各类病人达到时间的概率密度函数和相应的值类别白内障单眼白内障双眼视网膜青光眼外伤1.62.22.811.2 各类患者的术后观察时间服从均匀分布首先统计出各类病人的术后观察时间，根据统计结果，我

17、们假定各类病人的术后观察时间服从均匀分布，然后通过6SQ统计软件进行卡方拟合优度检验，检验结果见表4.3。表4.3：各类患者的术后观察时间服从均匀分布的卡方拟合优度检验白内障单眼术后观察时间白双术后观察时间视网膜术后观察时间假设检验假设检验假设检验零假设服从均匀分布零假设服从均匀分布零假设服从均匀分布自由度34自由度39自由度99卡方统计量7.858300287卡方统计量2.093007186卡方统计量55.04926108p值0.999999107p值1p值0.999897347显著性水平0.05显著性水平0.05显著性水平0.05结果接受零假设结果接受零假设结果接受零假设青光眼术后观察时间

18、外伤术后观察时间假设检验假设检验零假设服从均匀分布零假设服从均匀分布自由度37自由度53卡方统计量11.66013072卡方统计量29.25609756p值0.999978078p值0.996696665显著性水平0.05显著性水平0.05结果接受零假设结果接受零假设根据以上假设检验的结果知：各类病人的术后观察时间均服从均匀分布。 指标计算和模型评价选择模型一中所用指标，对模型二进行评价。可得模型二的第一类指标如下表（模型一数据作为比较）所示：1） 平均月床位周转次数通过matlab拟合住院天数关于时间的结果，如下图（图4.1）： 图4.1可知在37天以后，系统开始稳定，此时的平均住院天数约为

19、6.3天 选择模型一中所用指标，对模型二进行评价。可得模型二的第一类指标如下表 表4.4 平均月床位周转次数比较标指型模模型一模型二病床月平均周转率3.33次/月4.76次/月 2）平均等待队长 经过数据处理得出等待人数时间的折线图（如图4.2所示）： 图4.2 模型二-队长-时间 上图显示模型二的等待人数在10天后趋于稳定，并在平均队长72上下波动。3）平均病人等待时间表4.5 平均等待时间的比较型模类病白内障（单）白内障（双）视网膜疾病青光眼外伤模型一 12.712.712.712.31模型二 11.910.611.210.914.3 问题结果分析及讨论 根据改进后的模型二，通过数据统计可

20、得到以上各项指标值，并与模型一作比较，可得出结论：1.病床的月平均周转次数增至4.45次/月，较模型一增多了病床使用次数，缩小了病床使用周期，显然提高了病床的工作效率，医院的病床配置数量得到优化。2.平均等待队长为72.4，较模型一中的平均队长97大大降低，且可观察得出随着时间延长，等待人数在稳定后有下降的趋势，且下降点对应模型二计算队长的起始时间，明显得出模型二相比模型一较优。3.各类病人的平均等待时间 11.15天。 综合以上各项指标分析可得模型二较模型一有很大改进。五、问题三的解答5.1问题分析依靠问题二中的优化模型，利用matlab软件模拟出每位病人的入院时间、第一次手术时间、出院时间

21、，因为每次随机模拟的结果均不相同，我们对排队队列中每位病人的入院时间均模拟5次，从中选择一个最大值和一个最小值，作为等待病人的入院时间区间。表7-1：5次模拟后产生的出院时间编号一二三四五大概入院时间（上下限）163636464632008-9-132008-9-14262626262622008-9-122008-9-12381767683762008-9-262008-10-3462626262622008-9-122008-9-12562626262622008-9-122008-9-129983838382832008-10-22008-10-310072727273722008-9-

22、222008-9-2310183838383832008-10-32008-10-310283838383832008-10-32008-10-3（注：具体数据见附录二 ）那么我们就可以根据以上表格中的数据确定出病人的大致入院区间：即为模拟出入院天数的最小最大值。六、问题四的解答6.1 问题的分析及模型三的建立若周六和周日不安排手术时间（外伤除外），那么在白内障手术时间不变的情况下，需重新确定各类病人入院规则。模型三具体方案：规则一：外伤病人当天入院，第二天手术；规则二：白内障单眼患者在周一、周二、周六、周日优先安排入院；规则三：白内障双眼患者在周六、周日优先安排入院；规则四：视网膜和青光眼患

23、者在周三、周四、周五优先安排入院；规则五：同一天同一类病患入院时，采用FCFS服务制；规则六：当病人等待时间超过20天时，优先其安排入院。 规则七：视网膜和青光眼患者在周六周日不进行手术。在第二问中已经随机产生门诊人数的基础上，按照新规则确定病人入院时间，随后确定手术时间，并用Matlab软件随机模拟产生各个病人的出院时间。6.2 指标计算及模型评价表6.1 第一类指标比较指标模型模型一模型二模型三病床月平均周转率3.33次/月4.76次/月3.16次/月 与问题二类似，根据新规则用matlab模拟出每天的队长，得折线图（详见图6.1）：图6.1 模型三队长关于时间分布 能看出来队长随着天数的

24、增加趋于稳定，得其平均81.18人/天 表6.2 平均等待时间的比较 病类指标白内障（单）白内障（双）视网膜疾病青光眼外伤模型一 平均等待时间（）12.712.712.712.31模型二 平均等待时间（）11.910.611.210.91模型三 平均等待时间（）12.311.911.513.41以上数据分析可得，模型三相较与模型一，平均等待时间和每日平均队长都有了很大的改善，因此此模型可行。七模型的评价8.1 模型的优点：1) 从本文所选指标看，该文模型大大降低了医院资源浪费现象，同时减短了病人的等待时间，缓解了病人拥挤现状。从医院的长远发展角度看是比较乐观的；2) 较为合理的提出病人入院规则

25、,该模型有较强的可行性；3）给出了系统稳定性的定义，对文中指标的存在合理性给出了证明；4）动态随机产生符合模型分布的数据，较好地满足了问题原数据的趋势； 5）采用非线性规划模型给出模型的最优解，较为合理。8.2 模型的缺点：1）该模型未减少白内障病人的等待时间，仍存在一定的资源浪费现象；2）模型的平均等待人数仍很多，分析其主要原因为医院本身的病床资源欠缺。如果可以增加病床个数，模型可以进一步优化。3）由于用matlab产生模拟随机数容易产生奇异数，导致系统的稳定性下降。 参考文献：1 医院排队论模型，2 排队论模型，3运筹学教材编写组，运筹学第三版，清华大学出版社，2005

26、 附录一：总体病人的到达人数（没有分类）时间 门诊人数入院人数等待人数2008-7-137072008-7-1491152008-77-1670322008-777-19102622008-7-2091702008-7-2192772008-7-2262812008-7-23161962008-7-24721012008-7-25541022008-7-2648982008-7-27911962008-7-281211972008-7-2959932008-7-3069902008-7-31118932008-8-1

27、117972008-8-2612912008-8-3116962008-8-466962008-8-555962008-8-61491012008-8-71581082008-8-88151012008-8-9419862008-8-1089852008-8-1166852008-8-1272902008-88-1469942008-88-16713902008-8-1785932008-8-181251002008-8-191471072008-8-209101062008-8-21341052008-8-22581022008-8-238

28、18922008-8-24711882008-8-2596912008-8-2673952008-8-2788952008-8-28912922008-8-291110932008-8-30914882008-8-3182942008-9-1116992008-9-2621032008-9-3951072008-9-41591132008-9-513121142008-9-6522972008-9-736942008-9-894992008-9-9751012008-9-10913972008-9-11137103附录二：前来门诊病人大致入院的时间区间编号第一次第二次第三次第四次第五次入院下限

29、163636464632008-9-132008-9-14262626262622008-9-122008-9-12381767683762008-9-262008-10-3462626262622008-9-122008-9-12562626262622008-9-122008-9-12664636464632008-9-132008-9-14765656565652008-9-152008-9-15881767683742008-9-242008-10-3964636464632008-9-132008-9-141062626262622008-9-122008-9-12116262626

30、2622008-9-122008-9-121262626262622008-9-122008-9-121381767483742008-9-242008-10-31465656565652008-9-152008-9-151562626762622008-9-122008-9-171662626762622008-9-122008-9-171781766983742008-9-192008-10-31864646464642008-9-142008-9-141964647064642008-9-142008-9-202064647064642008-9-142008-9-20216762696

31、9622008-9-122008-9-192265656565652008-9-152008-9-152367686969672008-9-172008-9-192467686969672008-9-172008-9-192565656565652008-9-152008-9-152665656565652008-9-152008-9-152764647064642008-9-142008-9-202865656565652008-9-152008-9-152967696969672008-9-172008-9-193069696969672008-9-172008-9-19316969696

32、9692008-9-192008-9-193264647064642008-9-142008-9-203365666566652008-9-152008-9-163469696969692008-9-192008-9-193565666566652008-9-152008-9-163669696969692008-9-192008-9-193769696969692008-9-192008-9-193864647070702008-9-142008-9-203965666566652008-9-152008-9-164081766983692008-9-192008-10-3416969757

33、5692008-9-192008-9-254269757575692008-9-192008-9-254369757575692008-9-192008-9-254481767683752008-9-252008-10-34564647070702008-9-142008-9-204670647070702008-9-142008-9-204781767676752008-9-252008-10-14875767676762008-9-252008-9-264975767676762008-9-252008-9-265075767676762008-9-252008-9-26517064707

34、0702008-9-142008-9-205270647170702008-9-142008-9-215370647170702008-9-142008-9-215476767676762008-9-262008-9-265570707170702008-9-202008-9-215676767676762008-9-262008-9-265770707170702008-9-202008-9-215865666566652008-9-152008-9-165970707170712008-9-202008-9-216071707170712008-9-202008-9-21617170717

35、0712008-9-202008-9-216277767777772008-9-262008-9-276377767777772008-9-262008-9-276471707170712008-9-202008-9-216578787878782008-9-282008-9-286671707170712008-9-202008-9-216778787878782008-9-282008-9-286865666566662008-9-152008-9-166979797979792008-9-292008-9-297079797979792008-9-292008-9-29716566666

36、6662008-9-152008-9-167271717171712008-9-212008-9-217366666666662008-9-162008-9-167479797979792008-9-292008-9-297566666666662008-9-162008-9-167680808080802008-9-302008-9-307780808080802008-9-302008-9-307880808080802008-9-302008-9-307966666666662008-9-162008-9-168066726666662008-9-162008-9-22818181828

37、1812008-10-12008-10-28266727266662008-9-162008-9-228371717171712008-9-212008-9-218466727272662008-9-162008-9-228566727272722008-9-162008-9-228671717171712008-9-212008-9-218766727272722008-9-162008-9-228881818281812008-10-12008-10-28971717771712008-9-212008-9-279082828282822008-10-22008-10-2918382838

38、2832008-10-22008-10-39283828382832008-10-22008-10-39371717771712008-9-212008-9-279471717771712008-9-212008-9-279583828382832008-10-22008-10-39671717771712008-9-212008-9-279762626262622008-9-122008-9-129871717771712008-9-212008-9-279983838382832008-10-22008-10-310072727273722008-9-222008-9-2310183838

39、383832008-10-32008-10-310283838383832008-10-32008-10-3附录三：函数：function f=zhuanhua(data1,data2)if str2num(data1(6)-str2num(data2(6)<0 f1=31*(str2num(data2(6)-str2num(data1(6);else f1=0;endn1=str2num(data1(8:end);n2=str2num(data2(8:end);f=n2-n1+f1; 模型二主程序：clear;clc;%a 在预测新来的病人是作中间变量%b 白内障预测到达人数%s 视网

40、膜疾病预测到达人数%w 外伤病人预测到达人数%q 青光眼病人预测到达人数%bs 白内障（双眼）预测到达人数%chuyuan 每一天的出院人数%cishu 仿真模拟循环次数%da2 入住人数据%da3 等待人数据%day 第几天%deng 等待人数据录入后的调用位置% ruzhu 分别表示已入住人数据录入后的原始数据%f da3中已经有多少人入住%l 表示新增加病人前da3中的人数%lo 队长%m da3 中数据转向da2中时的中转数据%n 当天出院人数%nn 当天未安排的病床数%t 从原始数据中提取数据时的中转数据%time 计算出院时间时的中转数据%week 当天是周几%dadj 每个人的等

41、待时间%zysj 每个人的住院天数nn=0;load('F:ruzhu.mat')load('F:deng.mat')%总数据转换for i=1:79 t=char(ruzhu(i,2); da2(i,1)=zhuanhua('2008-7-12',t);%第几天门诊 t=char(ruzhu(i,3); da2(i,2)=zhuanhua('2008-7-12',t);%第几天入院 t=char(ruzhu(i,4); da2(i,3)=zhuanhua('2008-7-12',t);%第几天第一次手术 t=ch

42、ar(ruzhu(i,5); if strcmp(t,'/') da2(i,4)=zhuanhua('2008-7-12',t);%若需要，第几天第二次手术 end t=char(ruzhu(i,1); if strcmp(t,'白内障') da2(i,11)=1; elseif strcmp(t,'白内障(双眼)') da2(i,11)=2; elseif strcmp(t,'青光眼') da2(i,11)=3; elseif strcmp(t,'视网膜疾病') da2(i,11)=4; else

43、 da2(i,11)=5; endendfor i=1:102 t=char(deng(i,2); da3(i,1)=zhuanhua('2008-7-12',t); da3(i,10)=0; t=char(deng(i,1); if strcmp(t,'白内障') da3(i,11)=1; elseif strcmp(t,'白内障(双眼)') da3(i,11)=2; elseif strcmp(t,'青光眼') da3(i,11)=3; elseif strcmp(t,'视网膜疾病') da3(i,11)=4; else da3(i,11)=5; endend%预测已入住者的出院时间%1 白内障 2 白内障（双眼） 3 青光眼 4 视网膜疾病 5 外伤 x=1;day=62;cishu=0;lo(1)=102;f=0;while f<102for i=1:size(da2,1) if da2(i,11)=1 time=unidrnd(3)+1; da2(i,5)=da2(i,3)+time; elseif da2(i,11)=2 time=unidrnd(3)+3; da2(i,5)=da2(i,4)+time; elseif da2(i,11)=3