基于层次分析法的医院预约排队系统

基于层次分析法的医院预约排队系统

在日常生活中，人们通常熟悉队列。由于服务台的数量固定，客人到达和服务时间是随机的，这通常会导致大量客户等待，降低客户的满意度。因此，国内外科学家对此进行了大量研究。首席课主要研究了单排单排、单排多个服务、多对多个服务、无限数量服务和队列网络。biankar提出了一种混合的封闭舰队网络模型，研究了客户的平均等待时间、队列长度、客户平均到达率以及整体服务质量的关系。konsteiner模拟分析了单个队列中多个服务系统的m-g-k系统，以及如何正确预测所需的服务时间，以及如何确定合适的服务时间。kaboudan通过动态调整相关参数，在客户到达以满为空的情况下接收服务的人的数量，从而缩短客户的平均等待时间，提高服务平台的整体利用率。kaboudan通过动态调整相关参数，建立了一个模型，在患者到达以满为空的情况下接收服务，并根据指数分布服务，以缩短客户的平均等待时间。提高服务平台的整体利用率。chen确定了相对于估计客户到达和接受服务的复杂队列模型，并使用非线性方法进行了求解。相对于银行和车站系统而言,排队论在医院门诊的应用变得更为复杂,因为医院对于70岁以上的老年人、离退休老干部、烈军属等7类患者要进行相关照顾,一般是安排提前就诊,而同时预约病人也要满足在特定的时间到特定的医生那里去看病.目前大多数医院对于这些问题的处理都是在分诊区护士台进行的.笔者对上海市若干个大型医院进行了相关深入调研发现:每周一上午需要照顾的特殊患者的比例高达60℅以上,引发了病人排队秩序混乱、护士工作量加大、有些病人等了一上午仍未能就诊等一系列问题,造成了病人的极大不满.在充分考虑病人的等待时间长短前提下,如何对各类病人进行合理有效自动排队,是医院迫切需要解决的问题.因此,本文提出一种动态自适应的排队模型,按照不同种类病人根据到达时间的先后排成相应队列,然后从各个队列中按照先到先服务(FCFS)顺序抽取相应数量的病人,最终组合成一个单队列多服务台的排队系统.该模型所有处理过程均由计算机自动实现.1医院的门卫生模式1.1入院时间间隔医院是一个复杂的系统,病人在医院中的排队过程也是很复杂的.如图1所示,每个箭头所指的方框都是一个就诊环节,都可构成一个排队系统.本文主要针对病人挂号后到各诊室就诊的过程.病人为无限总体,其到达时刻和所需要的服务时间都是随机的,挂号后到诊室接受就诊的时间间隔呈指数分布(连续),一段时间内病人到达的概率服从泊松分布(离散).排队结构:单队列、多服务台系统;排队规则:对于同一类型的病人(如普通病人、老年病人等)先到先服务(FIFO),对不同类型的病人规定不同优先权,按照优先级高低及到达先后顺序综合考虑就诊顺序.根据实地调研和院方的建议对三类人的参数优先级进行了定义,优先级别:老、弱、残病人>预约病人>普通病人.预约病人和其他类型的病人一样需要先挂号,并且有一定的时间段限制.1.2病人到达的个数nty在上述前提条件下,根据医院现有的流程特点,构建了如图2所示的排队模型.该模型构建需要定义相关参数,主要如下:Ntp为在时间段t内普通病人到达的数目;Nty为在时间段t内预约病人到达的数目;Ntl为在时间段t内老年病人到达的数目;Li为在时间段t内在排队系统中的不同类型等待病人的个数;τit为在时间段t内排队系统中不同类型病人的等待时间;St为时间段t内服务台(医生)的个数(St为整数);μt为单位时间内病人就诊的平均服务率;Q为服务台的忙期;ρ为每个服务台的服务强度(利用率),即每个服务台在单位时间内的平均负荷.1.3nntp排队启动点确定的原理主要应用了存储论中存储模型的补库的概念.如图2所示,为了计算起见,设置一个逻辑上的缓冲区,其容量为N即上述预先设定的队列长度(N可以根据ρ、Q、μt、St综合设置),当队列中病人的个数少于某一具体的数量N2时,系统立即从已挂号的各类病人中按照一定方法选取若干病人进行补充,使队列中的病人数为N.这里排队启动点N2相当于库存管理模型中的再订货点.每次补充的N1(N1=N-N2)个病人由三类病人构成,即N1=Ntp+Nty+NtlΝ1=Νtp+Νty+Νtl1.4病人就诊顺序前提的确定排队算法设计的原理:病人就诊的先后顺序由病人到达的先后顺序(或等待时间长短)以及病人所属类型的优先级别综合确定.此外,为了兼顾大多数普通病人的满意度,并考虑到适度等待不会给老年病人带来很大的不便,也不致引起预约病人的很大不满,本文所设计的排队算法中,对老年病人和预约病人将采用有限度的优先就诊方法,这种限度不仅考虑两类病人已经等待的时间,还要考虑等待的三类病人的数量.其中后者基于这样的考虑:普通病人所占的比例越多,对于老年病人和预约病人的优先程度应该相对越低.病人就诊优先级计算公式如下:fi=α1ti+α2βi+α3si(1)fi=α1ti+α2βi+α3si(1)fi由相应的影响因子及其权重确定:第1项表示病人就诊的优先与等待时间有关.其中:ti为某病人当前已经等待的时间;α1为该病人等待时间的优先权重,等待时间长的病人应该优先处理,最终的就诊序列也适当提前.第2项表示病人就诊的优先与该类等待就诊的病人占总病人总数的比例βi有关,对于同一类型的病人,其在总病人数中所占的比例越大,越适当给予照顾,(βi=Li/(L1+L2+L3),β1+β2+β3=1,i=1,2,3分别表示老年、预约以及普通三类病人;α2为对于队列长度的权重.第3项表示病人就诊的优先与病人类型优先级有关,si表示不同类型病人优先级(老年病人>预约病人>普通病人),对优先级高的病人,在服务上给予优先照顾;α3为病人类型的权重,(α1,α2,α3)∈[0,1],α1+α2+α3=1.根据实际情况确定各影响因子的权重,则可计算出病人的优先级,最终确定病人的就诊序列.1.5根据经验法获得权重的大小直接决定了病人在队列中的相对位置,对病人的满意度产生重要影响,不同的权重会导致完全不同的结果.权重一般可以根据经验或优化方法取得,本文分几种情况给予说明.(1)绝对优先(病人的优先级占绝对重要因素,优先级高的并且先来的先就诊),此时:α1=0.2,α2=0,α3=0.8(根据经验法获得);该权重的设置综合考虑了不同类型病人的就诊序列比较时,病人类型优先级占绝对重要因素(权重相对较大),相同类型病人就诊序列比较时,则按照先后次序及FCFS规则处理.(2)无优先(不考虑病人类型优先级和队列长度比例,直接按照FCFS规则输出就诊序列),此时:α1=1,α2=0,α3=0.(3)有限度优先(既考虑优先级又考虑等待时间和队列比例关系)分3种情况进行相关设置.权重采用层次分析法(AHP)获得.通过发放调查问卷进行专家打分,对评价指标相对重要度进行两两比较,从而得到以下一组判断矩阵:αα1α2α3α1α11α21α31α2α12α22α32α3α13α23α33αα1α2α3α1α11α12α13α2α21α22α23α3α31α32α33根据判断矩阵,先计算判断矩阵的特征向量,然后经过归一化处理使其满足∑i=1nα0i=1∑i=1nαi0=1,即可求出权重.最后对于判断矩阵要判断它的相容性和误差分析,进行一致性检验和修正.2基于ahp方法的就诊顺序计算数据采集通过对上海市某医院病人挂号时间的真实统计获得,为了消除病人到达呈现以天为单位的周期性波动,通过对全周的数据进行处理,分别将每天7:00~8:30之间病人到达的数据归结为某一天,然后进行处理.表1为三类病人的到达时间和fi的计算结果.根据上文所建的排队模型,编制了相关程序,首先计算每类病人的等待时间和每类病人所占总人数的比例,并根据设定的病人优先级参数,结合AHP方法计算出各影响因子的相关权重(α1=0.7,α2=0.12,α3=0.18),最终计算出fi的大小并按照降序排列,则可得病人的就诊次序.表2为病人输出队列和排队前后次序对比.通过对计算结果分析可以看出:该结果兼顾了不同类型病人的满意度,就诊序列前三位的分别是老人、普通和预约病人;充分验证了有限度的优先就诊方法,处于前8位的老人和预约病人的就诊次序均提前了,其中前3位的老人和预约病人的就诊序列分别提前了1位(相对于挂号时间顺序排列),充分说明了上文提出的自适应排队模型的合理性.3系统的实现和实现该排队叫号系统基于对病人挂号就诊流程的优化,在.NET集成平台下,采用3层客户机/服务器(C/S模式)与浏览器/服务器(B/S模式)混合结构,对于面向大量用户操作的预约模块采用B/S模式,用户通过浏览器对预约模块进行访问,而对于交互性强、安全性要求高、数据处理量大的排队模块采用C/S模式.预约模块的数据库服务器与客户机浏览器的交互通过一个WEB服务器进行,预约模块和排队模块通过中间层(业务处理层)和后台数据库进行交互.医院预约排队系统在总体框架上能够和HIS系统无缝集成,采用了基于WebService的消息处理机制,实现了跨平台不同系统之间的通信.系统网络结构原理图如图3所示.系统自动判断新来的病人并操纵排队算法进行合理排序,一旦医生叫号终端有新的请求,调度模块则直接按照输出序列分配病人到相应的诊室内、相应的医生处就诊(图4为排队系统调度界面).系统通过中央控制、分区控制、操作终端进行三级控制,并与HIS系统协同工作,实现两级叫号功能.设备管理服务器实时从数据库取得当前各个诊室排队病人的叫号信息,发送到各类显示屏上,并实现语音叫号.诊区显示屏采用3色(红、绿、黄)、3.75mmLED模块单元、点阵式LED诊室显示屏,电脑和显示屏同步显示病人的排队信息.每个诊室门口LED诊室屏的工作模式为异步模式.4医院管理网络化的应用本文提出了一种动态自适应排队模型,设计了排队算法,通过一个实例证明了该方法的有效性和可行性,并通过计算机控制实现了各候诊区排队的自动管理,缩短了病人的排队时间,满足了不同类型病人的要求,提高了客户的满意度,有效地优化服务流程和工作环境,