相关实验视频
Updated: Jul 29, 2025

Emergency Undocking in Robotic Surgery: A Simulation Curriculum
Published on: May 20, 2018
一个两阶段的随机优化框架,用于在不确定性条件下分配公共资助医院的手术室容量
Morteza Lalmazloumian1, M Fazle Baki2, Majid Ahmadi3
1Department of Industrial and Manufacturing System Engineering, University of Windsor, Windsor, ON, N9B 3P4, Canada. lalmazl@uwindsor.ca.
本研究介绍了用于手术区块分配的随机优化 (SO) 模型,在波动的需求场景中表现优于诉求模型. 这些模型最大限度地降低了推迟和低效的操作室 (OR) 容量使用所带来的成本.
科学领域:
- 运营研究 运营研究
- 医疗保健管理的管理
- 应用数学 应用数学 应用数学
背景情况:
- 手术区块的分配受到不确定需求的挑战,影响了手术规划和资源利用.
- 现有的模型往往无法充分解决需求的变化,导致效率低下和成本增加.
研究的目的:
- 开发和比较随机优化 (SO) 和求助编程模型,以实现最佳的手术区块分配.
- 为了最大限度地降低与手术推迟,非计划需求和不高效的手术室 (OR) 容量使用相关的成本.
- 在需求不确定性下的现实世界医院环境中评估模型性能.
主要方法:
- 开发一个具有风险指标的双阶段随机优化 (SO) 模型.
- 实施一个随机回归编程模型.
- 提出一种新的框架,将SO模型从其决定性对应模型转变为新的框架.
- 使用现实生活中的医院病例研究对模型性能进行比较分析.
主要成果:
- SO模型在具有高度波动的外科手术需求的环境中,与诉诸模型相比,表现优越.
- 拟议的SO转换框架有效地编码了可变性和不可行性,以改善规划.
- 分析证实了SO模型能够更好地管理OR容量分配中的不确定性.
结论:
- 随机优化模型提供了一个强大的框架,用于解决手术容量分配中的不确定性.
- 与传统方法相比,开发的SO模型在手术规划中提供了更高的效率和成本降低.
- 这项研究为医疗保健运营中的实际应用提供了一个新的SO转换框架.
相关概念视频
Hospitals-II
Nurses that work in...
Parameters Affecting Nonlinear Elimination: Zero-Order Input, First-Order Absorption and Two-Compartment Model
When a drug is administered through a constant intravenous infusion and eliminated via nonlinear pharmacokinetics, it follows zero-order input. For example, oral drugs undergo first-order absorption upon administration and are eliminated through nonlinear pharmacokinetics.
In the case of subcutaneously administered drugs,...
One-Compartment Open Model for IV Bolus Administration: Estimation of Clearance
In the one-compartment open model for intravenous (IV) bolus administration, clearance is estimated by dividing the elimination rate by the plasma drug concentration. This equation leverages the elimination rate constant and the apparent...
Mechanistic Models: Compartment Models in Algorithms for Numerical Problem Solving
In individual population analyses, different algorithms are employed, such as Cauchy's method, which uses a...
Cardiomyopathy VII: Pre and Post Operative Nursing Management
Compartment Models: Two-Compartment Model

