基于聚类算法的医院门诊预约调度模型研究

作者：李茜; 叶莎; 李松阳; 李德华^*

来源：中国医学装备, 2022, 19(02): 142-146.

DOI：10.3969/J.ISSN.1672-8270.2022.02.032

• K均值聚类
• 凝聚层次聚类
• 马尔可夫决策过程(MDP)
• 门诊调度

目的：建立基于聚类算法的医院门诊预约调度模型，使门诊患者获得不同的优先顺序，缩短其候诊时间。方法：采用K均值聚类、聚集层次聚类以及马尔可夫决策过程(MDP)调度方法，建立医院门诊预约调度模型；将门诊患者分为高优先级和低先级两类，确定门诊患者的优先级并根据优先级类别分配容量。结果：通过门诊预约调度模型的流体近似方法估算MDP的最优解，提出的模型可应用于医院的数据集。根据门诊预约调度模型在每日门诊结束时对门诊患者进行排程，安排高优先级和低先级门诊患者在第2日预约，并在接下来的一周(7日)内继续此过程。结论：基于聚类算法的医院门诊预约调度模型能够为高优先级的门诊患者提供最佳预约，可在医院门诊患者的优先排序和调度中发挥重要作用。

• 单位
  四川大学华西医院; 四川大学华西第二医院