考虑计划内机器不可用与未来到达不确定性的放射治疗患者排程的列生成方法
最优化与控制
2023-03-21 v1
摘要
全球每年癌症病例数迅速增加。在放射治疗(RT)中,利用直线加速器的辐射杀死恶性肿瘤细胞。RT 患者排程十分困难,既因众多医疗与技术约束,也因不同紧急程度患者的随机流入。本文针对 RT 患者排程问题提出一种列生成(CG)方法。该模型包含所生成排程在实践中运作所需的全部约束,例如不同的机器兼容性、个体化患者方案以及多个医院站点。该模型首次纳入因机器维护导致的计划内治疗中断,这是实际排程中的重要方面,因其可在患者流中造成瓶颈。比较了多种确保高优先级患者到达时有可用资源的方法,包括静态与动态时间预留。使用比利时最大癌症中心 Iridium Netwerk 的数据评估 CG 方法。结果表明,动态时间预留方法优于其他处理未来紧急患者不确定性的方法。敏感性分析也显示动态时间预留方法对到达率波动具有鲁棒性。CG 方法以可接受的计算时间生成了满足 Iridium Netwerk 所有医疗与技术约束的排程。
引用
@article{arxiv.2303.10985,
title = {A Column Generation Approach for Radiation Therapy Patient Scheduling with Planned Machine Unavailability and Uncertain Future Arrivals},
author = {Sara Frimodig and Per Enqvist and Jan Kronqvist},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.10985},
year = {2023}
}
备注
17 pages, 1 appendix