一种用于医院超声诊疗的高保真机器学习增强型排队网络仿真模型
机器学习
2021-04-16 v1 最优化与控制
摘要
我们与中国深圳的一家大型教学医院合作，为其超声中心构建高保真仿真模型，以高精度预测关键性能指标，包括排队长度、等待时间和逗留时间的分布。构建精确仿真模型的关键挑战在于理解超声中心复杂的患者流转路径。为解决该问题，我们向排队网络模型提出一种新颖的两级路由组件。我们应用机器学习工具，从数据中以更高的精度标定排队模型的关键组件。
引用
@article{arxiv.2104.07451,
title = {A High-fidelity, Machine-learning Enhanced Queueing Network Simulation Model for Hospital Ultrasound Operations},
author = {Yihan Pan and Zhenghang Xu and Jin Guang and Jingjing Sun and Chengwenjian Wang and Xuanming Zhang and Xinyun Chen and J. G. Dai and Yichuan Ding and Pengyi Shi and Hongxin Pan and Kai Yang and Song Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.07451},
year = {2021}
}
备注
21 pages, 15 figures