基于替代医疗阈值策略的急诊科患者流优化

急诊科（ED）过度拥挤和患者滞留是危及医疗质量的关键系统性挑战。我们提出一种基于阈值的入院策略，在拥堵高峰期将非紧急患者引导至替代医疗路径，如远程医疗。急诊科被建模为一个两类 $M/M/c$ 抢占优先级排队系统，其中高危急患者享有优先权，而低危急患者则受到状态依赖的引导。通过水平依赖的拟生灭过程（QBD）进行分析，该模型通过最大化一个长期时间平均目标函数来确定最优阈值，该函数包含受引导影响的收入以及与患者放弃和系统占用相关的成本。基于全国医疗数据的数值分析表明，最优策略高度依赖于具体情境。农村急诊科通常在较低的引导阈值下达到最优，而城市急诊科则在中等阈值时表现出性能峰值。结果表明，我们的最优策略在农村环境中可带来高达 $4.84\%$ 的显著性能提升，在城市环境中则高达 $5.90\%$。本研究提供了一个数学上严谨的框架，用于在不同急诊科环境中平衡临床优先级与运营效率。