COVID-19 压力下医疗系统的最优资源与需求再分配
最优化与控制
2020-11-09 v1 计算机与社会
摘要
当面临如 COVID-19 大流行之类的极端压力源时，医疗系统通常以被动方式响应，在已达或接近基线容量的设施处创建激增容量。然而，在各设施单独创建容量未必是最优方案，在设施间再分配需求与关键资源可减少所需总容量。数据显示，在 COVID-19 大流行期间，这一额外负荷在各医院间分布不均，导致部分医院需创建激增容量，而附近医院却有未用容量。这不仅效率低下，还可能导致超负荷医院护理质量下降。本工作中，我们研究在需求高涨期内寻找最优需求与资源转运方案以最小化所需激增容量与资源短缺的问题。我们开发并分析了一系列线性与混合整数规划模型，用于求解需求与资源再分配问题的多种变体。我们还考虑了需求不确定性，并采用鲁棒优化以保证解的可行性。我们也纳入了决策者在实施此类方案时可能需考虑的一系列运营约束与成本。我们的模型利用来自新泽西、得克萨斯和迈阿密的 COVID-19 住院数据进行了回顾性验证，相较各案例观测结果均实现了至少 85% 的所需激增容量削减。结果表明，此类方案在运营上可行，且对需求不确定性具有充分鲁棒性。总之，本工作为医疗系统决策者提供了一种实用且灵活的工具，可在部分设施超负荷时减少妥善救治患者所需的激增容量。
引用
@article{arxiv.2011.03528,
title = {Optimal Resource and Demand Redistribution for Healthcare Systems Under Stress from COVID-19},
author = {Felix Parker and Hamilton Sawczuk and Fardin Ganjkhanloo and Farzin Ahmadi and Kimia Ghobadi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.03528},
year = {2020}
}