优化血液收集场的捐赠者外展: 可扩展的决策支持框架

血液捐赠中心面临在多站点网络中匹配供需、管理捐赠者可用性的挑战。尽管有针对性外展很重要，但可能通过过度 solicitation 导致捐赠者疲劳。有效的招募需要在平衡约束条件、捐赠者便利性和资格方面，针对正确的时间和正确的捐赠者进行定位。尽管已有大量工作致力于血液供应链优化和日益增长的算法捐赠者招募研究，但在考虑捐赠者资格、容量、血型需求目标、地理便利性和捐赠者安全等因素时，将捐赠者分配到跨站点的场次的运营问题，仍未得到充分解决。我们通过针对捐赠者邀请计划的优化框架来弥补这一空白，纳入捐赠者资格、旅行便利、血型需求目标和惩罚因素。我们评估了两种策略：(i) 二元整数线性规划 (BILP) 形式，和 (ii) 一种高效的贪心启发式方法。评估基于葡萄牙血液与移植组织研究所 (IPST) 的注册数据，用于里斯本地区的邀请计划，时间范围为 4 个月。 prospective 流程集成了有机出席预测、分位数基准需求和残余容量估计，用于前瞻性的邀请计划。结果表明该框架在里斯本地区发挥了关键作用，成功缩小了供需差距。受控比较显示，贪心启发式方法实现的成果与 BILP 相当，峰值内存减少 188 倍，运行速度提升 115 倍；其代价是需求满足度下降 3.9 个百分点（86.1% vs. 90.0%），捐赠者-场次距离更大，暴露于不良反应的捐赠者更高，每个非高频捐赠者的邀请负担更大，反映了局部与全局优化之间的权衡。实验评估了如何通过约束感知的日程安排来弥补缺口，动员符合条件的不活跃/衰退捐赠者。