重负载下医疗队列中的静态与累积优先级
性能
2020-04-30 v2 概率论
摘要
在 COVID-19 造成的史无前例的时期，世界各地的医疗保健系统都承受着达到甚至超过其容量极限的压力。由于例如患者数量的季节性激增，一些医疗保健系统也会定期经历类似的事件。我们将其建模为处于大流量（到达率从下方趋近于服务率）或过载（到达率超过服务率）状态的排队系统。在这两种情况下，我们假设顾客（患者）可能具有不同的优先级，并考虑两种流行的服务规则：静态优先级和累积优先级。已有研究表明，只要系统稳定，后者就能让所有类别的患者得到及时就诊。然而我们证明，如果在大流量或过载状态下使用累积优先级，那么所有患者，包括那些具有最高优先级的患者，都将经历非常长的等待时间。另一方面，如果应用静态优先级，那么即使在过载系统中，也能确保最高优先级的患者得到及时就诊。
引用
@article{arxiv.2003.14087,
title = {Static vs accumulating priorities in healthcare queues under heavy loads},
author = {Binyamin Oz and Seva Shneer and Ilze Ziedins},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.14087},
year = {2020}
}