[논문 리뷰] A Scheduling Problem for Hospital Operating Theatre

Suliadi Firdaus Sufahani, Siti Noor Asyikin Mohd Razali외 1명|arXiv (Cornell University)|2012. 05. 09.

Healthcare Operations and Scheduling Optimization참고 문헌 8인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 시간 및 자원 제약 조건 하에서 운영 절차를 최적화하기 위해 GLPK/AMPL를 사용한 정수선형계획법(ILP) 모델을 제안한다. 이 모델은 정점기 및 비정점기 동안 최적의 해를 도출하며, 강의실 및 근무 시프트와 같은 다른 스케줄링 도메인에 적용 가능하다.

ABSTRACT

This paper provides a classification of real scheduling problems. Various ways have been examined and described on the problem. Scheduling problem faces a tremendous challenges and difficulties in order to meet the preferences of the consumer. Dealing with scheduling problem is complicated, inefficient and time-consuming. This study aims to develop a mathematical model for scheduling the operating theatre during peak and off peak time. Scheduling problem is a well known optimization problem and the goal is to find the best possible optimal solution. In this paper, we used integer linear programming technique for scheduling problem in a high level of synthesis. In addition, time and resource constrained scheduling was used. An optimal result was fully obtained by using the software GLPK/AMPL. This model can be adopted to solve other scheduling problems, such as the Lecture Theatre, Cinemas and Work Shift.

연구 동기 및 목표

• 병원 수술실의 수동 스케줄링의 복잡성과 비효율성을 해결하기 위해.
• 정점기 및 비정점기 동안 시간 및 자원 제약 조건을 처리할 수 있는 수학적 모델을 개발하기 위해.
• 수술실 운영의 고수준 합성에서 최적의 스케줄링을 위해 정수선형계획법(ILP)을 적용하기 위해.
• 모델이 강의실 및 근무 시프트와 같은 다른 스케줄링 도메인으로도 확장 가능한지를 입증하기 위해.
• 실제 의료 분야의 스케줄링 문제에 대해 확장 가능하고 계산적으로 효율적인 해를 제공하기 위해.

제안 방법

• 수술실 스케줄링 문제를 정수선형계획법(ILP) 모델로 수식화한다.
• 병원 운영의 실제 제약 조건을 반영하기 위해 시간 및 자원 제약 조건을 통합한다.
• ILP 모델을 해결하고 최적의 해를 도출하기 위해 GLPK/AMPL 소프트웨어 환경을 사용한다.
• 전략적 수준에서 스케줄링 문제를 구조화하기 위해 고수준 합성 기법을 적용한다.
• 스케줄링 성능에 대한 계산 결과를 통해 모델의 효과성을 검증한다.
• 영화 상영 스케줄링 및 근무 시프트 계획과 같은 다른 스케줄링 문제로 일반화 가능한 모델을 설계한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 시간 및 자원 제약 조건은 수술실 스케줄링에서 어떻게 효과적으로 모델링될 수 있는가?
• RQ2 정점기 및 비정점기 동안 병원 수술실의 최적 스케줄링 해는 무엇인가?
• RQ3 ILP 기반 접근 방식은 수동 방법에 비해 스케줄링 효율성을 크게 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 제안된 모델은 강의실 및 근무 시프트와 같은 다른 스케줄링 도메인으로 얼마나 잘 이식 가능한가?
• RQ5 GLPK/AMPL 프레임워크는 이 스케줄링 문제를 해결하는 데 있어 계산 성능가능성이 어떻게 되는가?

주요 결과

• ILP 모델은 수술실의 정점기 및 비정점기 동안 최적의 스케줄링 해를 성공적으로 도출하였다.
• 모델에 시간 및 자원 제약 조건을 통합함으로써 현실성과 실용성이 향상되었다.
• GLPK/AMPL 환경은 최적화 문제를 효과적으로 해결하여 계산의 실현 가능성을 확보하였다.
• 모델은 강의실 및 근무 시프트와 같은 다른 스케줄링 도메인으로의 확장성에서 뛰어난 적응성을 보였다.
• 수학적 모델링이 스케줄링의 비효율성과 시간 소모를 크게 감소시킨다는 것이 연구를 통해 확인되었다.
• 결과는 의료 및 관련 분야의 복잡한 스케줄링 문제에 대해 ILP의 활용을 지지한다.