Enhancing Surgery Scheduling in Health Care Settings With Metaheuristic Optimization Models: Algorithm Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Health care is facing many challenges. The recent pandemic has caused a global reflection on how clinical and organizational processes should be organized, which requires the optimization of decision-making among managers and health care professionals to deliver care that is increasingly patient-centered. The efficiency of surgical scheduling is particularly critical, as it affects waiting list management and is susceptible to suboptimal decisions due to its complexity and constraints. Objective: In this study, in collaboration with one of the leading hospitals in Portugal, Centro Hospitalar e Universitário de Santo António (CHUdSA), a heuristic approach is proposed to optimize the management of the surgical center. Methods: CHUdSA's surgical scheduling process was analyzed over a specific period. By testing an optimization approach, the research team was able to prove the potential of artificial intelligence (AI)-based heuristic models in minimizing scheduling penalties-the financial costs incurred by procedures that were not scheduled on time. Results: The application of this approach demonstrated potential for significant improvements in scheduling efficiency. Notably, the implementation of the hill climbing (HC) and simulated annealing (SA) algorithms stood out in this implementation and minimized the scheduling penalty, scheduling 96.7% (415/429) and 84.4% (362/429) of surgeries, respectively. For the HC algorithm, the penalty score was 0 in the urology, obesity, and pediatric plastic surgery medical specialties. For the SA algorithm, the penalty score was 5100 in urology, 1240 in obesity, and 30 in pediatric plastic surgery. Together, this highlighted the ability of AI-heuristics to optimize the efficiency of this process and allowed for the scheduling of surgeries at closer dates compared to the manual method used by hospital professionals. Conclusions: Integrating these solutions into the surgical scheduling process increases efficiency and reduces costs. The practical implications are significant. By implementing these AI-driven strategies, hospitals can minimize patient wait times, maximize resource use, and enhance surgical outcomes through improved planning. This development highlights how AI algorithms can effectively adapt to changing health care environments, having a transformative impact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».