Data-Driven Analytics to Support Scheduling of Multi-Priority Multi-Class Patients with Wait Targets
Notice bibliographique
Résumé
The aim of dynamic scheduling is to efficiently assign available resources to the most suitable patients. The dynamic assignment of multi-class, multi-priority patients over time has long been a challenge, especially for scheduling in advance and under non-deterministic capacity. In this paper, we first conduct descriptive analytics on MRI data of over 3.7 million patient records from 74 hospitals. The dataset captures patients of four different priority levels, with different wait time targets, seeking treatment for one of ten classes of procedures, which have been scheduled over a period of 3 years. The goal is to serve 90% of patients within their wait time targets; however, under current practice, 67% of patients exceed their target wait times. We characterize the main factors affecting the waiting times and conduct predictive analytics to forecast the distribution of the daily patient arrivals, as well as the service capacity or number of procedures performed daily at each hospital. We then prescribe two simple and practical dynamic scheduling policies based on a balance between the First-In First-Out (FIFO) and strict priority policies; namely, weight accumulation and priority promotion. Under the weight accumulation policy, patients from different priority levels start with varying initial weights, which then accumulates as a linear function of their waiting time. Patients of higher weights are prioritized for treatment in each period. Under the priority promotion policy, a strict priority policy is applied to priority levels where patients are promoted to a higher priority level after waiting for a predetermined threshold of time. To evaluate the proposed policies, we design a simulation model that applies the proposed scheduling policies and evaluates them against two performance measures: 1) total exceeding time: the total number of days by which patients exceed their wait time target, and 2) overflow proportion: the percentage of patients within each priority group that exceed the wait time target. Using historical data, we show that, compared to the current practice, the proposed policies achieve a significant improvement in both performance measures. To investigate the value of information about the future demand, we schedule patients at different points of time from their day of arrival. The results show that hospitals can considerably enhance their wait time management by delaying patient scheduling.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».