分级诊疗下基于排队网络的医联体系统优化

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2020.1668

摘要/Abstract

摘要：

在我国大力推进分级诊疗和医联体建设的过程中，如何优化医联体系统运行是需要解决的关键问题之一。本文将患者分为轻、重症两类，就医过程分为诊断、治疗、康复三个阶段，基于分级诊疗模式下医联体运行机理剖析和排队网络理论，分析轻、重症两类患者在医联体中的就医路径，建立了两优先级带堵塞排队网络模型，基于患者外部到达率和各节点服务率求解各节点的医疗资源利用率、平均排队人数以及平均等待时间等系统运行指标。在此基础上，分别建立针对短期（医疗资源无法增加且就医选择不变）和长期（基层医疗机构服务质量提高且就医选择改变）两种情形下的医联体系统优化模型，优化目标为患者等待、转诊成本和医院运营成本之和最小，决策变量为各级医疗机构医疗资源的配置。最后通过算例检验所建立优化模型的合理性，并探讨短期和长期两种情形下医联体系统优化的调整策略，为分级诊疗和医联体建设相关政策的制定提供理论方法支撑。

关键词: 分级诊疗, 排队网络, 医联体, 资源配置, 系统优化

Abstract:

With the improvement of people's living standards and the acceleration of aging process， people's demand for medical resources， especially high-quality medical resources， is growing more faster. However， high-quality medical resources are difficult to increase in the short term. The contradiction between supply and demand of medical resources has brought great difficulties to the implementation of hierarchical diagnosis and treatment policy. Therefore， to ensure the implementation effect of relevant policies， the optimal allocation of medical resources of medical institutions at all levels in the medical alliance under the hierarchical diagnosis and treatment mode， has become an urgent problem to be solved. The patients are divided into mild and severe groups， and the medical treatment process is divided into three stages： diagnosis， treatment and rehabilitation. The medical path of mild and severe patients in the medical alliance is analyzed， and the allocation of medical resources among all levels of medical institutions in the medical alliance under the hierarchical diagnosis and treatment mode is systematically and quantitatively studied. Through the analysis of the operation mechanism of the medical alliance under the hierarchical diagnosis and treatment mode， a more practical queuing network model with priority and blocking is established. In the model， the actual situation such as the classification of patients and the phased medical service process are fully considered， and the medical path of patients in the medical alliance is reconstructed. The results of numerical experiments show that a） in the short term， more patients should be transferred from hospitals to primary medical institutions for rehabilitation. When the referral rate is large， the rehabilitation medical resources of primary medical institutions should be appropriately increased； b） in the long term， mild patients should go to primary medical institutions， and severe patients should go to hospitals. When the quality of primary medical care is improved to a higher level， whether patients are transferred to primary medical service institutions for rehabilitation is related to the service rate of primary medical institutions. Based on the medical and health statistics of a city in 2018， the data of in-hospital treatment of mild and severe patients were set according to the correlation analysis， and the data of transfer rate， service rate and medical resources in the cases were estimated. This study can provide a theoretical basis for policy-making of medical alliance system optimization under hierarchical diagnosis and treatment.

Key words: hierarchical diagnosis and treatment system, queuing network, medical alliance, resource allocation, system optimization

中图分类号:

C930

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图/表 16

图1

表1

表2

表3

表4

医联体各节点系统指标"

系统指标	节点1	节点3	节点5	节点2	节点4	节点6
$l i, 1$	9.57×10^-6	0.0767	—	1.9103	1.2521	—
$l i, 2$	5.35×10^-7	0	—	1.8152	11.1298	—
$L i$	1.01×10^-5	0.0767	—	3.7254	12.3819	—
$ρ i$	33.33%	55%	38.65%	88.89%	95.49%	90.71%

表4

表5

图2

图3

图4

图5

图6

图7

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图9

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参考文献 30

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阶段	患者类型	到达率
基层医疗机构诊断阶段	轻症患者	50人/小时
基层医疗机构诊断阶段	重症患者	2.8人/小时
医院诊断阶段	轻症患者	50人/小时
医院诊断阶段	重症患者	47.2人/小时

阶段	普通医疗资源数量	优质医疗资源数量	总数量	服务率
基层医疗机构诊断阶段	18	2	20	8人/小时
基层医疗机构治疗阶段	10	0	10	1人/小时
基层医疗机构康复阶段	30	0	30	0.016人/小时
医院诊断阶段	2	23	25	4.5人/小时
医院治疗阶段	0	80	80	0.6人/小时
医院康复阶段	10	100	110	0.025人/小时

医疗资源状态	医疗资源类型	单位时间诊断成本	单位时间治疗成本	单位时间康复成本
闲置状态	普通医疗资源	200	300	100
闲置状态	优质医疗资源	400	600	200
繁忙状态	普通医疗资源	240	360	120
繁忙状态	优质医疗资源	480	720	240

医联体优质医疗资源配置	转诊成本	等待成本	运营成本	总成本
{1,24,0,80,0,100}	1006.05	5315.96	104326.0	110850
{0,25,0,80,0,100}	1006.05	5058.32	104514.7	110580
{1,23,0,81,0,100}	1006.05	4255.84	104723.3	109990
{0,23,0,82,0,100}	1006.05	3300.13	104909.4	109220
{0,24,0,81,0,100}	1006.05	3746.01	104712.1	109460

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