图 紧急（Immediate）病人与次紧急（delayed）病人的手术时长函数

　　随着人口老龄化的加速来临和人民对医疗服务需求的快速增长，面向人民生命健康这一国家重大需求，如何解决“看病难、看病贵”问题是目前我国医疗服务系统面临的严峻挑战。解决这一问题的关键之一是提升医疗服务系统的效能，即如何优化调配医疗服务系统的关键资源，为病人提供可支付、更便捷和高质量的医疗服务。

　　在国家自然科学基金项目（批准号：71931008、72001220）等资助下，上海交通大学万国华教授团队、中山大学王杉助理教授与海外合作者对关键医疗资源的优化调配问题开展研究，取得如下创新成果：

　　（1）利用一手数据，发现了大规模灾难（例如地震、洪水、战争等）情形下伤患健康状况随时间恶化的多种模式，揭示了不同类别伤患手术时长的显著差异和时变特性（图），为构建更有效的伤患救治方案提供了实证基础。

　　（2）构建了数据驱动的灾难前线手术资源优化调度模型并提出求解策略和算法。结果表明，最佳的资源调度策略与伤患的初始健康状况、病情恶化速度及医疗资源的紧张程度密切相关。该模型和算法可显著提高医疗资源的利用率和伤患的救治质量。

　　（3）利用排队-博弈模型证明了预约系统中允许非预约病人时，病人就诊选择均衡的存在性与唯一性，提出了最优的门诊资源调配计划，可以较好地减少患者由于排队太久放弃就医的概率和减少医生的过度加班，从而提升门诊系统的效能。

　　上述研究成果以“针对大规模伤亡事件中具有异质时间敏感性的受害者的治疗规划（Treatment Planning for Victims with Heterogeneous Time Sensitivities in Mass Casualty Incidents）”和“管理门诊服务的策略性非预约就诊（Managing Outpatient Service with Strategic Walk-ins）”为题，分别发表于《运筹学》（Operations Research）（在线发表）和《管理科学》（Management Science）（2023年10月）。论文链接：https://doi.org/10.1287/opre.2021.0310 和https://doi.org/10.1287/mnsc.2023.4676。

　　该研究可以为医疗机构在诊疗资源优化配置、预约系统设计、完善就诊规则，从而提高医疗资源的效能及患者满意度提供理论支持，同时，也为大规模灾难中前线医疗资源极其有限的情形下救治方案的优化，从而最大限度地挽救生命和提升生命质量提供科学的途径。该研究成果在工作论文阶段获得2021年CSAMSE（华人管理科学与工程学会）最佳论文竞赛一等奖、2022年POMS HOCM（人文运作和危机管理）最佳论文竞赛荣誉提名奖、2023年INFORMS PSOR（公共领域运筹学）最佳论文竞赛入围奖等学术荣誉。