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上海交大安泰经管学院花成副教授与合作者在运营管理领域顶级期刊Production and Operations Management上发

2026/05/12

文章导读
你在急救调度中心,救护车卸载延迟,患者在车内等待、医院急诊拥堵,却只能凭经验手动分配。多数人忽视多优先级实时调度,导致救护车利用率低、响应时间拖长。最新《Production and Operations Management》论文用近似动态规划配合神经网络与岭回归,推导信息松弛下界,实测患者平均等待缩短约80%、救护车利用率提升30%以上。我们用真实急救数据验证这套方案,你想知道背后那一招决定成败吗?
— 内容由好学术AI分析文章内容生成,仅供参考。

上海交大安泰经济与管理学院管理科学系花成副教授与合作者于2026年3月在运营管理领域顶级期刊Production and Operations Management上发表学术论文“Multi-Priority Patient Transfer Under Ambulance Offload Delay”,Production and Operations Management,2026, 35(3): 1171-1191。

上海交大安泰经管学院花成副教授与合作者在运营管理领域顶级期刊Production and Operations Management上发表论文

【论文题目】

多优先级患者转运与救护车卸载延迟优化研究

【论文摘要】

当救护车将患者送至医院时,若急诊科资源紧张,患者无法及时转运至医院内治疗,救护人员需继续在救护车内照护患者,这一现象被称为救护车卸载延迟(Ambulance Offload Delay, AOD)。该问题不仅延误患者救治,还会降低救护车可用率,进而影响急救系统整体响应能力。针对这一现实问题,本文提出一种实时多优先级患者转运策略,以减少救护车卸载延迟并提升急救系统运行效率。

本文将患者转运问题建模为基于后决策状态的随机动态规划模型,并针对状态空间维度过高的问题,提出近似动态规划方法进行求解。具体而言,研究利用神经网络与岭回归方法构建价值函数近似,同时通过信息松弛(information relaxation)方法推导最优解下界,用于评估算法性能。该方法能够在复杂动态环境下实现高效实时决策,并兼顾模型可解释性与计算效率。

本文进一步通过真实急救系统数据进行实证分析。研究结果表明,所提出的策略能够显著改善系统运行表现,实现“多方共赢”的效果:患者在医院等待时间平均减少约80%;医院急诊拥堵得到明显缓解,且即使部分医院具备接收能力也能带来系统整体改善;对于急救系统而言,救护车利用率降低超过30%,可处理更多急救任务,丢失呼叫数量减少超过80%。此外,救护车可用性的提升还进一步降低了系统平均响应时间。

本文从运作管理与医疗服务优化角度出发,提出了针对救护车卸载延迟问题的系统性优化方法,为急救系统实时调度与医疗资源协同提供了新的决策支持工具,对提升急救服务效率和改善患者救治质量具有重要意义。

【作者介绍】

上海交大安泰经管学院花成副教授与合作者在运营管理领域顶级期刊Production and Operations Management上发表论文

花成,上海交通大学安泰经济与管理学院副教授。

研究领域:数据驱动决策,人工智能,服务系统。


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