病院の手術室に関するスケジューリング問題の解法の研究とその実装

手術室に関する以下の３つのスケジューリング問題に取り組んだ．看護師のシフト作成について従来の数理計画法を用いた解法と深層学習を用いた解法を組み合わせたハイブリッド方式の解法を考案した．小規模な人工的な例では望ましい結果が得られており，現在，実際の病院の看護師のシフトについて，数理計画法で求めたシフトを，看護師のシフトを実際に作成していた看護師長の経験者に修正してもらう作業を進めている．その修正されたシフトを訓練データとして，機械学習のパラメータを決定すれば，現場の看護師長に受け入れられるようなシフトを作成することができる．看護師の手術への割当については，現場で求められる複雑な条件を持つ問題を定式化し，小規模な問題で解を求めている．現在，様々なテスト問題で，所望の割当が得られるかどうかを検証中である．特に看護師のOJTに関しての条件を取り入れることが重要という新しい認識が得られたので，それの実現を工夫している．現在取り組んでいる問題は大規模な病院の事例であり，テスト問題をクリアできたら，この大規模な問題の解決に結びつくことを期待している．手術のリアルタイムでの進捗把握と，スケジュールの修正問題については，現在定式化とPERT／CPMにもとづいた発見的解法を考案中である．毎日行われている手術は，時々刻々と所要時間が変化し，それに応じて，手術開始時刻の変更，手術室の変更をタイムリーに行わなくてはならない．そのためには，高速に解を求められる発見的な方法の考案が必須であり，現在その開発に取り組んでいる．この問題はわが国の手術室を持つすべての病院で重要な問題であり，この問題を解決できれば，病院の手術室の効率化が期待できる．

手術室に関する以下の３つのスケジューリング問題に取り組んだ．看護師のシフト作成について従来の数理計画法を用いた解法と深層学習を用いた解法を組み合わせたハイブリッド方式の解法を考案した．小規模な人工的な例では望ましい結果が得られており，現在，実際の病院の看護師のシフトについて，数理計画法で求めたシフトを，看護師のシフトを実際に作成していた看護師長の経験者に修正してもらう作業を進めている．その修正されたシフトを訓練データとして，機械学習のパラメータを決定すれば，現場の看護師長に受け入れられるようなシフトを作成することができる．看護師の手術への割当については，現場で求められる複雑な条件を持つ問題を定式化し，小規模な問題で解を求めている．現在，様々なテスト問題で，所望の割当が得られるかどうかを検証中である．特に看護師のOJTに関しての条件を取り入れることが重要という新しい認識が得られたので，それの実現を工夫している．現在取り組んでいる問題は大規模な病院の事例であり，テスト問題をクリアできたら，この大規模な問題の解決に結びつくことを期待している．手術のリアルタイムでの進捗把握と，スケジュールの修正問題については，現在定式化とPERT／CPMにもとづいた発見的解法を考案中である．毎日行われている手術は，時々刻々と所要時間が変化し，それに応じて，手術開始時刻の変更，手術室の変更をタイムリーに行わなくてはならない．そのためには，高速に解を求められる発見的な方法の考案が必須であり，現在その開発に取り組んでいる．この問題はわが国の手術室を持つすべての病院で重要な問題であり，この問題を解決できれば，病院の手術室の効率化が期待できる．