非常规突发事件下多医院手术室联合计划与调度研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71671131
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    48.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0108.工业工程与质量管理
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Unconventional emergency has recently received considerable attention in public administration of China. A single hospital generally cannot provide sufficient surgery resource for the batch wounded in the unconventional emergency. Therefore, to improve the efficiency of rescue operation, it is critical to integrate the operating rooms (OR) of multiple hospitals and develop an effective mechanism for OR planning and scheduling. Considering the characteristics of batch wounded, we will apply the models and methods of production planning and scheduling to address the multi-hospital OR planning and scheduling problem. This project mainly covers four research topics, namely (1) developing a rolling horizon approach for multi-hospital OR planning, (2) employing the distributed two-stage hybrid flowshop model for multi-hospital OR scheduling, (3) establishing an iterative strategy to coordinate OR planning and scheduling, (4) developing the multi-hospital OR rescheduling approach based on the rescheduling executive cost. This project will promote the study of OR planning and scheduling, as well as provide great academic and practical potential in unconventional emergency management of China.
非常规突发事件是目前我国公共管理中的热点和难点。面对非常规突发事件中的批量伤员,一家医院的手术室资源难以有效应对。为了提高医疗救治效率,如何对多家医院的手术室资源进行统筹安排,并在此基础上实行多医院手术室的联合计划与调度是我国现有应急决策研究中亟待解决的问题。本项目将结合非常规突发事件中批量伤员的特点,通过借鉴生产计划与调度中的理论、模型、方法,构建适用于多医院手术室联合计划与调度的优化模型和算法。主要研究内容包括:建立基于滚动计划方法的多医院手术室联合计划模型;研究分布式两阶段混合流水车间调度问题,设计多医院手术室联合调度算法;构建基于迭代策略的手术室计划与调度协调控制机制,提高计划与调度的一致性;考虑重调度执行成本,研究多医院手术室联合重调度算法。本项目将进一步丰富手术室计划与调度的理论体系,同时也为我国医疗系统提供切实可行的多医院手术室计划与调度方案,对完善我国应急管理体系意义重大。

结项摘要

面对非常规突发事件中的批量伤员,一家医院的手术室资源难以有效应对。为了提高医疗救治效率,需要对多家医院的手术室资源进行统筹安排。本项目旨在借鉴生产计划与调度中的理论、模型、方法,构建适用于多医院手术室联合计划与调度的优化模型和算法。主要研究成果包括:(1) 采用生产运作管理中的滚动计划方法,设计了用于生成多医院手术室联合计划的启发式方法;(2) 构建了分布式两阶段混合流水车间调度模型,用于求解多医院手术室联合调度问题;(3)通过整合一种较为新颖的混合式元启发式算法框架和基于元模型的调度方案性能评价方法,提出了高效的多医院手术室联合调度算法;(4) 通过加强和回溯策略实现了多医院手术室计划与调度的协调控制;(5)基于损益模型构建了高性能的重调度算法。本项目的研究成果为非常规突发事件下多医院手术室的联合计划与调度问题求解提供了创新方法,具有较高的理论意义和实际应用价值。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Surgery Scheduling in Outpatient Procedure Centre with Re-entrant Patient Flow and Fuzzy Service Times
具有可重入性患者流和模糊服务时间的门诊手术中心手术调度
  • DOI:
    10.1016/j.omega.2020.102350
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Omega: The International Journal of Management Science
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Kai Wang;Hu Qin;Yun Huang;Mengwen Luo;Lei Zhou
  • 通讯作者:
    Lei Zhou
Manpower allocation and vehicle routing problem in non-emergency ambulance transfer service
非紧急救护车转运服务中的人力分配和车辆路径问题
  • DOI:
    10.1016/j.tre.2017.08.002
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhang Zizhen;Qin Hu;Wang Kai;He Huang;Liu Tian
  • 通讯作者:
    Liu Tian
Synchronized Scheduling of Make to Order Plant and Cross-Docking Warehouse
订单生产工厂和越库仓库的同步调度
  • DOI:
    10.1016/j.cie.2019.106108
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Computers & Industrial Engineering
  • 影响因子:
    7.9
  • 作者:
    罗浩;杨旋;Kai Wang
  • 通讯作者:
    Kai Wang
混合启发式算法求解多配送人员车辆路径问题
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    运筹与管理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    苏欣欣;王红卫;秦虎;王恺
  • 通讯作者:
    王恺
Permutation Flow Shop Scheduling With Batch Delivery to Multiple Customers in Supply Chains
排列流水车间调度,批量交付给供应链中的多个客户
  • DOI:
    10.1109/tsmc.2017.2720178
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Kai Wang;Hao Luo;Feng Liu;Xiaohang Yue
  • 通讯作者:
    Xiaohang Yue

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    --
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  • 影响因子:
    --
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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