Optimizing the efficiency of the operating room by machine learning  

通过机器学习优化手术室运转效率

出　　处：《International Journal of Nursing Sciences》2021年第2期198-198,共1页国际护理科学（英文）

摘　　要：由于新型冠状病毒肺炎疫情,大量择期外科手术被取消,从而延长了患者候诊时间,对患者照护和体验产生了负面影响。2020年3月至2020年6月,加拿大安大略省积压了148,364例外科手术,而在逐步分阶段恢复医疗卫生服务后,面对等待手术患者列表不断增加的问题,如何提高手术室工作效率,成为重要的研究问题。一篇文章(Can J Surg,DOI:10.1503/cjs.016520)介绍了加拿大安大略省一所医院将Python(—种高级编程语言)与OR-Tools软件组合应用,轻松而准确地创建定制模型来预测手术时间、优化手术室资源配置,从而使护理加班时间减少了21%,理论上3年可节省469,000美元。经济、科学的手术时间预测对于优化手术室资源配置至关重要。原始的手术平均时间测算方法仅考虑了最近外科手术时间的平均值,而机器学习模型则通过分析平均手术时间、手术时间的可变性、不同手术类型的分布及频率等变量计算出更为有效的时间安排,从而提高手术室的使用效率和运转效率。

关 键 词：候诊时间 外科手术 运转效率 高级编程语言 手术类型 资源配置 加班时间 手术室 

分 类 号：R61[医药卫生—外科学]