研究課題/領域番号 |
22K04610
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研究機関 | 南山大学 |
研究代表者 |
鈴木 敦夫 南山大学, 理工学部, 教授 (70162922)
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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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キーワード | スケジューリング / ヘルスケア / 手術室管理システム / 看護師 |
研究実績の概要 |
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.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
手術室のスケジューリングに関する3つの問題について,それぞれ理由を述べる. 当初予定していた計画では,看護師のシフト作成については,今年度中に基本となるハイブリッド解法を考案して,人工的な小規模の問題を解くこととしていた.現在,それがほぼ実現し,今後は,現場での看護師長が判断の基準としていることを深層学習のパラメータを決めることで実現することを予定している.現在,看護師長の経験者に,この解法で作成したシフトを修正して訓練データを作成しており,こちらも計画通りである. 看護師の手術への割当問題は,看護師のOJTに関する条件を定式化に取り入れることが困難で,予定より時間がかかっていたが,定式化を工夫することで困難を解消し,現在,様々な条件下でのテスト問題を解いて,解法の性質を調査している.これも予定通りと考えている. 手術のリアルタイムの進捗把握とスケジュールの修正については,進捗管理についてはPERT/CPMというORの手法を用いて実現できることがわかり,小規模な実際例で有効性を示すことができた.スケジュールの修正のための発見的解法については,現在考案中である.強いて言えば,この問題のみについては予定より若干遅れているといえる.
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今後の研究の推進方策 |
現在,研究はほぼ順調に進捗しているので,手術室に関する3つの問題について,引き続き研究を進める. 看護師のシフト作成については,訓練データを作成しており,その訓練データを用いて深層学習のパラメータの収束の速さなどを今後調査し,現場で受け入れられるようなシフトを生成できるようにする.この解法によると,病院ごとにシフトを作成する担当者の「くせ」を取り入れることができるので,現場で受け入れられやすいシフトを作成できると考えている. 看護師の手術への割当については,テスト問題で所望の解が得られることを確認したら,実際の大規模な問題に適用可能かどうかを調べる.その際には,さらに多くの条件が現場から出されることが想定されるため,それらの条件についても定式化に取り入れ,条件を満たす解を求められるように解法を工夫する. 手術の進捗管理とスケジュール変更については,発見的方法の考案と実現を行う.発見的方法を何種類か考案することで,より良い解を高速に求める解法を調べる.現在,小規模な問題の解法を開発しているが,これが開発出来たら,大規模な病院での手術のデータを用いて解法の有効性を調べる.
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次年度使用額が生じた理由 |
人件費・謝金が当初予定したより若干少なかったのが理由である.次年度には,予定通り,予算を人件費・謝金として使用する計画である.
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