疫情下考虑疲劳度的可变服务率排队模型

卢宜玲，李军祥，齐缘

（上海理工大学 管理学院，上海 200093）

2020 年2 月11 日，世界卫生组织（WHO）正式将造成肺炎疫情的新型冠状病毒命名为COVID-2019[1]。截至2021 年9 月23 日，全球累计确诊病例达22 937 万人，中国达124 232 人[2]。以中国为例，在疫情爆发达到峰值时，医生的感染占比达到所有确诊患者的2%，并发生多起因医生坚守工作岗位而疲劳猝死的事件。同时，全球多个国家与地区爆发疫情，造成全球性医疗资源短缺。因此，在公共突发的大规模应急医疗中，为了最大程度地提高患者的救治率，实现科学的医生资源分配，协同实施快速有效的救治任务显得尤为重要。

目前，应急医疗资源配置引起了国内外研究者的广泛关注，比如，Belciug等[3]将排队系统、分区模型和基于进化的优化方法整合在同一框架下，对医院科室资源配置进行复杂分析，探讨输入参数的系统性变化对排队系统的结果和资源利用的影响。Cochran等[4]推导出一个开放排队网络模型的急诊科设计，实时地用等待时间和溢出概率作为服务质量目标来衡量区域的大小，旨在提高急诊室的效率。以上研究主要考虑外界因素对整体服务流程效率的影响，探究疲劳度对医生的服务效率产生的影响。现有的医生疲劳度相关研究中，学者们大多采用主观分析法（如问卷调查法和定量打分法）进行研究，但这些方法的科学性和严谨性存在一定的不足之处。比如，殷雪莲等[5]采用疲劳评定量表对急诊医生的疲劳情况进行评分，得出资源的优化及合适的培养模式可能是降低医生疲劳度的有效策略。……