[发明专利]考虑拥挤效应的预防性医疗设施网络设计软件

说明书

预防性医疗服务至关重要，它可以在疾病早期及时介入，节省大量医疗支出，提升社会福利。意识到预防性医疗服务的重要性，本发明提出了一种考虑拥挤效应的预防性医疗设施网络设计软件，以使社会总效用最大化。由于系统管理者和设施用户之间存在着双层决策结构，本发明构建了一个双层非线性整数规划模型。其上层是在预算约束下的医疗设施选址和服务能力规划问题，而下层是考虑拥挤效应的用户选择平衡问题。为了求解该双层规划模型，本发明采用遗传算法(GA)求解上层问题，采用逐次平均法(MSA)求解下层问题。软件的开发采用了免费开源的R语言，实验表明该软件可以用于预算约束下的预防性医疗设施网络设计，也可以为预算编制提供决策参考。

技术领域：

本发明提出了一种考虑拥挤效应的预防性医疗设施网络设计软件，属于公共服务技术领域。

背景技术：

目前的医疗系统还没有为预防严重疾病的爆发做好准备，预防性医疗健康服务对政府来说至关重要，因为它可以通过早期发现降低潜在威胁生命的疾病的可能性和严重性。预防性医疗包括许多服务，例如流感预防、疫苗接种、癌症筛查、肝炎筛查和禁烟计划等。众所周知，预防永远比治疗好。它可以为政府节省大量资金，并提升全社会的福祉。然而，目前世界上许多国家和地区的预防性医疗健康服务并不令人满意。

本发明聚焦预防性医疗健康服务设施的选址和相关的服务能力规划设计。与传统的设施选址研究不同，用户不是选址最近的设施而是根据医疗设施的吸引力来选择。因此，了解用户如何做出选择至关重要。从用户行为选择的角度，先前的研究可以分为两种：(1)系统最优模型，即系统决策者指导用户去哪里；(2)用户选择模型，即用户可以自由选择设施。传统的设施选址研究通常是以距离为主要决定因素的系统最优模型。但某一设施的需求人数过多，排队等待时间就会过长，容易产生设施拥挤问题。 Vidyarthi和Kuzgunkaya考虑了在设施中的排队等待时间，提出了一个预防性医疗健康设施规划的系统优化模型。Davari等不仅将排队时间作为约束条件，而且利用多目标优化将需求公平性和模糊吸引力纳入其中。最近，Risanger等提出了一个系统最优模型来选定药店进行新冠肺炎测试，其中需求是距离的指数衰减函数。总之，在系统最优模型中，每个用户都被系统决策者指定到一个设施。然而，在医疗健康服务行业，由于用户通常可以自由选择设施，因此采用用户选择模型更为合适。

用户选择模型解决用户如何选择设施的问题。它们可以进一步分为两类：(1)非均衡分配，即不考虑用户之间的竞争行为；(2)均衡配置，即考虑用户之间的竞争行为。更具体地说，非均衡配置有三种方式。最流行的一种是全有全无分配，即赢家通吃分配，其中用户到达设施的时间(或距离)被视为主要决定因素，用户被假设寻求最近的医疗设施的服务。另外，在最近的全有全无分配中也考虑到了设施的拥挤效应。例如，Zhang等试图将等待时间纳入总时间，Davari等和Dogan等则把等待时间作为约束条件。然而，假设来自同一需求节点的所有用户选择距离最近的同一设施的服务是不现实的。实际上，用户在选择设施方面可以有更大的灵活性。第二种是Huff-type分配，根据设施的吸引力和用户的行程时间，将部分需求分配给设施。著名的引力模型是Huff-type分配的一种特殊情况。对于给定的特定参数，Huff-type 分配将回退化为引力模型。第三种是多项式logit分配，在效用函数中可以包含用户的特征和未观察到的属性，但却没有考虑设施的等待时间，而仅将其作为一个约束条件，这是不符合现实的。总之，非均衡分配在设施选择中仍占主导地位，因为它们避免了均衡问题的复杂性。