Resumen

Los recursos de camas son la plataforma en la que desempeñan su papel la mayoría de los recursos médicos y sanitarios del hospital y llevan a cabo las funciones básicas del sistema de servicios sanitarios. Cómo mejorar la eficiencia del uso de los recursos de camas a través de medidas y métodos científicos de gestión y, en última instancia, lograr la optimización de los recursos sanitarios globales es el objetivo de los equipos de gestión hospitalaria. En este artículo se analizan los modelos anteriores de investigación del conocimiento relacionados con la teoría de colas en los servicios médicos. Desde la perspectiva del hospital y del paciente, se definen varios indicadores, como el número total medio de personas, la tasa de utilización de los recursos de camas, la tasa de detención de pacientes y el tiempo medio de espera de pacientes, para medir el rendimiento del modelo de llamada a colas de triaje, lo que hace que la cola de pacientes sea más razonable. De acuerdo con los requisitos reales de las tareas de un hospital, se propone una estrategia de colas de Markov basada en el servicio de Markov. Se construye un modelo matemático de colas y se analiza el proceso de resolución de la probabilidad de estado estacionario basado en la teoría de Markov. Mediante el análisis comparativo de experimentos de simulación, se obtienen las ventajas e inconvenientes del modelo de colas Markov de servicio y el ámbito de aplicación. Basándose en la teoría del método de colas, se establece en principio un modelo de red de colas de asignación de recursos de cama. Los resultados experimentales demuestran que la estrategia de colas de asignación de recursos de camas basada en la optimización de Markov mejora eficazmente la utilización de los recursos y la satisfacción de los pacientes, y puede satisfacer bien las necesidades individuales de los distintos pacientes. No sólo proporciona medidas de optimización específicas para el objeto de la investigación empírica, sino que también proporciona una referencia para el desarrollo de la asignación de recursos de camas hospitalarias en teoría.

• Materias:Inteligencia artificial Big Data Registros médicos electrónicos Acelerómetros Antecedentes teóricos
• Subjects:Artificial intelligence Big Data Electronic medical records Accelerometers Theoretical background
• Palabras claves:asignación de recursos de camas, hospital, modelo, teoría, recursos de camas, asignación de recursos de camas hospitalarias, tiempo medio de espera de los pacientes, necesidades reales de tareas, número total medio, sistema de servicios sanitarios
• Keywords:bed resource allocation, hospital, model, theory, bed resources, hospital bed resource allocation, patient average waiting time, actual task requirements, average total number, health service system