31、复杂决策中的智能增强与实用护士排班框架

复杂决策中的智能增强与实用护士排班框架

1. 相关性的定义与分类

相关性在定义决策选择时是一个基本要素。尽管相关性具有主观性和情境性，且与决策者的感知过程相关，但这并不意味着无法对其进行衡量。实际上，可以依据相关性的关键性和影响力这两个特征来区分不同类型的相关性。
- 结构性（关键性）相关性 ：指那些在不同情境下开展某个过程时不可或缺的组件。例如，在网球运动、书写、进食等活动中，手就是具有结构性关键作用的组件。
- 系统性（影响力）相关性 ：涉及影响特定过程和行动的组件。例如，在“拓展个人文化”的过程中，书籍就是具有系统性影响力的组件。

2. 管理决策中智能增强（IA）的相关性解释

从管理的角度来看，系统的生存能力通常取决于战略及其目标的合理性，但更重要的是决策者在不同交互层面管理协调程度的能力。协调程度通过系统与上级系统交互动态导致的信息多样性（IV）变化速度来衡量。IV 变化速度取决于上级系统的相关性，它会阻碍系统的变化。协调程度越高，相关性变化越大（依赖惯性）。
- 相关性与质量的类比 ：为了更好地理解相关性和协调程度的概念，可以借助牛顿科学中的一些类比。在牛顿科学中，相关性相当于质量。物理质量是变化的阻碍，就像相关性是决策变化的阻碍一样。但牛顿物理学中的质量是唯一确定且不可变的，而爱因斯坦相对论物理学中的质量会因速度而变化，在可行系统中，速度相当于协调程度。
- 技术相关性的转变 ：以技术为例，随着时间的推移，人类与技术的协调程度不断提高，技术从具有影响力的上级系统逐渐变得至关重要。因为用技术定义的算法渗透并影响着社会技术系统和社区的所有过程。最初，技术在人类的各种过程中最多只是具有影响力，但随着协调程度的增加，其相关性从有影响力转变为关键。例如，智能手机在年轻人（甚至不限于年轻人）的生活中无处不在，人类与技术的协调程度不断提高，决策越来越受到技术的影响，而真正具有吸引力的不是技术本身，而是算法，如智能手机中的视频游戏、社交网络等功能。决策越来越受到算法的系统性影响，而非技术基础设施。

3. 护士排班问题概述

护士排班问题（NSP）是指分配护士以满足医院的运营目标和规定。其主要目标是最小化总成本、最大化护士的满意度，或保持理想分配和工作量之间的平衡。
- 护士工作现状 ：护士和医护人员通常需要长时间且不规律地工作，尽管有一些轮班分配标准来确保他们的工作幸福感和良好的工作 - 生活平衡，但实际上，护士仍面临睡眠障碍和过度疲劳的风险，难以在轮班制度下保持良好的工作 - 生活平衡。
- NSP 研究现状 ：在 NSP 研究领域，以往的研究已经探讨了一些重要的排班参数，并开发了基于优化的决策工具。NSP 由于其高度约束的性质，被归类为 NP 难题，涉及大量的决策变量和约束条件。以往的研究采用了优化、启发式和混合问题解决方法，问题可以表述为单目标或多目标优化，如最小化护士人员配置成本或最大化护士满意度。优化技术可以帮助达到最优解，但由于 NSP 的复杂性，可能需要巨大的计算量，且不能保证得到可行解。因此，特定问题的启发式方法和元启发式方法，如遗传算法和模拟退火算法，因其能在更短的时间内生成良好的解决方案而更受青睐。

4. 泰国某医院手术室护士排班案例研究

本次研究的案例是泰国巴吞旺的一家私立医院。该医院是该地区的主要私立医院，接收享有国家标准医疗权利的患者，指定部门为外科手术室，护士实行 24 小时轮班制。
- 医院排班现状
- 班次安排 ：医院有早班（上午 8 点至下午 4 点）、晚班（下午 4 点至晚上 12 点）和夜班（晚上 12 点至上午 8 点）三个班次。早班最繁忙，安排三个医疗团队，其他班次各安排一个团队。每个医疗团队包括一名医生、一名护士、一名麻醉护士和两名护理人员，护士长会确保每个团队中经验丰富和经验不足的人员混合搭配。
- 工作时长规定 ：护士每周的常规工作时间最多为 48 小时，即每周最多 6 个班次。当每月工作班次超过 22 个时，会计算加班时间，且每周加班时间不能超过 36 小时，相当于每月 18 个班次。
- 现有排班问题 ：目前的排班方法由护士长至少提前一个月手动完成。主要问题包括全职护士短缺，需要雇佣兼职护士；患者到达的不确定性和手术时长的变化会影响护士的工作时间和满意度；护士长手动分配班次和周末休息难以让所有护士满意，且当前排班未考虑护士的个人偏好。
- 提出的排班框架
- 模型输入 ：模型的输入包括医院在特定时间段内允许的班次和工作时长规定。为了更有效地应对不确定性，可以通过分析患者到达率的历史数据和预测类似病例的手术时间来进行模式预测。此外，护士数据库应电子化存储，包含护士的工作经验、偏好和请假请求等信息，并自动作为输入提供给模型。

以下是一个简单的 mermaid 流程图，展示护士排班模型的大致流程：

graph LR
    A[输入医院规定] --> B[分析历史数据]
    C[存储护士数据库] --> B
    B --> D[预测患者到达和手术时间]
    D --> E[生成排班方案]
    E --> F[评估方案]
    F -->|不满意| B
    F -->|满意| G[实施排班]

类别	详情
工作班次	早班（8 AM - 4 PM）、晚班（4 PM - 12 AM）、夜班（12 AM - 8 AM）
团队配置	早班 3 个团队，其他班次 1 个团队；每个团队有医生、护士、麻醉护士和护理人员
工作时长	常规每周最多 48 小时（6 个班次）；加班每月超 22 个班次算，每周不超 36 小时（18 个班次）
现存问题	全职护士短缺、患者和手术不确定影响护士、手动排班难兼顾偏好

复杂决策中的智能增强与实用护士排班框架

5. 决策受技术算法影响的深入分析

在快速技术进化的复杂环境中，决策越来越基于算法。新一代将更多地受到技术相关性的关键性质影响，即由技术实现的过程算法。通常，管理技术的人只是提供算法，而不编程其效果。例如，基于神经网络的数据挖掘算法可以从用户那里学习并表现得像用户，但最终在遇到麻烦时，用户会求助于算法来决定做什么。
- 算法对决策的主导 ：算法在决策中的作用日益凸显，它能够根据大量的数据和预设的规则做出决策。在很多情况下，算法的决策过程对用户来说是黑盒，用户只能看到结果而不清楚具体的决策逻辑。这就导致了决策的自主性逐渐从人类转移到算法。
- 用户与算法的依赖关系 ：用户在长期使用算法的过程中，会逐渐形成对算法的依赖。当面临决策时，用户会习惯性地参考算法的建议，甚至完全按照算法的指示行动。这种依赖关系使得用户在一定程度上失去了独立思考和判断的能力。

以下是算法影响决策的简单示意表格：
| 影响方面 | 表现 |
| ---- | ---- |
| 决策依据 | 更多依赖算法提供的结果 |
| 用户行为 | 遇到问题求助算法做决策 |
| 自主性变化 | 人类决策自主性逐渐降低 |

6. 智能增强（IA）的新概念及其意义

新的智能增强（IA）概念代表了一种协作和集成的智能，它允许业务系统从智能系统发展为智慧系统，将理性组件的行动与情感组件相结合，从而将人类重新置于过程的中心。
- IA 与不同系统的区别 ：IA 更能体现智慧系统的特点，智慧系统能够全面且等效地进行管理，而智能系统主要侧重于理解，智能系统能够解决问题但不一定是为了集体利益。
- IA 的价值体现 ：IA 通过整合人类的情感和理性，使系统能够更好地适应复杂多变的环境。在决策过程中，既考虑到算法的理性分析，又结合人类的情感判断，从而做出更全面、更符合实际需求的决策。

7. 护士排班框架的进一步探讨

为了更好地解决护士排班问题，前面提出的框架还可以进一步完善和优化。
- 应对不确定性的策略 ：除了分析历史数据和预测模式外，还可以采用实时数据监测和动态调整的方法。例如，通过实时跟踪患者的到达情况和手术进展，及时调整护士的排班，以应对突发情况。
- 考虑护士个体差异 ：在排班过程中，更加充分地考虑护士的个体差异，如技能水平、工作经验、个人偏好等。可以采用个性化的排班策略，为不同的护士制定适合他们的排班方案，提高护士的满意度和工作效率。

以下是完善护士排班框架的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[输入医院规定] --> B[分析历史数据]
    C[存储护士数据库] --> B
    B --> D[预测患者到达和手术时间]
    D --> E[生成初始排班方案]
    E --> F[实时监测数据]
    F -->|有变化| G[动态调整排班]
    F -->|无变化| E
    G --> H[考虑护士个体差异调整]
    H --> I[评估最终方案]
    I -->|不满意| B
    I -->|满意| J[实施排班]

8. 总结

在复杂决策和护士排班这两个不同但又相关的领域中，我们看到了技术和算法的重要影响。在决策方面，技术从有影响力的因素逐渐转变为关键因素，算法主导了决策过程，而智能增强（IA）的概念为重新将人类置于决策中心提供了思路。在护士排班方面，虽然面临着诸多挑战，如不确定性和护士个体差异等，但通过合理的框架和策略，如分析历史数据、实时监测和考虑个体差异等，可以提高排班的合理性和护士的满意度。未来，我们需要进一步研究如何更好地平衡技术和人类的作用，以实现更高效、更人性化的决策和管理。

领域	关键要点
决策领域	技术相关性转变、算法主导决策、IA 重归人类中心
护士排班领域	应对不确定性、考虑个体差异、提高排班合理性