Operations Research and Health Care pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Francois Sainfort

出品人:

页数:886

译者:

出版时间:2004-9-9

价格:GBP 311.50

装帧:Hardcover

isbn号码:9781402076299

丛书系列:

图书标签:

• 运筹学
• 医疗保健
• 优化
• 排队论
• 模拟
• 决策分析
• 医疗管理
• 资源分配
• 数学建模
• 医院管理

《运筹学与医疗保健：优化医疗系统的理论与实践》 图书简介 本书深入探讨了运筹学（Operations Research, OR）在现代医疗保健系统优化中的核心作用与前沿应用。在全球范围内，医疗资源日益紧张、需求不断增长的背景下，如何以最高效、最公平的方式分配和利用有限的医疗资源，已成为各国政府、医院管理者及政策制定者面临的严峻挑战。本书旨在为读者提供一套系统的理论框架和实用的分析工具，以解决医疗系统运营管理中的复杂决策问题。 全书结构严谨，内容涵盖了从基础的数学规划模型到先进的仿真技术在医疗领域的具体应用。我们不仅仅停留在理论的阐述，更注重将复杂的运筹学方法与真实的医疗场景紧密结合，通过详实的案例分析，展示如何通过科学的决策支持系统提升医疗服务的质量、可及性与成本效益。 第一部分：运筹学基础与医疗系统建模 本部分为理解后续高级应用奠定坚实的理论基础。首先，我们从运筹学的基本概念入手，介绍其在决策科学中的定位，并详细阐述如何将现实世界的医疗问题抽象为数学模型。 第一章：运筹学的核心理念与医疗环境的独特性 本章剖析了医疗保健系统的非线性、高不确定性和伦理约束等特点，这些特性使得传统的优化方法面临巨大挑战。我们将重点讨论如何将患者流量、设备利用率、人员排班等关键指标纳入到优化模型中。 第二章：线性规划与整数规划在资源分配中的应用 线性规划（LP）是运筹学中最基础且应用最广泛的技术之一。本章详细介绍了如何运用LP模型解决医院床位分配、手术室调度以及药品库存管理等经典问题。随后，针对必须进行离散决策（如是否开设某一服务点）的情境，我们深入探讨了整数规划（IP）和混合整数规划（MIP）的构建方法，并辅以实际的医院扩张案例。 第三章：排队论在医疗流程中的建模与分析 医疗服务本质上是等待与服务的动态过程。本章聚焦于排队论（Queuing Theory），解释了M/M/c、M/G/1等经典排队模型如何应用于急诊室的病人分流、门诊预约系统的设计以及手术等待时间预测。读者将学习如何利用等待时间分布和系统吞吐量来评估服务质量，并提出改进建议，例如设置多级服务通道或优化医生-护士的比例。 第二部分：高级优化技术与复杂系统管理 随着医疗系统复杂性的增加，需要更强大的优化工具来处理动态变化和大规模数据。本部分着重介绍动态规划、网络流模型以及现代启发式算法在解决更深层次管理难题中的应用。 第四章：网络流模型在医疗物流与应急响应中的部署 医疗供应链管理和突发公共卫生事件的响应是网络流模型的理想应用场景。本章涵盖了最小费用最大流、最短路径算法等在优化紧急医疗物资配送、血液冷链运输以及构建区域医疗协作网络中的具体实施。重点分析了如何通过网络优化来提高灾难发生时的医疗响应速度和覆盖范围。 第五章：动态规划与随机规划应对不确定性 医疗决策往往需要在信息不完全或未来需求不确定的情况下做出。本章介绍了动态规划（Dynamic Programming）在制定多阶段投资决策（如长期设备采购）中的应用。更重要的是，我们引入了随机规划（Stochastic Programming），用于处理术前准备时间波动、患者到达率随机性等因素，构建更为鲁棒的决策方案。 第六章：启发式算法与元启发式方法解决NP难题 对于许多大规模的医疗调度问题（如复杂的护士排班、多任务的放射科设备调度），精确求解往往计算成本过高。本章详细讲解了遗传算法（GA）、模拟退火（SA）以及禁忌搜索（TS）等元启发式算法如何有效地在可接受的时间内找到高质量的近似最优解，并结合大规模医院的实际排班数据进行演示。 第三部分：模拟、评估与未来趋势 成功的医疗决策不仅依赖于优化模型，还需要对模型结果进行充分的评估和验证。本部分转向模拟技术和系统集成，并展望了运筹学在智慧医疗领域的未来发展方向。 第七章：离散事件仿真（DES）在流程再造中的应用 当系统内存在复杂的交互、资源竞争和随机事件时，离散事件仿真（Discrete Event Simulation, DES）成为评估流程改进效果的有力工具。本章指导读者如何利用SIMIO或Arena等工具，构建精确反映医院急诊室或手术室流程的仿真模型，从而预测试验性策略（如增加检查窗口、调整病人等待区布局）对关键性能指标的影响，避免在真实系统中进行高风险的试错。 第八章：多目标优化与决策支持系统 医疗系统的目标往往是多重的，例如同时追求最小化成本、最大化患者满意度和最短的等待时间。本章深入研究了多目标优化（Multi-Objective Optimization）的技术，特别是帕累托前沿（Pareto Frontier）的概念。同时，我们将介绍如何将这些优化结果集成到用户友好的决策支持系统中，帮助非技术背景的医疗管理者做出权衡。 第九章：运筹学的前沿视野：个性化医疗与AI集成 展望未来，本章探讨了运筹学如何与新兴技术（如机器学习和人工智能）相结合。讨论了如何利用预测性分析（如机器学习预测的患者术后并发症风险）来指导优化模型的输入参数，实现更加个性化的医疗资源分配。此外，还涵盖了基于运筹学的路径优化在远程医疗服务网络构建中的潜力。 总结 本书的撰写目标是成为一本既具学术深度又贴近行业实践的参考书。它不仅面向运筹学、工业工程领域的学生和研究人员，更直接服务于医院管理者、医疗信息技术专家以及公共卫生政策制定者。通过阅读本书，读者将能够掌握运用定量方法解决医疗保健领域实际运营难题的技能，推动医疗服务向更智能、更高效、更公平的方向发展。书中所包含的数学模型和算法讲解清晰详尽，配套的案例研究确保了理论知识到实际操作的无缝衔接。

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总的来说，这本书给我的整体感受是：它是一部需要“慢品”的学术佳作，而非一本可以快速“浏览”的指南。它的难度是客观存在的，要求读者具备扎实的分析能力和足够的耐心去咀嚼那些复杂的数学推导和模型假设。然而，一旦你跟上了作者的思路，这本书提供的思维框架和解决问题的工具箱的价值是无可估量的。它真正教会我的，不是如何套用某个现成的公式，而是如何在面对一个全新的、边界模糊的复杂问题时，能够系统性地将其分解、抽象化，并选择最合适的优化工具进行建模。在阅读过程中，我经常停下来，思考书中所描述的理论框架如何映射到我日常工作场景中的某个具体痛点上。这本书的最终价值，不在于它提供了多少现成的解决方案，而在于它极大地拓宽了我对“系统优化”这一概念的理解深度和广度，它更像是一位严厉而睿智的导师，引导我走上了更具挑战性但收获更大的学术道路。

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阅读这本书的过程中，我发现它在案例的选取上展现出一种非常独特的“跨界”视野。它似乎有意避开了最常见的生产制造或金融投资案例，而是聚焦于那些对效率要求极高、但数据获取和模型构建难度也相对较大的应用领域。例如，在处理手术室排程优化时，作者不仅考虑了手术时长的不确定性，还将麻醉师、器械和恢复室的可用性纳入了多资源约束的复杂模型中，这已经远远超出了基础运筹学的范畴，更像是一种高度专业化的“系统集成优化”。更令人称奇的是，书中对“不确定性下的决策制定”的处理方式，大量引用了鲁棒优化（Robust Optimization）和随机规划（Stochastic Programming）的最新进展。它没有简单地用蒙特卡洛模拟来应对不确定性，而是展示了如何通过设定一定的风险容忍度，构建出在最坏情况下依然可接受的决策方案。这种前瞻性和对前沿研究的追踪，使得这本书即使在今天阅读，也丝毫没有过时的感觉，反而充满了对未来复杂决策支持系统的启发。

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我花了相当长的时间在理解书中的第一部分关于“离散事件仿真”的章节。坦白说，最初的接触并不算顺畅。作者没有采取那种过于简化的“小白入门”式教学，而是直接切入了仿真的核心——如何准确地构建一个能够反映现实世界随机性和时间依赖性的数学模型。那些关于随机变量的分布选取、初始化条件的设定，以及如何进行充分的统计验证的讨论，对于没有扎实概率论基础的读者来说，无疑是一个挑战。我记得有那么一小节，专门讨论了在排队系统中，如何区分服务过程中的“忙期”与“闲期”的边界条件处理，这其中的微妙之处，需要结合实际案例反复推敲。我不得不经常停下来，对照着书后附带的那些“伪代码”示例，试图在脑海中构建出一个动态运行的系统图景。这本书的特点在于，它要求读者不仅要“会用”工具，更要“理解”工具背后的逻辑根基，它没有给出现成的答案，而是引导你去思考“为什么这个模型比另一个更适合当前场景”。这种深度探讨，虽然增加了学习的坡度，但一旦掌握，那种豁然开朗的感觉，是单纯记忆公式无法比拟的。

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关于网络流理论在资源分配中的应用部分，这本书的处理手法简直可以称得上是教科书级别的典范。它并没有停留在讲解最大流最小割的经典算法（比如Edmonds-Karp或Dinic）的实现细节上，而是非常巧妙地将其与现实世界中设施选址和物流调度的具体问题紧密结合。我尤其欣赏作者引入的“多商品流”概念，这对于理解供应链的复杂性至关重要。书中通过一个详尽的案例——某跨区域医疗物资配送网络的优化——来展示如何将容量限制、时间窗约束以及优先级需求等多种现实限制条件，转化为一个可解的线性规划模型。作者在推导过程中，对于“对偶理论”的引入非常自然流畅，它不是一个生硬的数学补充，而是用来解释原问题中影子价格（Shadow Price）经济含义的关键工具。通过对偶变量的分析，读者可以直观地感受到，哪些瓶颈环节的成本变化会对整体效益产生最剧烈的影响。这种从数学建模到商业洞察力的转化，是这本书最宝贵的地方，它让抽象的优化工具瞬间变得“有血有肉”。

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这本书的封面设计着实抓人眼球，那种深邃的蓝色调配上简洁的白色字体，透着一股严谨又充满现代感的学术气息。我当初拿起这本书，主要是被封面上那个抽象的、像是数据流动的几何图案所吸引，它似乎在暗示着内容将涉及复杂的系统分析和优化。拿到手里掂了掂，分量十足，一看就知道这不是一本轻松的“读物”，而是实打实的专业教材或参考书。我对数据科学和管理优化领域一直抱有浓厚的兴趣，尤其是在面对现实世界中那些错综复杂的资源配置问题时，总感觉需要更坚实的方法论支撑。这本书的排版非常清晰，章节划分逻辑性强，目录结构一眼就能看出作者对知识体系的梳理非常到位，从基础的概念引入，逐步深入到复杂的建模技术，那种层层递进的节奏感，让人对后续内容的探索充满了期待。特别是字体选择和行间距的处理，阅读起来非常舒适，即使是面对大量的公式和图表，也不会感到视觉疲劳，这对于长时间的深度阅读来说至关重要。总而言之，这本书的**物理呈现**给了我一个极佳的“第一印象”，预示着这是一次严肃且有深度的学习旅程的开始，光是翻阅它的外观和结构，就已经让我感受到了作者在学术严谨性上的投入。

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