基于多Agent系統(tǒng)手術(shù)室在線調(diào)度研究

童海星 謝 勇 季孟忠 項 薇

(寧波大學(xué)機械工程與力學(xué)學(xué)院 浙江 寧波 315211)

0 引 言

醫(yī)療運作管理程度會直接影響到醫(yī)院的運作效率和服務(wù)質(zhì)量。在醫(yī)院運作管理中，手術(shù)室是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。手術(shù)室科學(xué)管理的主要目標是確保手術(shù)醫(yī)療資源的最佳利用、手術(shù)的及時完成以及患者的最大化流動。手術(shù)室資源調(diào)度的低效運用，意味著手術(shù)可能延遲，使醫(yī)院和患者雙方造成了昂貴的成本。許多學(xué)者研究了手術(shù)排期調(diào)度問題[1-4]，這類研究根據(jù)不同的優(yōu)化目標對確定性擇期手術(shù)進行醫(yī)護資源的分配和調(diào)度。然而在實際運作過程中醫(yī)院手術(shù)室具有動態(tài)不確定性，如突發(fā)急診手術(shù)的插入、手術(shù)的延時或醫(yī)護人員臨時調(diào)整等。這些動態(tài)變化的環(huán)境，使得調(diào)度問題變得復(fù)雜，因此手術(shù)室需要建立具有柔性、自適應(yīng)性和智能化的在線調(diào)度系統(tǒng)，以實現(xiàn)對動態(tài)環(huán)境的快速響應(yīng)。

手術(shù)室運作流程中的復(fù)雜性、手術(shù)中涉及多種資源(醫(yī)生、護士、麻醉師、手術(shù)室)的并行約束、醫(yī)護人員的自主性行為等特性，使得手術(shù)室自適應(yīng)在線調(diào)度優(yōu)化問題難以運用傳統(tǒng)數(shù)學(xué)解析方法、啟發(fā)式優(yōu)化或仿真優(yōu)化方法解決。由于Agent具有自主性行為，越來越多的復(fù)雜系統(tǒng)研究中引入了Agent技術(shù)，用來實現(xiàn)系統(tǒng)的自適應(yīng)控制。例如：制造系統(tǒng)領(lǐng)域，黃平[5]提出基于多Agent制造企業(yè)車間調(diào)度系統(tǒng)的柔性和敏捷性能適應(yīng)制造企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境的動態(tài)變化。黃騰霄等[6]提出基于Agent智能制造系統(tǒng)的動態(tài)調(diào)度機制能有效減少設(shè)備故障對系統(tǒng)的影響；電子商務(wù)領(lǐng)域，多Agent系統(tǒng)在自動化流程[7]及商業(yè)流程的建模和設(shè)計[8]實現(xiàn)等方面已有成功應(yīng)用；醫(yī)療服務(wù)領(lǐng)域，多Agent系統(tǒng)主要用于構(gòu)造決策支持系統(tǒng)[9-10]和在健康護理過程中實現(xiàn)不同專家的協(xié)調(diào)能力[11]，Othman[12]等提出基于多Agent系統(tǒng)對兒科急診提供智能管理，合理優(yōu)化資源配置，為患者改善醫(yī)療服務(wù)及減少等待時間。本研究旨在將Agent技術(shù)引入醫(yī)院手術(shù)室在線調(diào)度管理中，構(gòu)建多Agent在線調(diào)度系統(tǒng)，實現(xiàn)對手術(shù)室實際運作中動態(tài)問題的快速響應(yīng)協(xié)調(diào)，并合理調(diào)度手術(shù)及相關(guān)資源。

1 多Agent系統(tǒng)架構(gòu)模型

圖1為基于JADE平臺多Agent系統(tǒng)架構(gòu)。手術(shù)室運作管理中的Agent主要分為三大類:① 手術(shù)任務(wù)Agent，主要負責協(xié)調(diào)各類手術(shù)所需的手術(shù)資源，選擇最合適執(zhí)行手術(shù)的資源；② 資源類Agent，主要負責協(xié)作共同完成手術(shù)任務(wù)；③ 外部環(huán)境Agent，存儲手術(shù)任務(wù)基本信息，用于方便各Agent查詢?nèi)蝿?wù)需求?？紤]到便于實現(xiàn)各Agent間的交互，引入了一個通用的多Agent系統(tǒng)平臺JADE構(gòu)建手術(shù)室運作管理多Agent系統(tǒng)。進一步開發(fā)了適用于手術(shù)室運作管理的協(xié)同機制，設(shè)計基于手術(shù)室運作管理的共同語言、共同認知的本體機制，實現(xiàn)了手術(shù)任務(wù)Agent、各類資源Agent和外部環(huán)境Agent間便捷的協(xié)同交互目標，從而提高了手術(shù)室的在線運作管理的便捷性。

圖1 基于JADE平臺多Agent系統(tǒng)架構(gòu)

2 本體構(gòu)建

本體是語言表達的語義基礎(chǔ)，如同人與人之間交流需要基于共同認知的常用語，否則無法正確理解所表達的語義，Agent間的交互也需要建立在共同理解的概念語義基礎(chǔ)上，從而使各Agent間可以無歧義地處理信息。在多Agent系統(tǒng)中，必須慎重定義和描述其領(lǐng)域應(yīng)用所需要的基本詞匯概念，這些詞匯是用于Agent之間的通信信息的主要組成。若每個Agent都自行定義常用詞匯或概念，那么一方面會出現(xiàn)認知沖突，另一方面會造成概念的重復(fù)定義，即冗余現(xiàn)象。利用Protégé_3.5軟件構(gòu)建一個領(lǐng)域內(nèi)的通用概念和認知系統(tǒng)，形成統(tǒng)一的本體表達模板并運用于多Agent系統(tǒng)手術(shù)室運作管理之中。本體開發(fā)設(shè)計主要有兩個方面。

一是類框架結(jié)構(gòu)的層次設(shè)計，為了更好地開發(fā)本體，要理清手術(shù)室系統(tǒng)中的各層級關(guān)系，手術(shù)室系統(tǒng)包括資源和手術(shù)兩大類，資源可細分為醫(yī)護資源和手術(shù)室資源，其醫(yī)護資源中的科室醫(yī)生選取醫(yī)院門診常開的三個科室。手術(shù)可細分為擇期手術(shù)和急診手術(shù)，如圖2所示，圖中實線代表繼承關(guān)系，虛線代表執(zhí)行或分配關(guān)系。

圖2 手術(shù)室系統(tǒng)類層次結(jié)構(gòu)關(guān)系

二是針對每個類定義具體屬性特征，需設(shè)定其基數(shù)以及類型，以胸外科醫(yī)生為例，如表1所示。

表1 類屬性特征

3 自適應(yīng)調(diào)度策略設(shè)計

在實際運作過程中醫(yī)院手術(shù)室具有許多動態(tài)不確定性，造成既定手術(shù)排期與實際手術(shù)執(zhí)行存在一定的偏差。因此，醫(yī)院手術(shù)室運作調(diào)度系統(tǒng)必須要考慮不確定性因素，并合理設(shè)計決策來適應(yīng)實際手術(shù)的運作環(huán)境。蟻群算法是一種以螞蟻群體能夠在變化環(huán)境下，通過信息素交互反饋適應(yīng)變化，最終保證蟻群能夠?qū)ふ易疃桃捠陈窂降闹悄芩惴╗15]。在手術(shù)室調(diào)度系統(tǒng)中可以借鑒蟻群智能算法中自組織和自適應(yīng)特征，設(shè)計合適的自適應(yīng)策略，構(gòu)建一個具有柔性、自適應(yīng)性、智能化的在線調(diào)度系統(tǒng)。設(shè)計基于蟻群智能的信息素更新機制和啟發(fā)式函數(shù)，并封裝到多Agent系統(tǒng)的各類資源Agent和手術(shù)任務(wù)Agent的自主行為中，分別實現(xiàn)手術(shù)任務(wù)Agent自主選擇合適的資源以及資源Agent自主決策待執(zhí)行的手術(shù)任務(wù)。

3.1 蟻群智能封裝到手術(shù)任務(wù)Agent的自主選擇資源行為中

在蟻群智能優(yōu)化中，信息素扮演著重要的角色，是實現(xiàn)正反饋和自組織的基礎(chǔ)。每個螞蟻釋放信息素，后續(xù)螞蟻對路徑的選擇依據(jù)信息素濃度大小及個體螞蟻對環(huán)境的認知做決定。路徑上信息素濃度高，被選擇的概率就大，漸漸引導(dǎo)蟻群取得整體最優(yōu)的結(jié)果。

首先把手術(shù)任務(wù)Agent視為一只螞蟻，執(zhí)行手術(shù)的資源視為覓食路徑中的節(jié)點，利用蟻群算法中螞蟻正確選擇最優(yōu)路徑的方法，來考慮手術(shù)任務(wù)是如何選擇手術(shù)需求資源。如果某個資源的任務(wù)隊列中手術(shù)的總時間越長，則螞蟻選擇該資源的概率就越小，反之選擇的概率就越大。

路徑節(jié)點上的資源Agent的初始信息素是依據(jù)該資源任務(wù)隊列中最晚完成的時間來決定，最早完成手術(shù)的資源Agent的初始信息素最高。

(1)

正常運作后，影響節(jié)點的信息素濃度的大小主要來自兩個方面。一方面是當前資源Agent執(zhí)行手術(shù)的狀態(tài)，另一方面是在資源隊列中等待執(zhí)行手術(shù)時間的總和。其公式如下：

(2)

資源參與到手術(shù)中，手術(shù)任務(wù)Agent選擇資源Agent是依據(jù)資源的信息素濃度和將要加入到資源隊列中手術(shù)任務(wù)的啟發(fā)式信息素兩者的轉(zhuǎn)移概率,其公式如下:

(3)

式中:α和β分別是蟻群的信息素因子和期望啟發(fā)式因子，通過調(diào)整參數(shù)以平衡信息素與啟發(fā)式信息素對概率的影響。

3.2 蟻群智能封裝到資源Agent自主決策行為中

資源Agent如何決策下一步待執(zhí)行的手術(shù)任務(wù)決定了手術(shù)的排序。此處,將資源Agent視為一只螞蟻，待執(zhí)行手術(shù)視覓食路徑中的節(jié)點，若手術(shù)任務(wù)Agent信息素越大，手術(shù)優(yōu)先執(zhí)行的概率越大；反之手術(shù)任務(wù)Agent信息素越小，則手術(shù)就有可能被推遲執(zhí)行。影響路徑節(jié)點上初始信息素大小有兩個因素：一是手術(shù)等待時間Wi；另一個是手術(shù)自身的緊急度Ei。在這兩個因素中，醫(yī)院實際管理中更傾向于考慮手術(shù)自身的緊急度，因此引入兩個權(quán)重系數(shù)δ1和δ2，構(gòu)成信息素。

(4)

式中：τPi(0)表示在資源隊列中第i例待執(zhí)行P(手術(shù)任務(wù)Agent)的初始信息，B是為了限制Wi與Wi+B比值小于1的常量，ηi是啟發(fā)式信息素，當B的值不變時，啟發(fā)式信息素與手術(shù)等待時間成正相關(guān)，手術(shù)等待時間越大，被資源選擇的概率就越大。

(5)

式中：Ci、Ai分別是手術(shù)i任務(wù)當前時間和進入手術(shù)調(diào)度系統(tǒng)開始時間。手術(shù)等待時間的長短與當前時間有關(guān)，數(shù)值是動態(tài)變化的。

(6)

式中：Ei是手術(shù)i自身緊急度，Ti是手術(shù)i的工作時間，λi表示當前手術(shù)任務(wù)i的類別是0-1參量，若λi=1時，表明手術(shù)任務(wù)類別為擇期手術(shù)；若λi=0時，表明手術(shù)任務(wù)類別為突發(fā)情形下的急診手術(shù)，Si表示手術(shù)特征信息[16](Si=1,2,3)，數(shù)值越大，手術(shù)緊急度越高。

τPi(t)=e(δ1·Wi+δ2·Ei)·fi(t)

(7)

式中:fi(t)代表手術(shù)i在資源中的狀態(tài)。若手術(shù)需求資源執(zhí)行完手術(shù)i，則fi(t)=0；若手術(shù)需求資源未執(zhí)行完手術(shù)i，則fi(t)=1。手術(shù)任務(wù)信息素大小決定是否推遲執(zhí)行手術(shù)。如果手術(shù)任務(wù)推遲了執(zhí)行時間，手術(shù)任務(wù)的信息素變大，那么被資源Agent選中的概率大。由式(7)可見，由于當前時間會影響手術(shù)任務(wù)的信息素，每當資源Agent執(zhí)行完手術(shù)任務(wù)時，任務(wù)Agent的信息素就會更新。

在資源Agent隊列中，資源執(zhí)行手術(shù)的先后順序主要取決于Agent任務(wù)信息素濃度大小和啟發(fā)式信息兩者的轉(zhuǎn)移概率，其公式如下：

(8)

4 算例驗證

為了模擬手術(shù)室運作實際情景而建立了多Agent醫(yī)院手術(shù)室在線調(diào)度系統(tǒng)。用兩種不同的方法進行決策，一種是利用蟻群智能動態(tài)調(diào)度，另一種是用制造系統(tǒng)中先進先出(FIFO)規(guī)則調(diào)度。設(shè)計不同的手術(shù)類型，從本體構(gòu)建模型中可知有三種不同類型的門診科室的醫(yī)生參于執(zhí)行手術(shù)，所以相應(yīng)的手術(shù)任務(wù)源也是這三種類型。每類手術(shù)的執(zhí)行時間也有差別，為了簡化手術(shù)計算的復(fù)雜性，手術(shù)的時間可整數(shù)化分為30、60、90 min三種。執(zhí)行手術(shù)所需的各類資源數(shù)量都為1,參于手術(shù)的資源醫(yī)生、護士、麻醉師、手術(shù)室數(shù)量分別為9、7、7、5。目前大多數(shù)的研究主要指標是針對工作能力、醫(yī)療成本、資源三個大方面，而突發(fā)狀況的優(yōu)化目標不同，使得評價指標也不相同。充分考慮突發(fā)狀況下的特點，整理的主要四種評價指標分別是：總用時、資源的加班時間、患者等待時間、資源的工作時間利用率。

3種突發(fā)狀況情形的算例設(shè)計：(1) 急診手術(shù)插入；(2) 護士臨時缺席；(3) 手術(shù)室故障，這3種情形程序都能適應(yīng)。為了使仿真結(jié)果具有較強的科學(xué)性和有效性，模擬3種情形下5天隨機產(chǎn)生的手術(shù)數(shù)量，如表2所示。

表2 每日手術(shù)量

對應(yīng)表2三種情形的FIFO和動態(tài)調(diào)度規(guī)則的平均手術(shù)量進行分析，發(fā)現(xiàn)兩種規(guī)則下的平均手術(shù)量相差不大，在可控范圍內(nèi)。在線調(diào)度系統(tǒng)利用兩種不同的調(diào)度規(guī)則，模擬上表中三種情形的手術(shù)量，得到手術(shù)執(zhí)行順序以及手術(shù)資源配置。為了評價在線調(diào)度系統(tǒng)的效果，在參于手術(shù)所需資源中取護士和手術(shù)室作為分析對象，而對于第一種情形應(yīng)添加一個評價指標是急診患者的等待時間，分別計算各指標的平均值。對比FIFO調(diào)度和動態(tài)調(diào)度兩種策略的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)其都能實現(xiàn)手術(shù)室資源的分配，通過計算三種情形下護士和手術(shù)室資源時間利用率的離散性系數(shù)，動態(tài)調(diào)度比FIFO的離散值分別為0.117、0.074；0.098、0.041；0.084、0.096，這說明在動態(tài)調(diào)度規(guī)則下資源利用更均衡。分析三種情形下的其余目標，發(fā)現(xiàn)采用動態(tài)調(diào)度手術(shù)總用時至少縮短38.5%、資源加班少或不用加班、病人等待時間至少縮短2.09 h，而對于急診病人的等待時間縮短約80%，可以快速安排急診手術(shù)，如表3所示。

表3 三種情形調(diào)度結(jié)果的對比

續(xù)表3

5 結(jié) 語

隨著主體技術(shù)的發(fā)展以及考慮主體自主性行為的特點，越來越多的復(fù)雜系統(tǒng)研究中引入了主體技術(shù)，在眾多應(yīng)用實踐中顯示，主體技術(shù)可以實現(xiàn)系統(tǒng)的自適應(yīng)控制。本文通過設(shè)計手術(shù)室運作中各類資源Agent手術(shù)任務(wù)Agent及設(shè)計本體，建立了多Agent手術(shù)室在線調(diào)度系統(tǒng)，在Agent自主行為中封裝兩種調(diào)度策略，即基于蟻群智能的自適應(yīng)動態(tài)調(diào)度和FIFO調(diào)度，可以實現(xiàn)手術(shù)室面臨不確定性情況下的在線調(diào)度。并設(shè)計了仿真實驗驗證動態(tài)調(diào)度策略均優(yōu)于FIFO調(diào)度策略，包含手術(shù)總用時短、資源加班少、資源時間利用率高且同類資源利用更加均衡、縮短了病人等待時間，更有助于實現(xiàn)急診病人的優(yōu)先排程。鑒于目前所提出的多Agent系統(tǒng)僅針對手術(shù)室在線調(diào)度，后續(xù)應(yīng)用中可擴展到住院系統(tǒng)的調(diào)度中，將手術(shù)室和住院管理相結(jié)合，完善患者手術(shù)到達和離開醫(yī)院的全過程。