基于需求侧管理的手术排程优化模式的应用研究

【摘要】目的：探讨基于需求侧管理的手术排程优化模式的应用效果，以提高手术室资源利用效率，均衡工作日手术量分配，缩短医护人员加班时长。方法：选取2024年1-6月29462台手术作为对照组，采用传统排程模式；2024年7-12月29285台手术作为观察组，实施需求侧管理优化排程，对比每日外科手术医疗组数量、一周手术量分布、护士加班时长、每日术间最早结束时间和最晚结束时间差值、医护满意度是否存在统计学差异。结果：两组周三主刀医生数量无显著差异（P＞0.05），其余工作日主刀医生人数差异显著（P＜0.05）；观察组每日手术量分布更均衡，与对照组相比差异显著（P＜0.05）；观察组护士加班时间在不同工作日均显使用SPSS26.0软件对结果数据进行统计分析，结果数据均为计量资料，以均数±标准差表示，t值验证，以P＜0.05代表存在差异性。

2 结果

2.1 医疗组数量

周三医疗组数量两组无明显差异，P＞0.05,；其余各个工作日组间医疗组数量存在差异，P＜0.05。见表1。

表1 两组工作日医疗组数量对比（名）

 2.2 工作日平均手术量

观察组工作日每天手术量较为稳定，与对照组相比存在不同，P＜0.05，可见表2数据。

表2 两组工作日平均手术量对比（台）

2.3 护士加班时间

观察组护士不同工作日加班时间与对照组比较存在差异性，P＜0.05，数据参见表3。

表3 两组工作日护士加班时间对比（小时）

2.4 每日术间最早结束时间和最晚结束时间差值

观察组周一-周五结束时间差值较为稳定，对照组呈现明显峰值，组间对比，P＜0.05，可见表4。

表4 两组每日术间最早结束时间和最晚结束时间差值（h）

2.5医护满意度

观察组医护人员满意度更高，组间对比，P＜0.05，见表5。

表5 医护满意度（n，%）

3 讨论

3.1 DSM合理优化手术室资源，提高运行效率

本研究结果显示，基于需求侧管理（DSM）的手术排程优化模式显著改善了手术室资源的分配效率。在医疗组数量方面，观察组（实施DSM后）的周一到周五分布更为均衡，而对照组（传统模式）则呈现明显的“两极分化”现象（周一11.32±1.25、周五12.09±1.54，而周二24.07±2.63、周四23.52±1.60）。这表明DSM通过调整医生手术日排班，有效缓解传统模式下医生资源在特定工作日过度集中的问题[5]。在手术量方面，观察组每日手术量波动较小（152.35±5.69至167.25±5.80），而对照组在周二达到峰值（177.25±6.33），周一和周五则显著降低（105.34±6.12、130.39±5.11）。这一变化说明DSM通过需求预测和动态调整，使手术量分布更加合理，避免了资源闲置或超负荷运转的情况[6]。此外，护士加班时间的优化（观察组除周三外均低于对照组）进一步表明，DSM不仅提高了手术室利用率，还降低了医护人员的工作压力，从而提升了整体运行效率[7]。

3.2 DSM为手术室提供新的管理理念，改进工作方法

传统的排程模式往往依赖经验决策，容易受到医生个人习惯或患者偏好的影响，导致手术室资源利用不均衡[8]。而DSM的引入，为手术室管理提供了科学化、数据驱动的优化思路[9]。本研究通过需求分析发现，手术高峰期的形成主要源于医生排班偏好和患者就医习惯，而DSM则通过建立动态排班机制，打破了原有的固定模式[10]。例如，通过鼓励医生在周三（传统低峰日）增加手术安排，观察组周三的手术量（163.52±6.03）显著高于对照组（140.33±6.17），同时护士加班时间（33.25±1.97）也较对照组（46.85±3.57）大幅减少。此外，DSM强调资源的灵活调配，如建立应急调整机制以应对急诊手术的冲击[11]。这种管理模式不仅优化了手术排程，还推动了医院管理理念的转变，从被动应对需求波动转向主动调控资源分配[12]。未来，可进一步结合智能排程系统，利用人工智能和大数据分析，实现更精准的需求预测和排班优化。

3.3 DSM在手术室的管理模式需要在实践中不断完善

尽管本研究证实DSM在优化手术排程方面的有效性，但在实际应用中仍存在一些挑战[13]。首先，医生的配合度是影响DSM实施效果的关键因素。部分医生可能对调整手术日的安排存在抵触心理，因此需要建立合理的激励机制，如绩效奖励或优先安排高价值手术，以提高其依从性[14]。其次，急诊手术的不可预测性仍是影响排程稳定性的重要因素。未来可探索建立更灵活的应急响应机制，例如预留部分手术间用于急诊，或采用动态优先级调整策略，以平衡择期与急诊手术的需求[15]。此外，本研究的数据仅来自单中心，样本量和观察时间有限，未来可扩大研究范围，结合多中心数据验证DSM的普适性。同时，可进一步优化排程算法，例如引入机器学习技术，根据历史数据自动推荐最佳手术安排方案，以提高管理效率[16]。总体而言，DSM为手术室管理提供了新的优化方向，但其具体实施策略仍需结合医院实际情况不断调整和完善，以实现更高效、更人性化的手术室运营模式。

综上所述，基于需求侧管理的手术排程优化模式能够有效均衡手术室资源分配，减少医护人员加班时间，并提高整体运行效率。DSM不仅提供了科学的管理方法，还推动了医院管理理念的创新。然而，其实施仍需结合实际情况不断优化，未来可通过智能排程系统和多中心协作进一步验证和推广该模式的应用价值。

参考文献：

[1] 周哲涵,梁肖,邱永进,等. 智能手术预约排程系统的设计与应用效果研究[J]. 医院管理论坛,2024,41(2):89-91.

[2] 周静,林华,徐进,等. 智能化手术排程平台的设计与实现[J]. 中国数字医学,2024,19(1):49-54.

[3] 雷甜甜,黄明君,梁鹏,等. 日间手术精准排程的研究现状及进展[J]. 华西医学,2024,39(2):308-312.

[4] 陈锦钜,陈宇聪,李迎新. 一体化门诊手术管理系统的设计与应用[J]. 中国医疗设备,2025,40(1):87-91.

[5] 徐敏,钱黄静,陈娜,等. 外科手术效率提高的流程改进体会[J]. 浙江创伤外科,2023,28(1):189-191.

[6] 宓林晖,袁骏毅,娄洁琼,等. 日间手术智慧管理平台的建设与实践[J]. 中国数字医学,2024,19(1):43-48.

[7] 熊桓,赵晓燕,江瑞连,等. 日归手术非计划过夜恢复原因分析[J]. 华西医学,2024,39(2):178-183.

[8] 王迎娣,钱敏,郑军,等. 基于信息化赋能的日间手术全周期服务体系构建与实践[J]. 江苏卫生事业管理,2023,34(7):941-944.

[9] 蔡俊杰,郑景伟,陈彩芬. 需求侧管理在手术排程中的应用效果[J]. 护士进修杂志,2020,35(2):131-133.

[10] 李冲,项薇,陈赛峰. 集成手术排程和护士排班的中期决策优化研究[J]. 计算机工程与应用,2016,52(13):232-237.

[11] 卓秀丽,葛环玉. 综合医院手术排程方案现状调查及效果分析[J]. 临床护理杂志,2022,21(2):63-64.

[12] 杨红梅,林艳,刘佩珍,等. 手术室运营管理中手术排程研究进展[J]. 护理学报,2021,28(11):12-15.

[13] 王迎娣,钱敏,郑军,等. 基于信息化赋能的日间手术全周期服务体系构建与实践[J]. 江苏卫生事业管理,2023,34(7):941-944.

[14] 赵海运,张增梅,乔伟,等. OEC管理模式在提高手术室运营效率中的实践与效果评价[J]. 河南医学研究,2023,32(11):2031-2034.

[15] 侯梦薇,兰欣,邢磊,等. 大型综合医院日间手术信息管理平台应用探讨与实践[J]. 中国数字医学,2021,16(2):100-104.

[16] 王娜,王铭铄,赵宇鑫,等. 云医疗模式下外科手术医生的调度优化[J]. 沈阳师范大学学报（自然科学版）,2025,43(1):42-46. 

基金项目：浙江省医药卫生科技计划项目（2022KY153）