Efficient use of medical resources is essential in order to satisfy the surge demand experienced in the af-termath of a disaster. In hospitals, inefficiency exists in the use of bed resources because triage delayed patients (who can survive for a few hours without care) usually arrive earlier than triage immediate patients (who require emergency care within a few minutes). This thesis proposes a admission control algorithm that can be imple-mented in hospitals following a disaster to correct this inefficiency. The purpose of this algorithm is to minimize the fallout from a disaster through admission control of patients entering a hospital. The proposed algorithm utilizes a Markov Decision Process (MDP) model to make admission decisions for a finite horizon. The MDP model utilizes continuous state space and operates on the basis of time-dependent arrival and rewarding of each patient class. The MDP model in the algorithm is a constrained two-class model that considers practical issues, including the need for immediate patients to receive emergency care within a few minutes and the fact that de-layed patients need care but can survive for a few hours. Therefore, the model decides whether to admit a de-layed patient when the state of a hospital is given. We numerically solve the MDP model using a discretization technique and then used policies from the model in the proposed algorithm. The results of experiments conduct-ed using virtual patient arrival data, in which the efficiency of our algorithm was compared with that of other operating schemes, indicate that our proposed algorithm can improve the efficiency of current operations.
재난 시에는 많은 수의 환자가 짧은 시간 동안 발생하기 때문에 효율적으로 의료 자원들을 사용하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 병원의 병상 자원을 효율적으로 사용하기 위한 자원 할당 알고리즘을 제안한다. 재난 발생 후 병원에는 응급처치에 다소 여유가 있는 응급환자의 병상 선점으로 인해 신속한 처치가 필요한 긴급환자의 처치 지연이 발생할 수 있다. 따라서 재난 발생 시 정해진 기간 동안 환자의 수용을 조절함으로써 자원을 효율적으로 할당하는 알고리즘을 MDP (Markov Decision Process) 모델을 기반으로 설계하였다. MDP 모델에는 환자의 도착이 NHPP (Nonhomogeneous Poisson Process)를 따르고, 환자의 수용으로 인한 보상이 시간에 따라 변화할 수 있음을 반영하였다. 기본 MDP 모델은 여러 종류의 환자들의 수용을 조절할 수 있지만, 알고리즘 내에는 긴급환자와 응급환자만을 고려하고 자원의 여유가 있을 시에는 긴급환자는 무조건 수용하는 제약을 가진 모델을 적용하였다. 연속적인 특성을 가지는 상태 변수인 재난 이후 경과 시간을 이산화하여 MDP 모델의 수치 해를 구할 수 있었으며, 얻어진 수치 해는 재난 시 의료기관에서의 자원 할당 알고리즘 내에서 사용되었다. 가상의 환자 데이터 생성을 통해 해당 알고리즘을 적용 했을 시의 자원 사용의 효율성을 현재의 운영 방식 등과 비교하였다. 그 결과, 현재의 운영 방식들에는 비효율성이 존재하는 것으로 나타났으며 이를 제시하는 알고리즘을 통해 개선시킬 수 있다는 점이 밝혀졌다.
