論文の概要: Trade-offs between elective surgery rescheduling and length-of-stay prediction accuracy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.15566v1
• Date: Mon, 21 Jul 2025 12:46:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 20:51:32.393036
• Title: Trade-offs between elective surgery rescheduling and length-of-stay prediction accuracy
• Title（参考訳）: 選択的手術再スケジュールと待ち時間予測精度のトレードオフ
• Authors: Pieter Smet, Martina Doneda, Ettore Lanzarone, Giuliana Carello,
• Abstract要約: 本稿では,LOS予測精度と様々な補正ポリシー間のフレキシビリティの再スケジューリングの関係について検討する。 LOS予測誤差に基づく最も効果的な患者の再スケジュール戦略を,資源利用を最適化しつつ,ベッドオーバーフローを防止するために検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4249472316161877
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The availability of downstream resources plays a critical role in planning the admission of patients undergoing elective surgery, with inpatient beds being one of the most crucial resources. When planning patient admissions, predictions on their length-of-stay (LOS) made by machine learning (ML) models are used to ensure bed availability. However, the actual LOS for each patient may differ considerably from the predicted value, potentially making the schedule infeasible. To address such infeasibilities, rescheduling strategies that take advantage of operational flexibility can be implemented. For example, adjustments may include postponing admission dates, relocating patients to different wards, or even transferring patients who are already admitted. The common assumption is that more accurate LOS predictions reduce the impact of rescheduling. However, training ML models that can make such accurate predictions can be costly. Building on previous work that proposed simulated \ac{ml} for evaluating data-driven approaches, this paper explores the relationship between LOS prediction accuracy and rescheduling flexibility across various corrective policies. Specifically, we examine the most effective patient rescheduling strategies under LOS prediction errors to prevent bed overflows while optimizing resource utilization.
• Abstract（参考訳）: 下流資源の入手は、選択手術を受けた患者の入院を計画する上で重要な役割を担い、入院ベッドは最も重要な資源の1つである。 患者の入院を計画する場合、機械学習(ML)モデルで作成したLOS(Long-of-stay)の予測が、ベッドの可利用性を確保するために使用される。 しかし、各患者の実際のLOSは予測値と大きく異なり、スケジュールが実現不可能になる可能性がある。 このような不可能な問題に対処するために、運用の柔軟性を生かした再スケジューリング戦略を実装することができる。 例えば、入院日を延期したり、異なる病棟に患者を移動させたり、既に入院している患者を移動させたりすることができる。 一般的な仮定は、より正確なLOS予測は再スケジュールの影響を減少させるというものである。 しかし、そのような正確な予測を行うことのできるMLモデルのトレーニングには、コストがかかる可能性がある。 そこで本研究では,データ駆動型アプローチ評価のシミュレーションである‘ac{ml} を提案し,LOS予測精度と様々な補正ポリシー間のフレキシビリティの再現性の関係について検討する。 具体的には,LOS予測誤差に基づく最も効果的な患者の再スケジュール戦略について検討し,資源利用を最適化しながら,ベッドオーバーフローを防止する。

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