基于遗传算法的吞咽功能障碍智慧中医康复资源调度方法研究*

2017-06-01陈捷宿翀

中国医学装备 2017年3期

陈捷宿翀

陈捷①宿翀②*

目的：探讨面向脑卒中后吞咽功能障碍的智慧中医康复学医疗资源调度方法，以节省患者就诊时间，合理安排医务人员的治疗流程。方法：设计智慧中医康复系统的框架，建立包含针灸、推拿及康复训练在内的医疗资源调度模型；基于遗传算法给出在调度时间最优为目标下的调度方法。结果：①通过对5例吞咽障碍患者的康复治疗资源进行调度，其总治疗时间与未经调度时相比节省42.5%；②针对20例虚拟吞咽障碍患者的康复治疗过程进行仿真调度，总治疗时间节省71%。该方法明显提高了医院的诊疗效率。结论: 智慧中医康复医疗资源调度方法可用于脑卒中后吞咽功能障碍患者的辅助康复治疗，能够提升医院的诊疗效率，节约大量医疗资源。

智慧中医康复；吞咽功能障碍；康复医疗资源；调度；遗传算法

陈捷,女,(1984- ),博士，主治医师。北京市中关村医院针灸推拿科，从事中医学、针灸推拿学及智慧医学等领域的研究工作。

智慧医疗的建设是我国智慧城市发展的要素之一，是大数据理论与应用的重要领域[1-3]。针对医疗资源紧张、患者众多等现实问题，医师治疗和医疗资源优化调度是医院管理中的一项重要组织手段。随着我国老龄化社会的到来，中医康复保健科室的医疗资源凸显匮乏，亟需构建智慧中医康复资源调度方法这项重要工作[4]。基于此，本研究通过提炼智慧中医康复系统所需要素和功能，构建系统框架模型，提出基于遗传算法的中医康复资源调度方法，并应用于吞咽功能障碍治疗的中医康复资源调度中。

1 脑卒中后吞咽功能障碍的智慧中医康复系统

1.1 智慧中医康复系统

中风后吞咽功能障碍的康复治疗通常依据患者的吞咽功能障碍诊断分型结果(口期、舌期、咽期和喉期)对患者的舌、咽及喉等部位的肌肉群和所涉及的风府穴、廉泉穴，配合风池、翳风、列缺、照海及太溪穴等穴位进行针灸针刺，涉及吞咽功能的神经系统恢复往往采用药物导入、相关肌肉理疗、舌肌训练、咽收缩训练以及转头训练等方法进行康复治疗[5-8]。康复治疗方案的确定，涉及多个肌肉群与神经系统群的治疗目标和针灸、肌肉推拿、神经系统刺激及肌肉理疗等多种属性的治疗。然而，目前缺乏从宏观诊疗框架到各医疗资源的系统性描述方法。

智慧中医康复系统是涉及到多要素、多层次动态和开放的复杂庞大系统[9]。采用传统的机制建立模型或图形建模等方法难以实现系统的准确搭建。目前，伴随大数据等高新技术的发展与应用，智慧中医康复医学系统的容纳能力会显著提升。因此，智慧中医康复系统的模型建立要以人为中心，以问题求解为目标，进行有效组织设计与系统实现。

1.2 系统框架模型设计

基于交互认识论与复杂系统论，建立医疗资源的优化调度方法及群体医护人员的智慧涌现理论，是实现复杂系统问题求解的关键和基础。智慧中医康复系统的框架如图1所示。

图1 智慧中医康复系统的框架图

智慧中医康复系统框架主要分为研究对象和系统建模与方法研究两大部分。研究对象主要分为要素、行为属性及基本研究内容。在系统建模与方法研究中，主要分为系统建模与群体医师智慧涌现方法研究。图1中红色虚线部分所显示的智慧中医康复系统建模部分中的医疗资源调度方法是本研究的重点内容。

2 基于启发式遗传算法的中医医疗设备调度方法

2.1 调度方法

(1)加工车间(Job-shop，JSP)作业调度问题。JSP是一类典型的生产调度问题，常用αβγ三个参数描述调度问题，其中，α为机器类型和数量；β为工件工作性质和加工的约束条件。如果β为空，则表示对工件无具体的加工约束。常见的约束条件包括加工的在线性(on-line)，工件准备就绪时间的一致性(γ1)，工件加工截止期(deadline)，是否存在中断加工情况(pmtn)等；γ为总调度任务的目标函数。

(2)模型目标与约束条件。JSP调度问题的模型通常描述：①加工系统有n个工件和m台机器，每个工件均不需要经过所有的机器加工；②加工的路线和加工时间事先已知；③约定每台机器在任意时刻最多只能加工1个工件，每个工件在任意时刻最多只能由1台机器加工，加工过程不能间断，机器之间缓冲区无限大。要求合理的安排每台机器上的加工过程，使某些生产指标最优。

(3)JSP调度作为单机调度问题研究时，往往被描述为如下模型：有n个工件J1，J2，…Jn在1台机器上加工，工件Ji的加工时间为Pi，权重为ωi，预期完成时间di，目标函数为加权完成时间，目标函数计算为公式1：

(4)其调度过程需满足如下条件：①不可中断加工。一旦开始加工就不能中断，直至加工完成；②机器唯一性。1台机器在同一时刻只能加工1个工件；③工件唯一性。1个工件在同一时刻只能在1台机器上加工。

(5)衡量JSP调度作业排序的指标：①作业流程时间和平均作业流程时间；②完成一组作业所需的总时间。

2.2 智慧中医康复资源调度方法

受上述JSP调度问题回顾的启发，中医康复科医疗设备调度方法可归结为一类求解最优诊疗序列的JSP多机优化调度问题，即所有患者进行完全部治疗所用的时间最短。其数学描述为公式2：

式中n为患者数量，m为医疗设备数量，ωi表示第i为患者治疗的优先权重，Ci表示第i为患者在第i个医疗设备上治疗的完成时间，目标函数T表示全部患者在经历全部治疗之后的总时间。约束条件M1表示假设经医师诊断，所有患者都需要使用所有的医疗设备进行治疗；约束条件M2表示：一旦患者开始治疗就不能中断，直至整体治疗完成；约束条件M3表示：一种医疗设备在同一时刻只能针对1位患者进行治疗；约束条件M4表示：1位患者在同一时刻只能使用一种医疗设备进行治疗。

2.3 中医康复资源调度流程

基于遗传算法的中医康复资源调度流程具体的调度步骤描述：①步骤1。t=0，在全局搜索区域内产生初始种群-xl(t)，每代种群包含1个个体，设定收敛阈值q或停止迭代步长；②步骤2。本研究论文中初始设置每个患者治疗的优先权重相等()，并给出初始调度序列，得到1个个体的适应度指标T (公式1)；③步骤3。进入选择优秀个体、交叉及变异等遗传操作，由算法产生新的种群；④步骤4。循环至步骤2，进行迭代计算；⑤步骤5。当算法得到的收敛阈值≤q或停止迭代步长，算法执行完毕。基于遗传算法的中医康复资源调度流程如图2所示。

图2 基于遗传算法的中医康复资源调度流程图

3 智慧中医康复系统临床应用

3.1 一般资料

选取北京市中关村医院中医理疗康复的5例脑卒中后吞咽功能障碍患者，按照治疗方法的不同，将其分为患者A、患者B、患者C、患者D和患者E。

(1)患者A，男性，46岁。2014年4月20日夜右侧颞叶、枕叶大面积脑梗塞，致使左侧肢体不利，左上肢肌力1级，左下肢肌力3级，言语不利，伴饮水呛咳。

(2)患者B，女性，60岁。2014年5月10日脑干梗塞，致使四肢不利，左上肢肌力1级，右上肢肌力2级，左下肢肌力3级+，右下肢肌力3级+，言语不利，伴饮水呛咳。

(3)患者C，男性，70岁。2014年4月26日丘脑，右侧枕叶梗塞，致使左侧肢体不利，左上肢肌力0级，左下肢肌力2级，言语不利，伴饮水呛咳。

(4)患者D，男性，65岁。2014年3月15日左侧额叶、颞叶大面积脑梗塞，致使右侧肢体不利，右上肢肌力2级，右下肢肌力2级，言语不利，伴饮水呛咳。

(5)患者E，女性，75岁。2014年4月15日左侧额叶、颞叶脑梗塞，致使右侧肢体不利，右上肢肌力2级，右下肢肌力3级，言语不利，伴饮水呛咳。

3.2 纳入与排除标准

(1)纳入标准：①符合脑卒中的临床诊断标准，可参照《中国脑血管病防治指南》；②确有脑卒中的表现；③病程在发病2周至6个月；④年龄在20～85岁；⑤所有参与研究的患者均签署患者知情同意书。

(2)排除标准：①除外其他疾病引起的脑卒中；②中风后严重痴呆、精神障碍以及不能理解的失语和无法合作者；③对于本部分临床研究针刺严重晕针者。

3.3 仪器与材料

使用6805D电针仪(上海)，电针刺激强度为2，波形为疏密波，连续刺激。所有穴位均加电刺激，刺激量以患者可耐受为度。针灸所用针具为一次性无菌针灸针(华佗牌，规格为0.25 mm×0.30 mm)。疗程：每周一至周五进行针灸治疗，每日1次，10个工作日为一疗程。

3.4 诊疗原则及治疗终止标准

(1)诊疗原则。治疗房间相对固定，每个治疗环节由1名医者进行，且此医者为方便就诊在固定房间进行治疗，仅患者进行自行调换房间进行相应的治疗。

(2)终止标准。①观察过程中提出自行退出者；②观察过程中患者死亡，或出现不良事件，如心梗复发等；③不符合纳入标准而被误入的病例。

3.5 治疗方法

(1)肢体训练。通过主动运动和被动运动来改善运动障碍的治疗方法总称。主要内容包括关节活动度训练、增强肌力训练、姿势矫正训练和神经生理学疗法等。主要进行体位转换、被动运动、保持良肢位、起坐训练以减少压疮、以及关节挛缩等并发症，为日后康复训练打好基础；在离床期应进行坐位训练、平衡训练及起立训练等促使患者肢体功能得到提高；在步行期则主要以步行训练改善步态为主。为了增进运动功能进行的运动训练，常采用多种治疗技术的综合方法及运动再学习疗法，以达到恢复肢体运动的目的。

(2)言语训练。①呼吸训练：声门上吞咽又叫做自主气道保护法，医者嘱咐患者吸气，屏住，之后吞咽；②冷刺激：医师将冰棉棒和0℃冰水混合物配合，轻轻刺激患者咽喉壁、舌根部、腭弓及软腭，并嘱咐患者进行空吞咽；③腹式呼吸技术：指导患者处于放松坐位的位置进行锻炼，医者可将两手分别置于患者胸部与腹部，吸气时患者可将置于腹部手抬起，而在呼气结束时则由指导人员迅速对患者的膈肌进行震动及伸张干预；④空吞咽技术；嘱患者每次吞咽后，反复做几次空吞咽，因为改善吞咽功能最重要的训练方式是空吞咽；⑤唇、舌及下颌吞咽肌训练：为了增强唇、舌及下颌的运动功能，唇、下颌运动使用压舌板与水平面平行平放在两唇之间，治疗师上下左右运动压舌板，患者双唇紧闭咬住压舌板，使之不掉落，之后用压舌板作阻力阻止下颌的闭合和打开。不能伸舌运动的患者，训练师采用手夹纱布，帮助舌部拉伸。总体训练控制在20 min左右，由专门一位治疗师进行训练。

(3)电针结合点剌放血。取穴选用：风池、完骨、翳风、旁廉泉、廉泉、金津、玉液。合谷、肩俞、手三里、梁丘、血海、足三里、太冲、肾俞、大肠俞、环跳。金津、玉液用清洁的纱布夹住舌头拉出，棱针点刺舌下静脉，使血流出。

(4)按摩手法治疗。由按摩医师操作，按摩颈、上肢和下肢，穴位有廉泉、翳风、合谷、风池、肩俞、手三里、梁丘、血海、足三里、太冲。采用指揉法，按法，擦法，每日1次，每次每穴20次，保证手法的柔和，协调，力度和速度的均匀连续。

3.6 具体治疗方案

(1)患者A治疗方案：制定康复训练40 min，包括上肢10 min，下肢20 min，活动度训练10 min。言语训练30 min，包括呼吸训练，饮水训练，认知训练。针灸治疗平卧位肢体与头部针灸20 min，侧卧腰部针灸10 min。按摩治疗上、下肢体各10 min。

(2)患者B治疗方案：患者四肢瘫痪，康复训练60 min，包括上肢20 min，下肢20 min，活动度训练20 min。言语训练30 min，包括呼吸训练，饮水训练，认知训练。针灸治疗平卧位肢体与头部针灸20 min。按摩治疗左右上、下肢体各20 min。

(3)患者C治疗方案：制定康复训练40 min，包括上肢10 min，下肢20 min，活动度训练10 min。言语训练20 min，包括呼吸训练，饮水训练，认知训练。针灸治疗平卧位肢体与头部针灸20 min，侧卧腰部针灸10 min。按摩治疗上、下肢体各10 min。

(4)患者D治疗方案：制定康复训练40 min，包括上肢10 min，下肢20 min，活动度训练10 min。言语训练20 min，包括呼吸训练，饮水训练，认知训练。针灸治疗平卧位肢体与头部针灸20 min。按摩治疗上、下肢体各10 min。

(5)患者E治疗方案：患者年老体弱，训练时间相对减少。康复训练30 min，包括上肢10 min，下肢20 min。言语训练20 min，包括呼吸训练，饮水训练。针灸治疗平卧位肢体与头部针灸20 min，侧卧腰部针灸10 min。按摩治疗上下肢体各10 min。

3.7 医疗资源简介

(1)中医康复医疗资源。提供肢体康复训练(Ⅰ)、言语康复训练(Ⅱ)、针灸(Ⅲ)、按摩(Ⅳ)。共4位医师在4个房间分别进行4项治疗。

(2)假设条件。①每位患者均需要进行4个康复治疗环节；②每位患者都在某一时刻只能进行一种康复治疗，且每个治疗师在某一时刻只能进行一种康复治疗；③每个治疗师在固定房间某一时刻只能为一个患者进行一种康复治疗，且该房间的器械某一时刻仅供该治疗师、该患者使用。治疗师治疗时间安排按治疗方案执行。5例患者的具体治疗策略和治疗时间见表1、表2。

表1 患者每个治疗环节所占用医疗资源

注：某患者进行某环节治疗时所占用的医疗设备：如表的第2行第1个数据为“Ⅱ”，表示第2位患者的第1个康复治疗环节需要占用的第Ⅱ个治疗环节-言语康复。

表2 患者每个治疗环节所需医疗资源的占用时间(min)

3.8 仿真研究方法

基于上述5例患者的临床治疗方法，本研究另选取20例虚拟吞咽障碍患者的数据作为仿真研究资料，其患者的具体治疗策略和治疗时间见表3、表4。

表3 20例虚拟患者每个治疗环节所占用医疗资源

表4 20例虚拟患者每个治疗环节所需医疗资源占用时间(min)

4 结果

4.1 智慧中医康复资源调度

采用遗传算法优化式，建立调度优化模型。设遗传算法执行过程中的种群规模为每代种群20个个体，优化迭代步长为20代。遗传算法的目标函数为求解公式(2)最小化情况下的最优调度序列。其中，初始种群(调度序列)由医师根据治疗经验给出。图3为基于遗传算法的最优治疗序列收敛图，图4为基于本研究所提调度方法的中医康复资源调度甘特图。

图3 基于遗传算法的最优治疗序列搜索过程收敛图

图4 中医康复资源调度甘特图

图4显示，纵轴“1”代表第4种疗法(即按摩疗法)，纵轴“1”所在第一行的治疗序列表示：第(3)例患者在第30～50 min进行按摩疗法治疗，第(1)例患者在第130～150 min时进行按摩疗法治疗，第(4)例患者在第150～170 min时进行按摩疗法治疗，第(5)例患者在第170～190 min时进行按摩疗法治疗，第(2)例患者在第190～230 min时进行按摩疗法治疗。其余以此类推。

4.2 康复资源调度结果分析

图3表明，本研究所提出调度方法最终在遗传算法进行到第5次循环时收敛。经整理北京市中关村医院的诊疗记录，治疗上述5位患者的平均总用时为400 min，而采用本研究所提调度方法之后，总治疗用时为230 min(图4所示)，节约原用时的42.5%。

基于上述讨论与分析，本研究所提出的调度方法满足了患者的治疗需求，节约了患者就医的时间，并合理的安排工作人员的时间，避免了患者在同一时间进行治疗的矛盾，满足了医患双方的共同利益。此外，该方法在处理患者数量大于医疗设备数量的问题时，具有明显的计算优势，且实施简便。

4.3 仿真研究结果分析

采用遗传算法优化式，建立的调度优化模型。设遗传算法执行过程中的种群规模为每代种群20个个体，优化迭代步长为20代。遗传算法的目标函数为求解公式(2)最小化情况下的最优调度序列。其中，初始种群(调度序列)由医师根据治疗经验给出。图5为基于遗传算法的最优治疗序列搜索过程收敛图，图6为基于本研究所提调度方法的中医康复资源调度甘特图。

图5 基于遗传算法的最优治疗序列搜索过程收敛图

图6 20位虚拟患者的中医康复资源调度甘特图

图6显示，纵轴“1”代表第4种疗法(即按摩疗法)，纵轴“1”所在第一行的治疗序列表示：第(20)例患者在第1～30 min进行按摩疗法治疗，第(12)例患者在第30～70 min时进行按摩疗法治疗，第(10)例患者在第70～100 min时进行按摩疗法治疗，第(11)例患者在第100～130 min时进行按摩疗法治疗，第(19)例患者在第130～150 min时进行按摩疗法治疗。参照图4的图注，其余以此类推。

通过对20个虚拟吞咽功能障碍患者进行治疗资源调度，总用时为660 min，对比未使用调度的20个患者理论最大治疗任务总完成时间(2320 min)节约71%。

5 讨论

在以往的医疗资源调度研究中，多数关注手术室或医院急救设备的优化调度，为此众多学者做了大量的工作。Spyropoulos[10]针对医院管理组织中基础设施昂贵、需要迅速提供给不同患者的专业化服务以及应对紧急情况的复杂性等特点，应用人工智能和相应的规划调度方法以支持医院的管理，给出了此类医院管理调度的路线图。Oddi等[11]提出医院设施调度中的2个基本问题：①不同要求和实施步骤之间的协同；②面向动态的、不确定型管理调度，需要满足当约束变化时的医疗需求变化。同时，阐述了基于约束变化的交互式医院管理调度技术。

5.1 医疗资源调度应用

Chen等[12]针对康复治疗中的局部问题，开发了一种基于遗传算法的康复患者调度问题，以提高服务质量，减少患者等待时间和增加治疗设备利用率；Roland等[13]认为，手术室是卫生保健管理的重要资源，将手术室的规划过程分解为2个连续的阶段：即规划阶段和调度阶段，并提出一种基于遗传算法的启发式求解方法来对手术室调度进行优化求解；Gilleskie[14]分析了急性疾病发作期间，男性和女性患者的缺勤偏好及医疗消费行为，并提出以类动态评估优化决策模型，其中包括：缺勤与治疗偏好、康复的有效性及经济诱因在确定缺席的次数和时间的作用；Vijayakumar等[15]针对当地公立医院手术资源紧张的情况，基于优先级的情况，采用混合整数规划模型，对多周期、多资源的复杂手术调度问题进行了解决；Desser[16]针对挪威的医疗机构在治疗罕见病与常见病之间的资金分配问题进行了调研，其结果表明，在治疗大量常见病的同时，政策制订者会保留部分资金用于罕见疾病患者的治疗；Range等[17]针对患者入院调度(PAS)的问题，考虑患者床位分配等约束条件，提出了一种启发式优化的动态调度方法；Marques等[18]总结了葡萄牙国家卫生计划中对医院单位提出的2个主要原则：即提高效率的利用现有资源和减少轮候手术。然而，上述研究对中医康复医学系统的构建要素缺乏系统性描述，并且针对系统中的复杂医疗资源调度问题少有文献进行报道。

5.2 相关生产调度方法

如何更加合理高效地建立医疗资源调度模型，是目前医疗管理中的研究热点。医疗资源的管理与调度在一定程度上可归结为一类广义的生产调度问题[19]。生产调度是NP完全问题(非多项式确定问题)，其研究目标是在有限的资源条件下，根据生产的目标与约束，为每个加工对象合理分配资源。生产调度具有计算度复杂、随机不确定、多约束以及多目标等特点。目前，众多学者对生产调度的方法进行了详细的研究，肖志娇等[20]指出在实际调度工作中，要考虑实际任务的动态特性，并设置以总任务延迟时间最小化和总任务提前时间最大化的多目标优化问题，来进行任务调度。虽然上述讨论从不同角度给出了生产调度策略，而面向中医康复医疗资源的调度问题，目前还缺乏统一的结构化描述，鲜有文献明确给出中医康复资源调度中的目标函数及其约束条件。

6 结论

本研究针对中医康复医疗资源(康复训练、针灸、推拿等)均需医师陪同的时间调度问题进行建模，明确提出了中医康复医疗资源调度的目标为时间最优，并给出了调度过程的约束条件。采用遗传算法来求解最优的调度序列，为中医康复医疗资源调度提供一条可行的途径。同时，针对传统医院管理调度研究中少有针对中医康复资源调度建模及优化的情况，给出了智慧中医康复系统的框架。在建立智慧中医康复资源调度数学模型的基础上，提出一类基于遗传算法的智慧中医康复资源调度方法。本研究中的5例吞咽功能障碍患者康复治疗调度过程以及20例虚拟患者的仿真调度模拟，验证了本研究所提方法的正确性与有效性。

然而，本研究是非常基础性研究，有众多研究内容急待探讨与解决，如在医护人员休息、治疗设备故障等不确定型约束的条件下的动态调度方法，以及所提优化调度方法的软件可视化方法等。在未来的工作中，将侧重研究上述问题的解决方法，努力完善并实现相关调度研究的临床应用，为患者和医疗资源的有效配置提供可靠的方法。

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A research for scheduling method of rehabilitation medical resource for smart traditional Chinese medicine based on genetic algorithm and its application on the treatment for dysphagia

CHEN Jie, SU Chong//
China Medical Equipment,2017,14(3):6-12.

Objective: To explore a scheduling method of rehabilitation medical resource for smart traditional Chinese medicine(TCM) for dysphagia because of cerebral apoplexy in order to save diagnosis time for patient and reasonably arrange treatment process for medical personnel. Methods: We designed the framework of smart TCM rehabilitation system, and proposed the medical resource scheduling model including acupuncture, massage and rehabilitation training. In addition, the genetic algorithm was employed to establish the scheduling method under the optimal objective towards the scheduling time. Results: (1) The treatment time of five dysphagia patients by using rehabilitation resource scheduling in Beijing Zhongguancun Hospital were saved 42.5% from the total treatment time compared to without scheduling; (2)The rehabilitation process of twenty virtual dysphagia patients were treated by the simulation scheduling, and 71% of total treatment time was saved. The efficiency of diagnosis and treatment was improved obviously . Conclusion: Smart TCM rehabilitation resource scheduling method can be used in an assisted rehabilitation therapy for dysphagia because of cerebral apoplexy, and it can improve the efficiency of diagnosis and treatment for patient and save a lot of medical resources.

Smart rehabilitation of tradition chinese medicine; Dysphagia; Rehabilitation medical resource; Scheduling; Genetic algorithm

1672-8270(2017)03-0006-07

R2-03

10.3969/J.ISSN.1672-8270.2017.03.002