Penggunaan Algoritma Greedy dan Deep Reinforcement Learning untuk Optimasi Jadwal Operasi dalam Adaptive Scheduling

Abstract

Operating room scheduling faces persistent challenges in healthcare facilities worldwide, with inefficiencies leading to resource wastage, extended patient waiting times, and staff burnout. This study addresses these challenges through three methodologies: greedy algorithm, deep reinforcement learning (DRL), and a novel hybrid model. Analysis of 35,000 surgical procedures revealed significant inefficiencies in current practices, including OR overutilization (463.87%), substantial waiting times (170.07 minutes), and frequent delays (58.39% of procedures). The hybrid model demonstrated superior performance, achieving a 34.2% reduction in OR utilization, 55.9% reduction in waiting times, and 87.5% improvement in on-time procedures compared to baseline. These improvements translated into significant clinical benefits, including reduced staff overtime (57.1%) and enhanced emergency case accommodation (17.6%). The hybrid model's resilience to operational disruptions and balanced performance across multiple dimensions provides compelling evidence for implementing adaptive scheduling methodologies in clinical practice, offering a comprehensive solution that balances efficiency, adaptability, and patient-centered care.Penelitian ini membahas optimalisasi penjadwalan ruang operasi melalui tiga pendekatan utama: algoritma greedy, deep reinforcement learning (DRL), dan model hibrida yang inovatif. Analisis terhadap 35.000 prosedur bedah mengungkapkan berbagai ketidakefisienan dalam praktik penjadwalan saat ini, termasuk pemanfaatan ruang operasi yang berlebihan (463,87%), waktu tunggu yang tinggi (170,07 menit), serta keterlambatan prosedur yang sering terjadi (58,39%). Model hibrida menunjukkan kinerja yang unggul dengan penurunan pemanfaatan ruang operasi sebesar 34,2%, pengurangan waktu tunggu sebesar 55,9%, dan peningkatan ketepatan waktu pelaksanaan prosedur sebesar 87,5% dibandingkan kondisi awal. Peningkatan ini berdampak signifikan secara klinis, termasuk pengurangan lembur tenaga medis sebesar 57,1% dan peningkatan kapasitas penanganan kasus gawat darurat sebesar 17,6%. Ketahanan model hibrida terhadap gangguan operasional serta kinerjanya yang seimbang dalam berbagai aspek memberikan dasar yang kuat untuk penerapan metode penjadwalan adaptif dalam praktik klinis, dengan menawarkan solusi menyeluruh yang menyeimbangkan efisiensi, adaptabilitas, dan pelayanan berpusat pada pasien