A review of the healthcare-management (modeling) literature published at Manufacturing and Service Operations Management

Healthcare systems throughout the world are under pressure to widen access, improve efficiency and quality of care, and reduce inequity. Achieving these conflicting goals requires innovative approaches, utilizing new technologies, data analytics, and process improvements. The operations management community has taken on this challenge: more than 10% of articles published in M&SOM in the period from 2009 to 2018 has developed analytical models that aim to inform healthcare operational decisions and improve medical decision-making. This article presents a review of the research published in M&SOM on healthcare management since its inception 20 years ago and reflects on opportunities for further research

Robust Fluid Processing Networks

Fluid models provide a tractable and useful approach in approximating multiclass processing networks. However, they ignore the inherent stochasticity in arrival and service processes. To address this shortcoming, we develop a robust fluid approach to the control of processing networks. We provide insights into the mathematical structure, modeling power, tractability, and performance of the resulting model. Specifically, we show that the robust fluid model preserves the computational tractability of the classical fluid problem and retains its original structure. From the robust fluid model, we derive a (scheduling) policy that regulates how fluid from various classes is processed at the servers of the network. We present simulation results to compare the performance of our policies to several commonly used traditional methods. The results demonstrate that our robust fluid policies are near-optimal (when the optimal can be computed) and outperform policies obtained directly from the fluid model and heuristic alternatives (when it is computationally intractable to compute the optimal).National Science Foundation (U.S.) (Grant CNS-1239021)National Science Foundation (U.S.) (Grant IIS-1237022)United States. Army Research Office (Grant W911NF-11-1-0227)United States. Army Research Office (Grant W911NF-12-1-0390)United States. Office of Naval Research (Grant N00014-10-1-0952

Accurate and efficient approximation of large-scale appointment schedules

Setting up optimal appointment schedules requires the computation of an inherently involved objective function, typically requiring distributional knowledge of the clients' waiting times and the server's idle times (as a function of the appointment times of the individual clients). A frequently used idea is to approximate the clients' service times by their phase-type counterpart, thus leading to explicit expressions for the waiting-time and idle-time distributions. This method, however, requires the evaluation of the matrix exponential of potentially large matrices, which already becomes prohibitively slow from, say, 20 clients on. In this paper we remedy this issue by recursively approximating the distributions involved relying on a two-moments fit. More specifically, we approximate the sojourn time of each of the clients by a low-dimensional phase-type, Weibull or Lognormal random variable with the desired mean and variance. Our computational experiments show that this elementary, yet highly accurate, technique facilitates the evaluation of optimal appointment schedules even if the number of clients is large. The three ways to approximate the sojourn-time distribution turn out to be roughly equally accurate, except in certain specific regimes, where the low-dimensional phase-type fit performs well across all instances considered. As this low-dimensional phase-type fit is by far the fastest of the three alternatives, it is the approximation that we recommend.Comment: 21 pages, 8 figure

Port Terminal Appointment Scheduling Problem

El constante aumento del transporte marítimo de los últimos años ha llevado a los operadores de terminales marítimas a investigar nuevas soluciones que aumenten su rendimiento. Un ejemplo actual es la resolución publicada por la Agencia del Petróleo de Brasil en julio de 2022, en la que destaca la importancia de contar con una metodología de programación de citas estructurada para organizar las operaciones buque-tierra.Esta investigación tiene tres objetivos principales: el primero de ellos es abordar el problema de programar citas desde diferentes perspectivas para ayudar al proceso de diseño de tales soluciones. El segundo es facilitar modelos de programación de citas que puedan ayudar a las terminales en sus procesos de optimización. El tercero es estudiar diferentes planteamientos sobre el valor de la información, diferentes plazos de programación, coordinación entre los equipos operativos y de programación, diferentes perfiles de congestión de la agenda, niveles de incertidumbre y normas de programación de atraque, entre otros.El reto consiste en encontrar un plan de cita optimizado que permita maximizar las ganancias de las terminales, considerando particularidades de cada solicitud de operación, incertidumbres en plazos de llegada y en procesamiento de los buques, los costes y ganancias vinculados a los contratos y la norma de secuenciación de atraques que utilizan los equipos operativos.Por un lado, existirán contribuciones en la parte de gestión a través de ideas que pueden impulsar el rendimiento de las terminales. Por otro lado, existirán aportaciones académicas a través de propuestas de modelos de programación de citas que incorporan la aleatoriedad en parámetros y consideran las llegadas como variables endógenas, conforme a diferentes perfiles de solapamiento de la agenda. Por tanto, se propondrán varias heurísticas, que abordarán los problemas de programación de citas aleatorios, enteros y no lineales (SINP, por sus siglas en inglés). Tienen en cuenta las solicitudes de los clientes, los acuerdos contractuales, las distribuciones de plazos de retraso / procesamiento y la norma predefinida de secuencia de atraques como insumos. En función de lo rentable que sean las operaciones, se define qué buques se aceptan o rechazan para operar, así como la fecha de la cita que se espera que se produzca.Debido a cuestiones de dimensionalidad, se propone una metodología de descomposición llamada ¿Cluster First, Schedule Second¿ (Primero agrupar, luego programar) con el fin de reducir el plazo de resolución. El problema principal se descompone en otros más pequeños que se resuelven de manera secuencial mediante la aproximación de la media muestral, de manera que la programación de cada grupo afecta a los siguientes. Los resultados de los modelos de optimización también se evalúan en un entorno de simulación de acontecimientos discreto que reproduce varias restricciones presentes en terminales congestionadas.Por último, se propondrá un conjunto de diez preguntas de investigación que guiarán todo el proceso de experimentación utilizado para probar diferentes temas sobre el problema de programación de citas de terminales portuarias. Entre las conclusiones, cabe destacar que los resultados muestran que las terminales especialmente congestionadas pueden lograr mejoras significativas en beneficios con medidas como las que se presentarán. También, se puede estudiar dar incentivos a los clientes para obtener más información por adelantado sobre la operación, así como aumentar la flexibilidad en la disponibilidad de días. Responder a los clientes de forma estadística dio mejores resultados, puesto que la terminal puede tomar la decisión con toda la información. En caso de que los clientes valoren respuestas dinámicas, una sugerencia podría ser ofrecerles un servicio superior para reducir el impacto general. En términos de normas de atraque, el método FIFO presentó buenos resultados en el caso de terminales con agendas congestionadas, mientras que la norma por programación fue mejor en situaciones con poco solapamiento. En el caso de llegadas al mismo tiempo, se recomienda priorizar en función de las desviaciones más pequeñas. Además, un resultado sorprendente es que las incertidumbres en las llegadas pueden, en algunos casos, ser beneficiosas, pero aceptar ventanas de tiempo en lugar de una fecha programada no lo es.<br /

A stochastic programming approach for chemotherapy appointment scheduling

Chemotherapy appointment scheduling is a challenging problem due to the uncertainty in pre-medication and infusion durations. In this paper, we formulate a two-stage stochastic mixed integer programming model for the chemotherapy appointment scheduling problem under limited availability and number of nurses and infusion chairs. The objective is to minimize the expected weighted sum of nurse overtime, chair idle time, and patient waiting time. The computational burden to solve real-life instances of this problem to optimality is significantly high, even in the deterministic case. To overcome this burden, we incorporate valid bounds and symmetry breaking constraints. Progressive hedging algorithm is implemented in order to solve the improved formulation heuristically. We enhance the algorithm through a penalty update method, cycle detection and variable fixing mechanisms, and a linear approximation of the objective function. Using numerical experiments based on real data from a major oncology hospital, we compare our solution approach with several scheduling heuristics from the relevant literature, generate managerial insights related to the impact of the number of nurses and chairs on appointment schedules, and estimate the value of stochastic solution to assess the significance of considering uncertainty