Ein metaheuristisches Optimierungsverfahren für Ausbildungspläne im Ärzt*innenausbildungsmanagement

Abstract

Die Einsatzplanung in der postgradualen Ausbildung von Turnusärzt*innen stellt sich als komplexes Planungsproblem dar. Dieses Problem wird in Österreich aktuell mangels Alternativen vorwiegend händisch und unter Zuhilfenahme einfacher, ungeeigneter Hilfsmittel behandelt, was mit hohem Personal- und Zeitaufwand einhergeht. In dieser Arbeit wurde ein metaheuristisches Verfahren, basierend auf einem genetischen Algorithmus, zur automatisierten Erstellung und Optimierung von Einsatzplänen für die Ausbildung von Turnusärzt*innen entwickelt. Dazu wurden relevante Ziele und Randbedingungen unter Berücksichtigung von Stakeholder-Interessen und den gesetzlichen Rahmenbedingungen identifiziert und formuliert. Das in dieser Arbeit erzeugte Artefakt umfasst, neben einem Algorithmus zur Lösung vorliegender Probleminstanzen, Werkzeuge zur Bewertung existierender Lösungen hinsichtlich ihrer Güte und Korrektheit sowie zur Visualisierung besagter Lösungen. Das gesamte Artefakt kann in der operativen Personalplanung in österreichischen Krankenhäusern eingesetzt werden, um den künftigen Personaleinsatz in der ärztlichen Ausbildung zu planen und zu optimieren. Das entwickelte Verfahren ist dabei in der Lage, zulässige und vergleichsweise gute Lösungen für vorliegende, reale Planungsprobleme zu finden. Damit kann es als Assistenzsystem für die automatisierte Einsatzplanung verstanden werden, das sowohl gesellschaftlichen als auch wirtschaftliche Nutzen stiftet. Es trägt zur Entlastung und Einsparung erforderlicher Personalressourcen in der Planung sowie in der Ausbildung bei und kann so der aktuellen Personalknappheit im Gesundheitsbereich entgegenwirken. Das Verfahren liefert eine Basis für künftige Entwicklungen in der automatisierten Einsatzplanung von Turnusärzt*innen, und kann für den Einsatz in anderen Ländern adaptiert und hinsichtlich seiner Laufzeiteigenschaften optimiert werden.

The scheduling of postgraduate medical residents is a complex planning problem. In Austria, this problem is currently handled mainly manually and with the help of simple, unsuitable aids due to a lack of alternatives, which is associated with high personnel and time efforts. In this work, a metaheuristic method, based on a genetic algorithm, was developed for the automated generation and optimization of training schedules for medical residents. For this purpose, relevant objectives and constraints were identified and formulated, taking into account stakeholder interests as well as the underlying legal framework. The artifact generated in this work includes, alongside an algorithm for solving existing problem instances, tools for evaluating existing solutions in terms of their quality and correctness, as well as for visualizing said solutions. The entire artifact can be used in operative personnel planning in Austrian hospitals to plan and optimize future personnel assignments in medical training. The developed method is able to find feasible and comparatively good solutions for existing, real planning problems. Thus, it can be considered an assistance system for automated personnel scheduling, which provides both social and economic benefits. It contributes to the relief and reduction of necessary personnel resources in planning as well as in training and thus can counteract the current shortage of personnel in the health care sector. The method provides a foundation for future developments for automated scheduling of medical residents, and can be adapted for application in other countries and optimized with regard to its runtime properties.