Assortment Optimization for Patient-Provider Matching

要約

上昇するプロバイダーの売上高は、医療管理者が頻繁に患者を利用可能なプロバイダーに再戦することを強制します。
再戦の負担を軽減するために、品揃えの最適化を通じて患者とプロバイダーを一致させるためのアルゴリズムを研究します。
患者プロバイダーマッチングモデルを開発し、各患者にプロバイダーのメニューを同時に提供し、その後患者にプロバイダーを選択します。
各種を前もって提供することにより、管理者は物流の容易さと患者の自律性のバランスをとることができます。
品揃えの最適化に関するポリシーを研究し、さまざまな問題設定の下でパフォーマンスを特徴付けます。
品揃えポリシーの選択は、問題の詳細、特に患者の一致意欲と患者とプロバイダーの比率に大きく依存していることを実証します。
実際のデータでは、患者の特性に基づいて品揃えのサイズを調整することにより、貪欲なソリューションよりも最良のポリシーが貪欲なソリューションよりも13％を改善できることを示しています。
私たちは、結果に触発された現実世界の患者プロバイダーマッチングシステムを実行するための推奨事項で締めくくります。

要約(オリジナル)

Rising provider turnover forces healthcare administrators to frequently rematch patients to available providers, which can be cumbersome and labor-intensive. To reduce the burden of rematching, we study algorithms for matching patients and providers through assortment optimization. We develop a patient-provider matching model in which we simultaneously offer each patient a menu of providers, and patients subsequently respond and select providers. By offering assortments upfront, administrators can balance logistical ease and patient autonomy. We study policies for assortment optimization and characterize their performance under different problem settings. We demonstrate that the selection of assortment policy is highly dependent on problem specifics and, in particular, on a patient’s willingness to match and the ratio between patients and providers. On real-world data, we show that our best policy can improve match quality by 13% over a greedy solution by tailoring assortment sizes based on patient characteristics. We conclude with recommendations for running a real-world patient-provider matching system inspired by our results.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google