運用任務-科技適配模式建構醫療人員排班系統雛型

蔡子滔

doi:10.6840/cycu201900629

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运用任务-科技适配模式建构医疗人员排班系统雏型

Applying task-technology fit model to construct a medical staff scheduling system prototype

蔡子滔 , 硕士　　导师：陈平舜　　

繁体中文 DOI： 10.6840/cycu201900629

医疗人员排班系统；任务-科技适配模式；约班及约假；人员排班； Medical staff scheduling system ； Task-technology fit model ； Predetermined schedule ； Day-off reservation ； Staff scheduling

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摘要 │ 参考文献 (33) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

This research uses the task-technology fit model (TTF) to measure the technological characteristics of information technology systems as a reference for constructing a medical staff scheduling system prototype for identifying function requirements and designing human interfaces. After the evaluation of the proposed medical staff scheduling system has been executed, this research excludes compatibility from the 13 technological characteristics of the TTF, and adds two technological characteristics into consideration, customization and scalability.
Based on the revised technological characteristics of the TTF, this research develops the flexible scheduling functions to satisfy daily manpower requirements and allow predetermined schedules and day-off reservations for hospital's radiologists. Based on flexibility, customization, and scalability, the developed system is able to accommodate multiple algorithms to generate a better medical staff schedule, which satisfies soft and hard constraints. Furthermore, the scheduler can choose the required soft and hard constraints from all constructed constraints. The developed medical staff scheduling system prototype will be easily extended to add or modify constraints in case of requirement or regulation changes. Therefore, the results of this study provide a fundamental prototype for system developers to develop a customized medical staff scheduling system for each medical staff unit.

参考文献 ( 33 ) 〈TOP〉

蔡嘉哲，运用万用启发式演算法解医护人员排班问题，中原大学工业与系统工程学系硕士论文，2015。
连结：
参考文献
Awadallah, M. A., Bolaji, A. L., and Al-Betar, M. A. (2015). A hybrid artificial bee colony for a nurse rostering problem. Applied Soft Computing, 35, 726-739.
Burke, E. K., De Causmaecker, P., Vanden Berghe, G., and Van Landeghem, H. (2004). The state of the art of nurse rostering. Journal of Scheduling, 7(6), 441-499.
Burke, E. K., Li, J. P., and Qu, R. (2010). A hybrid model of integer programming and variable neighbourhood search for highly-constrained nurse rostering problems. European Journal of Operational Research, 203(2), 484-493.

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