美国马萨诸塞大学阿默斯特分校研究团队近日在《美国医学信息学协会杂志》发表最新成果，通过机器学习分析贝斯特医疗中心近三年近8.65万台手术记录，首次从外科医生视角破解手术排班效率难题。传统医院多采用固定时段排班，难以应对临床高度不确定性，导致手术室空置与医生时间浪费。研究团队提出间隙时间概念，即单台手术结束至下一台手术开始之间的过渡期。数据表明，前后手术是否为急诊、是否涉及胸心外科，以及手术负荷等级是预测间隙时长的核心变量。该研究指出，精准预测间隙时间可转化为可回收的有效间隙时间，从而动态优化排班表。在医疗系统面临资源错配与成本攀升的背景下，此项工程化方法有望显著提升手术室周转率。美国医学协会预测至2036年美国将面临逾万名外科医生短缺，优化现有专家时间配置将成为缓解医疗供需矛盾的关键。该成果为医院运营提供数据驱动决策支持，展示工业工程方法在复杂医疗系统中的应用潜力，有望有效降低医疗成本、减轻医生职业倦怠并改善患者预后。