コンコルディア大学研究チームが開発した手術室予約最適化AIツールが、医療機関の手術待ち時間短縮と緊急対応能力の向上に貢献する。機械・産業・航空宇宙工学部のホセイン・ハシェミ・ドゥラビ准教授が率いるチームは、人工知能を活用した統合計画フレームワークを構築した。本モデルは、手術室の稼働日程、開始時刻、延期対象の症例を一元管理し、既存手法に比べ変数数を大幅に削減することで計算効率を劇的に向上させた。週単位の数百件規模の手術スケジューリングにも実務レベルで適用可能となっている。 同システムの核心的な機能は、日次単位での動的再計画能力である。術前急変や当日発生の救急手術が入力された場合でも、他の患者への影響を最小限に抑えつつ、適度な残業、追加手術室の稼働、選択的症例の優先度調整によりシームレスに対応する。国際生産研究誌に掲載された論文によると、シミュレーションデータとイタリア・ナポリの病院から提供された実際の手術日程を用いた実証試験では、緊急搬入ケースを元の計画から限定的な変更で吸収することに成功した。 研究陣は、本ツールの実装により手術待ちリストの削減、当日キャンセル率の低下、救急症例によるシステム負荷の平滑化が実現できると期待する。資源配分の最適化を通じて病院の運営コスト管理支援にも寄与するとともに、臨床現場での実用性をさらに検証し、より広範な医療機関への展開を目指す。