強化学習を用いた構築型ナーススケジューリング：さまざまな生活スタイルをもつ看護師への対応

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC11-2-9

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): Constructive Nurse Scheduling Using Reinforcement Learning: Dealing with Nurses with Various Lifestyles

著者名: 永吉 雅人（新潟県立看護大学）,玉置 久（神戸大学）

著者名(英語): Masato Nagayoshi (Niigata College of Nursing),Hisashi Tamaki (Kobe University)

キーワード: ナーススケジューリング|強化学習|勤務パターン|生活スタイル|構築型探索|Nurse scheduling|Reinforcement learning|Nurse work patterns|Lifestyle|Constructive search

要約(日本語): ナーススケジューリング問題に関して，現在までにさまざまな研究が行われているものの，実際に運用するためには、様々な制約条件や評価値を含めた調整が必要となり，作成された勤務表もそのままでは実用には耐えられないことが多い．そこで筆者らは，強化学習を用いた構築型ナーススケジューリングを提案している．本稿では看護師の勤務パターンの評価について数種類想定した場合において、つまり、さまざまな看護師の生活スタイルを考慮した場合において、修正勤務表の作成可能性を検討する。