遺伝的アルゴリズムに基づく制約条件を考慮した医師の勤務割当て手法

近年，少子高齢化によって生産年齢人口が減少し，働き方が多様になったことで，育児や介護に対する負担が増大している．これらの課題を解決するため，就業機会を増やすことで就業者の意欲を向上させ，ワークライフバランスを保つ必要がある．特に，2024年度から実施された医師の働き方改革では，医師の時間外労働や休日勤務を規制することで，医師のワークライフバランスを改善することを目指している．このため，病院は一定数の勤務医師をつねに確保して医療体制を維持する必要がある．一方で，病院に勤務する医師は，研究活動，医療活動，および教育活動を行う時間を十分に確保する必要がある．これらの制約条件をすべて満たす医師の勤務割当て表を作成する問題はNP困難であり，勤務割当ての処理時間は長大化する．本論文では，勤務割当て表の最適解を探索する遺伝的アルゴリズムに基づいて，制約条件を考慮した医師の勤務割当て手法を提案する．提案手法では，厳しい制約を持つ勤務シフト処理を従来の遺伝的アルゴリズムに追加することで，実行時間の長大化を抑えるとともに，より多くの制約条件を満たす．評価の結果，厳しい制約を持つ勤務シフト処理を追加しない従来の遺伝的アルゴリズムを導入した手法と比較して，個体数にかかわらず，提案手法ではより多くの制約を満たす勤務割当て表を作成できることを確認した．また，個体数を変化させた多くの場合で，提案手法における実行時間は，従来手法に比べて短くなった．

Recently, the working-age population has been decreasing due to the falling birthrate and aging population, and the diversity of work styles has increased the burden of childcare and nursing care. In order to solve these problems, it is necessary to increase the number of job opportunities to motivate workers and maintain a good work-life balance. In particular, the work style reform of physicians implemented in FY2024 aims to improve the work-life balance of physicians by regulating their overtime and holiday work. Therefore, hospitals need to maintain a certain number of physicians to maintain the medical system. On the other hand, each physician needs to have enough time to conduct research, medical care, and educational activities. It is NP-hard problem to create work assignments for physicians that satisfy all of these constraints, and the processing time for work assignments increases. In this paper, we propose a work assignment method for physicians considering constraints based on a genetic algorithm that searches for the optimal work assignment solution. The proposed method adds a work shift process with strict constraints to the conventional genetic algorithm to satisfy more constraints without increasing the execution time. Compared to the method with the conventional genetic algorithms that do not add a work shift process with strict constraints, we confirmed that the proposed method can create work assignments that satisfy more constraints, regardless of the number of individuals. In many cases where the number of individuals was varied, the proposed method had a shorter execution time than the conventional method.