各位
ヘルスケアのOR研究部会幹事の伊藤真理（神戸大学）です．
この度，ヘルスケアのOR研究部会では，第22回研究会をハイブリッド形式で開催いたします．
当日は懇親会(三宮周辺)も予定しておりますので，ご関心のある方はオンサイト参加もぜひご検討ください．
参加をご希望の方は，以下のリンクより参加登録をお願いします．（発表申込済みの方も参加登録をよろしくお願いいたします．）https://forms.gle/biysa7x1bBZij9S56
*2日目の昼食（弁当）を無料で提供いたします。希望される方は12/4までにご登録ください．
*懇親会に参加希望の方は12/12までにご登録ください．
*参加のみご希望の方は，当日まで登録可能です．
これまで本研究会にご参加いただいたことのない方も，どうぞお気軽にご参加ください．
よろしくお願いいたします。
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「日本オペレーションズ・リサーチ学会第22回ヘルスケアのOR研究部会 先端セミナー、共催：神戸大学数理・データサイエンスセンター」
- 日程
2025年12月20日（土）、21日（日）
- 場所
ハイブリット開催（神戸大学 六甲台第２キャンパス Vschool または Zoom）
http://www.value.kobe-u.ac.jp/
- プログラム
12月20日（土）
一般口演（座長：小笠原悠 東京都立大学）
15:00 – 15:30
DPC データに基づくCOVID-19治療プロセスに対する分析フレームワーク
笠井颯太*（東京理科大学）、後藤允（東京理科大学）、新城大輔（東京科学大学）、佐藤大介（藤田医科大学）、伏見清秀（東京科学大学）、
本研究では，高齢者のコロナ患者を対象にDPCデータを用いてプロセスマイニングを実施し，診療プロセスの標準化と逸脱の定量分析を行った．クラスタリングにより標準プロセスを定め，逸脱の種類や頻度，逸脱コストを算出した．これにより，逸脱が診療結果や在院日数，医療費などに及ぼす影響を調査した，今後は，治療行為の統合やコスト・転帰との関連を分析し，効果的な診療プロセスの提案を目指す．
15:30 – 16:00
訪問リハビリテーションにおけるスケジューリング問題の訪問診療・看護・介護への適用について：あきる台病院の事例
田中悠斗*（電気通信大学）、軽部幸起（電気通信大学）、伊藤真理（神戸大学）、山田哲男（電気通信大学）、海老澤健太（あきる台病院/医療法人財団暁）
高齢化が進む日本において，医師による定期的な受診が必要だが，通院が困難である状況に置かれている高齢者に対して，医師や療法士が利用者宅を巡回して，サービスを提供する訪問ケアサービスの需要が高まっている．訪問ケアサービスの一例として，スタッフの総移動時間と最遅訪問時間を考慮した訪問リハビリテーションのスケジューリングモデルを作成した．これらの研究を，他の訪問ケアサービスに適用する場合は，サービス形態が違うためサービス提供時間や利用者とスタッフのマッチングなどを考慮する必要がある．本研究では，訪問リハビリテーションのスケジューリングモデルの，他形態の訪問ケアサービスへの適用可能性について検討する．
16:00 – 16:15 休憩（15分）
精度と計算時間を考慮した温熱治療支援システムの開発
國領大介（神戸大学大学院システム情報学研究科）
温熱治療はがん患者の負担を低減する低侵襲治療の一種であり，安全で効果的な治療を行うため，磁気共鳴画像（MRI）による患部の温度や組織変化を監視する技術が開発されています．しかし，腹腔臓器を対象とした治療では呼吸性移動による大きな変位・変形が生じるため，加温位置を呼吸性移動に合わせて追尾する必要があります．この課題に対し，計算効率の高い加温位置追尾法と変位・変形に耐えうる温度計測法が不可欠です．本講演では治療に求められる精度と計算時間の両立を目指した温熱治療支援システムの開発について，これまでの取り組みを紹介いたします．
18:30- 懇親会（三宮周辺）
12月21日（日）
International Session (Chair: Aurelius Aaron, The Hong Kong Polytechnic University）
11:00 – 11:30
Fight or Flight? Influence of Chatbots on Mental Health Counselors’ Online Participation
Yunbao Zhang*（School of Management, Shandong University）、Xuemei Fu（School of Management, Shandong University）、Shuyu Liang（School of Management, Shandong University）
Artificial intelligence-enabled chatbots are being integrated into online mental health communities (OMHCs), reshaping how healthcare support is provided. As mental health counselors’ participation is vital to the sustainability of these platforms, it is critical to understand how counselors react to the introduction of chatbots. Drawing on social comparison and social identification theories, this study examines the causal impacts of chatbot introduction on counselors’ participation behaviors. Leveraging a quasi-natural experiment from a leading Chinese OMHC that deployed chatbots during the study period, it employs a regression discontinuity design to identify the treatment effects. The results reveal a double-edged sword effect of chatbot introduction on counselor participation. Specifically, after the introduction of chatbots, the motivation of counselors to provide answers has diminished, reflecting that counselors would “flee” from chatbot-induced competition. Concurrently, counselors would provide more differentiated answers to enhance competitiveness, particularly differentiating their answers from chatbot-generated answers, reflecting that counselors would “fight” against chatbot-induced competition. These findings offer theoretical insights into human–machine collaboration and provide practical guidance for OMHC managers to effectively deliver healthcare services in the era of AI.
11:30 – 12:00
Linking Circadian Misalignment to Occupational Burnout and Turnover Intention: Evidence from a Multilevel Study among Nurses
Mengze Zhang*（School of Management, Shandong University）、Weibo Liu（School of Management, Shandong University）、Zizhuo Wang（School of Management, Shandong University）
The complex issue of nursing turnover intention and occupational burnout continue to challenge the sustainable development of the healthcare system. These issues not only seriously threaten nurses’ physical and mental health, but also reduce nursing quality and increase patient safety risks. The factors affecting turnover and burnout of nurses were explored in this study. Bayesian multilevel structural equation modeling was employed to examine both individual level and cross-department level factors. At the individual level, the model tested how circadian rhythm disruption influences burnout and intention through the mediating role of mental health (i.e., depression). At the departmental level, the model assessed the cross-level moderating effect of departmental night shift workload on the pathway from circadian rhythm disruption to depression. To capture nurses’ circadian rhythm disruption characteristics, this study proposes an innovative management-oriented indicator . Results indicate that, circadian rhythm disruption significantly predicts nurses’ depression degrees, with depression mediating its impact on burnout and turnover . At the departmental level, workload exhibited heterogeneous moderating effect.
12:00 – 13:00 昼食休憩（60分）
13:00 – 13:30
Research on the “medical industry-enterprise” data sharing strategy in public health emergencies
Yizheng Zhao*（Shandong University）、Jianghua Zhang（Shandong University）、Tiantian Wang（Shandong University）
Amid the rapid development of the artificial intelligence (AI) pharmaceutical industry, patient data sharing faces a dual challenge: meeting AI models’ urgent demand for large-scale, high-quality data while safeguarding patient privacy. Balancing these two aspects offers new opportunities for responding to public health emergencies. This paper studies a two-tier pharmaceutical supply chain consisting of an AI pharmaceutical firm and a medical institution, examining three scenarios—no sharing, data sharing with low privacy protection, and data sharing with high privacy protection—under both normal and emergency conditions. The results show that: (1) sharing patient data under either low or high privacy protection enhances producer surplus, patient surplus, and social welfare; (2) when drug development is highly difficult, low-privacy data sharing is preferred during emergencies to support R&D, whereas when it is less difficult, high-privacy data sharing better balances R&D efficiency and privacy protection; and (3) regardless of whether the AI firm, medical institution, patients, or government determines the data-sharing level, the outcomes remain consistent. This study provides theoretical insights for data-sharing strategies and emergency management in AI-driven pharmaceutical innovation.
13:30 – 14:00
救急医療における最適病床数の検討ー患者受入率と病床運営の視点からー
市原寛之*（中部大学）、野々垣優那（中部大学）、伊藤真理（神戸大学）、猪口貞樹（海老名総合病院）
救急搬送患者が医療機関に受け入れられない「不応需」は、患者の病状悪化や医療機関における経済的損失を招く社会的課題である。不応需の発生要因の一つとして、病床数不足が挙げられる。病床を増設すれば応需件数は増えるが、その一方で病床維持に伴う運営コストが増大する。本研究では病床数や来院患者数、入院日数のデータを用いて、利用病床数や不足病床数を算出するシミュレーションモデルを構築した。このモデルを用いて、各種運営条件下で病床数増加による累積不応需数の減少を数値的に検証し、その結果から病床拡充と運営費抑制の優先度を評価する。