血液是医疗体系不可或缺的资源，血液供应链（blood supply chain，BSC）由献血者、流动血液中心（mobile blood donation centers，MBC）、固定血液中心（fixed blood donation centers，FBC）和医院（需求）组成。血液短暂的保质期（21天）和需求的波动性给供应链管理带来了复杂性。传统优化模型通常仅关注成本最小化，未能充分考虑服务质量，如血液的及时交付和储存时间对产品安全性的影响。此外，固定血液中心无法有效覆盖偏远地区，而单纯依赖流动血液中心则可能导致运营成本高昂。因此，亟需一种能平衡成本与质量的新型优化策略。本研究旨在通过建立目标数学模型，改善固定和流动血液中心的位置和分配情况，特别是在血液产品需求和供应充满不确定性和不可预测性的高度人口密集地区（如安卡拉），实现兼顾成本最小化与服务质量最大化的双重目标。
为了实现以上目标，本研究采用了ε约束方法——一种广泛用于解决多目标优化问题（multi-objective optimization methodologies）的技术。它允许对不同目标之间的权衡进行系统分析，将多目标优化问题转化为单一目标问题。优化两个目标包括：①成本最小化：降低献血中心的建设和运营成本，以及运输费用；②服务质量最大化：减少因早到或迟到造成的配送时间偏差，从而保障血液质量。模型设计考虑了以下关键因素：①结合固定血液中心的稳定性和流动血液中心的灵活性，提高覆盖范围；②所有配送车辆容量和速度均被纳入计算，以确保方案的可操作性；③通过安卡拉地区的实际人口分布、交通条件和医院需求数据进行模拟。核心假设包括：①每个医院仅通过一条固定路径接收血液；②每次采血及运输量不超过中心和车辆的容量；③血液采集后需经过处理和检测，才能配送至医院；④根据土耳其红新月会的统计，假设每单位血液的运输成本为500土耳其里拉/分钟。
本研究发现，在进行单目标优化时，①成本优化：使运营总成本降低约24.92%；②时间优化：配送时间缩短约18.63%。但两目标间存在显著的冲突，成本降低通常会延长配送时间，影响服务质量。在进行多目标优化时，采用ε约束法后，模型通过调整约束条件实现了两个目标的平衡。在多次模拟中，当ε=200.2时：总配送时间减少3.43%，总成本仅增加0.06%。这一结果表明，适当增加成本能够显著提升服务质量，尤其对于血液这种高需求、高敏感性的医疗资源来说意义重大。
本文提出的多目标优化模型为血液供应链的高效运作提供了创新性解决方案。通过ε约束法成功实现了成本与质量之间的平衡，为医疗物流中的资源分配、调度和运营策略优化提供了理论基础。结果表明，适度的成本投入换取更高的服务质量，是医疗体系值得采用的策略，尤其在紧急情况下，快速响应更为关键。未来研究可进一步扩展该模型在其他医疗领域的应用，如疫苗供应链和紧急医疗物资分发。
翻译：广州血液中心 欧阳剑
校对：广州血液中心 陈锦艳
PMID: 39543531 PMCID: PMC11566280 DOI: 10.1186/s12889-024-20647-x
