杜克发现护士是化疗瓶颈，优化护士排班即可解决

杜克癌症研究所是一家大型癌症中心，希望改善患者获得化疗的机会。患者要经过门诊、放射科、药房、检验科和肿瘤治疗设施，等待时间影响了体验。

研究人员建立了离散事件模拟，预测患者等待时间和整个中心的资源利用率。研究表明，肿瘤治疗期间护士的不可用造成了患者流程的严重瓶颈。

然后，他们开发了一个混合整数规划模型，通过优化不同类型护士的每周和每月排班来缓解瓶颈，并建立了一个模拟优化模型来优化护士轮班开始时间。杜克癌症研究所实施了这些建议。

先模拟患者流程，再优化护士瓶颈。

模拟指出了直觉和预算未发现的瓶颈。

排班调整比增加治疗能力便宜得多。

同样的工具让中心在接触诊所之前就能测试变更。

在增加能力之前，模拟整个患者旅程——真正的瓶颈可能是没有人怀疑的资源，而排班调整与建设相比几乎不花钱。

该工作入围2012年INFORMS Daniel H. Wagner奖决赛，并于2013年在《Interfaces》上发表；杜克实施了推荐的排班。