名未満なので、2(=10-8)名の「補欠繰り上げ」を行う。名分の補欠繰り上げをする。指名して、仮マッチに繰り上げる。他に希望する病院がないのでアンマッチ確定とする。仮マッチしているので、これを最終マッチングとして作業を終了する。アルゴリズムはステップ1~4を何巡か繰り返した後に終了する。その場合でも必要な繰り返し数は膨大にはならず、市販のパソコンで十分実行できる程度である。解説で述べた「より望ましいマッチング」を与えていることである。アルゴリズムはその点が改善されているのである。アルゴリズムには次のような特長がある。アルゴリズムでは、「補欠繰り上げ」ステップの実行により、充足数が増えて、病院と学生の希望順位をよりよく反映したマッチングが実現できる。アルゴリズムの「補欠繰り上げ」は必ず地域定員を守る。名のみを仮マッチさせて地域定員を遵守する。アルゴリズムは研修医の地域偏在の解消を妨げるアルゴリズムではない。アルゴリズムは各病院の設置定員も必ず守る。決まる補欠の数は、補欠を全員繰り上げても設置定員を超えないように設定される。アルゴリズムは人気病院への希望集中をそのまま反映させるアルゴリズムではなく、医師不足に苦しむ病院がより苦境に立たされる心配は少ないと思われる。アルゴリズムでは、学生は真の希望順位を申告することが最適となる。アルゴリズムは「第1希望単願の方が補欠繰り上げされやすい」ということはなく、すべての病院を希望順に正直に書くのが最適となっている。このことはマッチング制度が参加者に信頼されるために重要な性質だと考えられる。4.おわりに近年の医療問題を受けて研修医を「地域連携で育てよう」という意識が高まってきている。このような考えを政策として実行に移す際には、研修先決定のアルゴリズムもその目標にふさわしいものにする必要がある。アルゴリズムは、地域連携医療の実現に役立つかもしれない。アルゴリズムは学生や病院の希望をよりよく汲み取ることができ、マッチングの公平性や参加者の満足度を高めることができると思われる。この方法は新しいものであるために実地に導入されたことがなく、実際にマッチングがどの程度改善するのかはまだ分かっていない。アルゴリズムを使用した場合の効果をより正確に推定する努力はこれからの課題である。ここで「学生」とは、研修を希望する医学部卒業予定者や新医師のことを指す。本稿ではシンプルに「学生」という言葉を用いることにする。すべての相手を希望順位表に載せなければいけないわけではなく、マッチを希望しない相手については希望順位表に載せなくともよい。KB注意:コメントは管理者の承認後表示されます。新しいコメントの投稿あなたのお名前:メール:このフィールドの内容は非公開にされ、公表されることはありません。