苏强--同济大学--大数据驱动下的院前急救资源优化配置

诊断建议
图片来源：Autonomy医 疗集团开发的CDS产品
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大数据技术的实现
能够进行数据管理、分析，并整合地理信息 系统的信息管理平台
通过有效集成GIS、 GPS与GSM，实现120 急救指挥地理信息系 统，呼救者通过拨打 120急救电话和接线 员进行信息交流，系 统提供快速定位信息 ，为急救决策提供信 息服务。
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聚类结果
将松江区的急救需求聚类为如下30个需求区域：
每一种颜色的点代表同一区域的需求，黑色 ▲为聚类质心点
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急救站点选址模型
考虑需求时空分布的随机性，设每个需求区域有一个主站和一个备用站 为其服务，以最小化启用站点数量为目标，建立规划模型：
. . . .
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急救站点选址模型


考虑救护车的可获得性，引入了救护车的繁忙概率q，最大化 期望覆盖水平
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应用案例
63 急救车 83 需求点 35 急救站点
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应用案例
-急救站年运营成本 -急救车年运营成本
-服务延误对患者造成的潜在损失成本
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应用案例
-服务延误对患者造成的潜在损失成本 中心城区每年呼叫人口的百分比 需求点 人口数量 重症病人呼叫比例 普通病人呼叫比例 重症病人每分钟损失成本 普通病人每分钟损失成本 （3）仅被“大圈”覆盖 随急救网络布局改变 （1）被“小圈”覆盖两次或两次以上 =0 （2）被“小圈” 覆盖一次，被“大 圈”覆盖一次或以上
现有分配 优化后分 情况 配情况
2 1 2 1 2 3 3 2 2 2 1 3 3 1 2 1 1 2 3 0 2 3 0 3 2 3 2 0 0 2 0 1 2 1
差值
0 2 -2 1 1 -3 0 0 1 0 -1 -3 -1 -1 -1 1 0
院
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应用案例
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覆盖模型的拓展
研究视角 考虑不同患者类型 文献 主要内容
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考虑急救站点再布 局
覆盖模型的拓展
研究视角 考 虑 随 机 因 素 的 影 响 需求数量 的随机性 文献 主要内容
Beraldi and Bruni, 应用鲁棒优化方法解决 需求数量随机情况下的 2009 救护站点选址问题
Budge et al., 2010; 通过刻画行驶时间和距 行驶时间 离之间的关系，描述救 Berman et al., 的随机性 护车行驶时间的不确定 2013 性
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应用案例
研究发现，选择合理的站点并调整车辆分配能够优化对需 求点的覆盖，减少非必要站点的运营，在现有资源限制下 的改进方案显示，新方案可使目标成本下降8.5%，双覆盖 率提升10.1%，而站点数量由35个站点减少至29个
Total Cost (RMB)
Optimized Original 88628700 96817000
一．院前急救概述 二．院前急救大数据 三．相关研究综述 四．松江区急救资源优化配置 五．发展趋势与政策解读
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研究现状

急救站点选址与救护车配置模型
模型 概念 文献 LSCP (Toregas et al., 1971); MCLP (Church and ReVelle, 1974); MEXCLP (Daskin, 1983) DSM (Gendreau et al., 1997); Hakimi, 1964 Hakimi, 1964
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急救数据空间分布
2013年松江区急救需求数量空间分布图
20
急救数据统计
3000
出车次数
2000 1000 0 1 120 90 60 30 2 3 4
每月出车次数统计
5
6
7
8
9
10
11
12
出车次数
每天出车次数统计
1 31 61 91 121 151 181 211 241 271 301 331 361

急救站点动态再布局和救护车实时调度缺乏科学的触发准则 设计

大量的现实急救数据信息没有得到充分的挖掘和利用
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在大数据支持下新的研究方向
院 前 急 救 网 络 设 计 与 优 化
规 划 层 面
站点选址
面向时空随机需求的院 前急救网络优化
救护车配置
考虑服务优先级的急救 车配置模型
运 营 层 面
分时布局
法国 德国 中国
急救模式单一，机构之间缺乏协调； 急救车驾驶员性质单一，缺乏配合； 调度人员只管派车，缺乏急救指导。
6
我国院前急救现状
急救技能培训
新加坡 1:5 悉尼 1:20 北京 1:500
《上海市急救医疗服务条例》要 求：通过报刊、电视、广播、网 络等媒体开展急救医疗服务的公 益宣传，倡导自救互救的理念， 普及急救知识和技能。
站点
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急救需求空间分布的刻画——GMM
高斯混合模型：
p x 1 k x k , k
K
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应用高斯混合模型聚类的合理性

任何复杂的分布形式都可以用多个高斯分布的混合来近似
（McLachlan and Peel, 2000）

急救需求的空间分布具有一定的稳定性，应用高斯混合模型聚类方
0
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急救数据统计
2500
2000
1500
1000
500
0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
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一天24小时急救需求变化情况
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急救数据统计
救护车到达急救现场的时间（Gamma分布）
800
600
12 GMMA 217, 3.13
出车次数
400
200
第五届质量创新论坛，上海大学,2016
大数据驱动下的院前急救资源优化配置
苏 强 同济大学经济与管理学院 2016年12月2日
大数据驱动下的院前急救资源优化配置
一．院前急救概述 二．院前急救大数据 三．相关研究综述 四．松江区急救资源优化配置 五．发展趋势与政策解读
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院前急救的重要性
院前急救：急救中心(站)受理急救呼叫后，派出救护车 将患者送达医疗机构之前，实施的现场抢救和转运途中 的紧急救治与监护。
Double Coverage Rate(%) 93.60% 83.50%
Average Delayer Time (min) 4.83 4.74
Number of Sites 29 35
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应用案例
站点名称
天山 长征 桃浦 闸北 岳阳 同济 十院 北站 市北 建工 大吉 黄浦 虹口 浦东 瑞金 市二 静安 四五五医
αij ： 0-1 决策变量，站点 j 是需求区域 i 的主站点则 αij = 1 ，否则 αij = 0； βij：0-1决策变量，站点j是需求区域i的备用站点则βij = 1，否则 βij = 0； xj：0-1变量，备选站点j被启用则xj = 1，否则xj = 0； K：需求区域的总数量； M：备选站点的总数量； W：启用的站点的集合； λi：需求区域i中产生的需求的数量，λi ~ N（μλi，σλi）； tij：站点j到需求区域i的时间； tsr：主站点到其服务的需求区域的理想行驶时间； ts1：主站点到其服务的需求区域需要满足的最大行驶时间； ts2：备用站点到其服务的需求区域需要满足的最大行驶时间
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大数据驱动下的院前急救资源优化配置
一．院前急救概述 二．院前急救大数据 三．相关研究综述 四．松江区急救资源优化配置 五．发展趋势与政策解读
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院前急救中的大数据
阶段 数据来源 呼叫数据 事故数据 患者信息 病史数据 车辆数据 人员信息 现场信息
体征监护数据 附近医院信息 交通路况信息 转运路线决策
29 29
2013年急救任务统计
2013年松江区 院前急救
呼叫：32987次 出车： 31982次 救治：26379人次
创伤患者占：46%
市一占约：50%
32
32
2013年急救任务统计
................ ……………..
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急救数据空间分布
2013年松江区急救需求点地理空间分布图
Knight et al., 以最大化抢救成功率为 目标，设计了针对不同 2012 病种患者的覆盖模型
考虑不同交通方式 并考虑多阶段问题
Cho et al., 2014
Alanis et al., 2013
对空中和陆上急救网点 进行设计优化，并考虑 了救护车和直升机将患 者送至医院的过程 应用二维马尔科夫链模 型解决救护车再布局问 题，并设计了相关的调 度规则
覆盖模型*
对预先设定的标准半径 进行覆盖
P—中位问题 P—中心问题
最小化到所有需求点的 总（平均）服务距离 最小化到所有需求点的 最大服务距离
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研究现状

双覆盖模型
使用半径不同的两个圈，使得每一个需求点都能够至少被“大圈”覆盖 一次，同时最大化被“小圈” 覆盖两次的需求点数量。
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研究现状

最大期望覆盖选址问题（MEXCLP）
0 0 120 240 360 480 600 720 840 960 1080 1200 1320 1440 1560 1680 1800 1920
用时（秒）
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急救需求的时空特征

时间随机性
现有研究往往假设急救需求在时间维度上是稳定的，从而用均值对随时间变化的 急救需求数量进行粗略描述。 对数据的统计分析发现，急救需求正态分布能够较好地描述急救需求在时间上的 随机性，周急救需求数量服从N（328,25.5），日急救需求数量服从N（48,8）