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论述大规模伤亡事件伤员分级救治的动态调度优化

作者:2016-11-25 17:25:37阅读:文章来源:未知

  伤员分级救治是灾害医疗救援中非常重要的研究问题,优化的调度能够在救治过程中挽救更多伤员的生命。现有的分级救治调度研究,大都通过START, RPM等伤员检伤分类方法将所有伤员按伤情等级划分为不同的类别,然后讨论不同伤情类别间的救治调度优化,研究细化程度停留在伤情类别层面。然而,同一伤情类别内的伤员存在个体差异,类别内不同伤员的救治耗时有着明显不同。很少有文献在考虑同类伤员个体差异的前提下,进一步研究个体伤员的分级救治调度问题。

  本文考虑,由M名伤员和针对伤员,的二个救治步骤构成的伤员救治流程。救治现场,由具有充足经验和能力的医护人员,按伤情等级对所有伤员检伤分类,其中中度伤P3,危重P2,濒危Pl,死亡D。结合伤员的受伤类型和伤情等级,检伤分类人员根据经验估计各伤员类别中每名伤员的所有救治步骤的耗时,以矩阵。表示。本文将医疗组视为伤员救治过程中医疗资源的基本单位,急救或手术。按分工不同每个医疗组只进行二个救治步骤中的一个环节,例如诊断、救治活动对资源具有独占性和排他险,且直至活动结束不被打断。在灾害救援过程中,一个医疗组同时最多救治一名伤通常存在实际救治耗时与估计出现偏差、设备故障、医疗资源耗尽及新医疗组到达等不确定的因素。考虑以上不确定性,基于干扰事件驱动,动态确定每个医疗组的救治伤员对象及个体顺序,达到救治过程中伤员死亡人数最少,是本研究拟解决的问题。

  问题模型以伤员死亡人数最少化为目标函数,建立基于个体伤员和医疗组的动态规划。为了建立规划模型,引入伤情等级概念以及伤情等级随机转化的马尔可夫链,构建被救治时刻与伤员死亡之间的概率函数关系。伤员救治问题与柔性作业车间问题(FJSP)的主要元素间存在映射关系:伤员个体对应于工件(Jobs),救治任务对应于工序(Operations),医疗组对应于机器((Machines)。虽然,与FJSP相比伤员分级救治包含更多的不确定性,但通过动态优化能够修正不确定事件对调度决策的影响。所以,借鉴柔性作业车间调度模型,适当修改后用于建立考虑个体伤员差异的动态规划模型。随后,设计基于伤情优先级启发式策略的遗传算法(GA)求解模型。最后,以一个参考5. 12汶川地震北川灾区重伤员比例的随机算例进行仿真实验。仿真数据包括20名伤员,其中濒危、危重、中度伤三类伤员数量分别为7, 3, 10,这与北川灾区伤员分类比例基本一致。医院救治现场,医疗人员被划分为3个诊断组、3个急救组以及3个手术组,完成伤员救治流程中的不同救治任务。

  仿真实验利用GA算法,对20名伤员的最优调度方案进行求解,最优方案对应死亡人数为6. 4986。由于采用概率函数,死亡人数以期望形式表示,并不完全等同于实际死亡人数。最优调度方案,将医疗资源优先分配给具有存活可能的15名伤员。为验证所提出方法的有效性、稳定性以及效率性,在三种伤员规模和医疗资源数量的组合情景下,使用算法分别求解20次:(1)情景1:伤员数量20人,诊断组、急救组、手术组的数量分别为(3, 3, 3) ; (2)情景2:伤员数量60人,诊断组、急救组、手术组的数量分别为(5, 5, 5) ; (3)情景3:伤员数量100人,诊断组、急救组、手术组的数量分别为(8, 8, 8)。20次运行结果显示:(1)三种情景下死亡人数标准差分别为0.0005, 0.0024、0. 0059,与对应平均死亡人数相比均足够小,证明了求解算法的有效性和稳定性;(2)三种情景下,程序运行平均耗时分别为6. 12秒、15. 21秒、24. 53秒,随着伤员数量的增加,程序运行时间近似线性增长,说明了求解算法的效率性。

  在证明本文调度方法的有效性、稳定性以及效率性之后,将本文算法与参考文献中不考虑同类伤情等级中个体差异的算法进行比较。在情景1中,现有算法对应死亡人数为7. 2893,与之相比本文算法将死亡人数降低10. 85%。因此,考虑同类伤员个体差异的调度优化方法,较现有文献中无个体差异的伤员救治调度,具有更好的救治效果期望。此外,还分析了设备故障、资源不足、新资源抵达等不确定事件对调度结果的影响。影响分析结果表明,早期发生的计划调整通常会对应急救援产生较大的影响,而后期发生的计划调整的影响则相对较小。

  本文研究了大规模伤亡事件中,死亡人数最少化目标下存在类别内个体差异的伤员分级救治调度优化问题。考虑救治实施过程中的不确定性,用遗传算法实现动态调度优化,并分析多种干扰事件对调度结果的影响。与现有算法相比,本文算法更细化地考虑研究问题,可明显提高救援预期,为大规模伤亡事件中的伤员救治的组织与协调提供有效、稳定、高效的支持。模型与算法设计,尽量贴近分级救治过程的实际情况。但在实际的应急决策过程中,本文方法需要信息系统的支持,信息系统实现应急数据的采集、传递并集成决策模型,借以实现科学、及时的伤员救治调度优化。

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