面向大規(guī)模傷亡事件的急救分流決策支持系統(tǒng)
發(fā)布時間：2020-12-01 19:18
大規(guī)模傷亡事件（Masscasualty incident,MCI）是一種傷亡人員數(shù)量、嚴重程度和傷害類型數(shù)量都遠超出當(dāng)?shù)乜捎玫募本柔t(yī)療資源承載能力的事件。在大規(guī)模傷亡事件的應(yīng)急響應(yīng)中,通常需要考慮三個方面的問題:傷員救治次序的確定、傷員后送醫(yī)院的選擇和運輸工具的選擇。國內(nèi)外現(xiàn)有的急救分流方法多關(guān)注傷員的傷情評估和分類策略,而很少關(guān)注后續(xù)更重要的傷員轉(zhuǎn)運和后送流程。因此,如何有效分配緊張的醫(yī)院急救資源和運輸資源,制定一個面向大規(guī)模傷亡事件的急救分流決策方案,從而提升傷員整體救治水平具有重要意義。本文基于多中心數(shù)據(jù)采集,提出了 一種面向大規(guī)模傷亡事件的急救分流決策算法,該算法綜合考慮了傷員的傷情預(yù)測情況、急救車輛的運輸能力以及醫(yī)院的救治能力等多方面因素,為急救人員提供了一個傷員-車輛-醫(yī)院的分流轉(zhuǎn)運決策方案,并通過與傳統(tǒng)急救分流決策的模型仿真對比,證明了算法的有效性。同時,在此算法基礎(chǔ)上設(shè)計實現(xiàn)了一套面向傷員急救流程中的多類用戶的急救分流決策支持系統(tǒng),覆蓋從現(xiàn)場急救、傷員運輸再到醫(yī)院診治的傷員急救的整個流程,實現(xiàn)了傷員病歷檔案和轉(zhuǎn)運流程的無縫對接以及對有限醫(yī)療資源的優(yōu)化配置,提高了醫(yī)療資...
【文章來源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】：70 頁
【學(xué)位級別】：碩士
【部分圖文】：
圖２．１多中心數(shù)據(jù)采集示意圖??如圖２．１是多中心數(shù)據(jù)采集的理論示意圖
法背后的概念是將這些數(shù)據(jù)庫中包含的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為通用格式（數(shù)據(jù)模型）以及通??用表示（術(shù)語，詞匯，編碼方案），然后使用標(biāo)準(zhǔn)分析程序庫進行系統(tǒng)分析，根??據(jù)通用格式編寫。如圖２．２所示，不同來源的數(shù)據(jù)集被統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范化存儲，??可以使用統(tǒng)一的分析方法進行數(shù)據(jù)分析，得到通用格式的分析結(jié)果。??ＯＭＧＰＧＤＭ??＾?———分析方法??ＯＭＯＰＣＤＭ?＼／??１?Ｉ??ＯＭＯＰＣＤＭ?／??，??§?分析結(jié)果??Ａ?｜０??圖２．２利用ＯＭＯＰ通用數(shù)據(jù)模型統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)??８??
變異?可行解編碼的變異??遺傳算法的大體流程如圖２．３所示。首先，需要確定所要解決的實際問題所??對應(yīng)的參數(shù)集，即確定因變量和自變量。然后，通過對參數(shù)集進行編碼，生成一??個初始化種群。一個種群（ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ）代表問題的一個可能潛在的解集，而一個??種群是由一定數(shù)目的個體（ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ）組成，每個個體通過基因（ｇｅｎｅ）編碼。??在生成初始化種群時，需要完成從表現(xiàn)型到基因型的映射即編碼工作??（ｃｏｄｉｎｇ）。在此過程中對基因編碼的過程常常簡化，如二進制編碼。??接下來評價種群的適應(yīng)度（ｆｉｔｎｅｓｓ）。適應(yīng)度是個體對目標(biāo)函數(shù)的適應(yīng)程度，??適應(yīng)度越高，個體在群體中的競爭性越強。??９??
【參考文獻】：
期刊論文
[1]MEWS、RTS評分對成人創(chuàng)傷急診分流與預(yù)后的評估價值研究[J]. 林毅,張國鋒,張國和,陳駿. 右江醫(yī)學(xué). 2017(05)
[2]Sacco檢傷分類法在地震群體傷患者死亡風(fēng)險評估中的價值[J]. 胡旭,胡海,姚莉,曹鈺,何亞榮,彭麗媛. 中國急救復(fù)蘇與災(zāi)害醫(yī)學(xué)雜志. 2016 (10)
[3]基于Repast Simphony平臺的建模與仿真技術(shù)[J]. 王宇賓. 計算機系統(tǒng)應(yīng)用. 2015(10)
[4]CRAMS評分評估急性創(chuàng)傷患者預(yù)后的價值[J]. 葛文漢,李兵,阮誨林,楊家有,黃福文. 中華創(chuàng)傷雜志. 2014 (08)
[5]大規(guī)模傷亡事件傷員分類的系統(tǒng)評價[J]. 王凌,李靜,李幼平,徐琳. 中國循證醫(yī)學(xué)雜志. 2008(07)
[6]醫(yī)學(xué)救援體系的現(xiàn)狀與展望[J]. 陳鋒,秦姍姍,吳志東,王增田,曹廣軍,牛麗紅. 中國急救復(fù)蘇與災(zāi)害醫(yī)學(xué)雜志. 2008(02)
[7]大規(guī)模傷亡事件的醫(yī)學(xué)救援策略[J]. 郝占國,陳鋒,曹春霞,宋立新,吳志東,孟慶勇. 中國急救復(fù)蘇與災(zāi)害醫(yī)學(xué)雜志. 2010 (05)
本文編號：2894992
【文章來源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】：70 頁
【學(xué)位級別】：碩士
【部分圖文】：
圖２．１多中心數(shù)據(jù)采集示意圖??如圖２．１是多中心數(shù)據(jù)采集的理論示意圖
法背后的概念是將這些數(shù)據(jù)庫中包含的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為通用格式（數(shù)據(jù)模型）以及通??用表示（術(shù)語，詞匯，編碼方案），然后使用標(biāo)準(zhǔn)分析程序庫進行系統(tǒng)分析，根??據(jù)通用格式編寫。如圖２．２所示，不同來源的數(shù)據(jù)集被統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范化存儲，??可以使用統(tǒng)一的分析方法進行數(shù)據(jù)分析，得到通用格式的分析結(jié)果。??ＯＭＧＰＧＤＭ??＾?———分析方法??ＯＭＯＰＣＤＭ?＼／??１?Ｉ??ＯＭＯＰＣＤＭ?／??，??§?分析結(jié)果??Ａ?｜０??圖２．２利用ＯＭＯＰ通用數(shù)據(jù)模型統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)??８??
變異?可行解編碼的變異??遺傳算法的大體流程如圖２．３所示。首先，需要確定所要解決的實際問題所??對應(yīng)的參數(shù)集，即確定因變量和自變量。然后，通過對參數(shù)集進行編碼，生成一??個初始化種群。一個種群（ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ）代表問題的一個可能潛在的解集，而一個??種群是由一定數(shù)目的個體（ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ）組成，每個個體通過基因（ｇｅｎｅ）編碼。??在生成初始化種群時，需要完成從表現(xiàn)型到基因型的映射即編碼工作??（ｃｏｄｉｎｇ）。在此過程中對基因編碼的過程常常簡化，如二進制編碼。??接下來評價種群的適應(yīng)度（ｆｉｔｎｅｓｓ）。適應(yīng)度是個體對目標(biāo)函數(shù)的適應(yīng)程度，??適應(yīng)度越高，個體在群體中的競爭性越強。??９??
【參考文獻】：
期刊論文
[1]MEWS、RTS評分對成人創(chuàng)傷急診分流與預(yù)后的評估價值研究[J]. 林毅,張國鋒,張國和,陳駿. 右江醫(yī)學(xué). 2017(05)
[2]Sacco檢傷分類法在地震群體傷患者死亡風(fēng)險評估中的價值[J]. 胡旭,胡海,姚莉,曹鈺,何亞榮,彭麗媛. 中國急救復(fù)蘇與災(zāi)害醫(yī)學(xué)雜志. 2016 (10)
[3]基于Repast Simphony平臺的建模與仿真技術(shù)[J]. 王宇賓. 計算機系統(tǒng)應(yīng)用. 2015(10)
[4]CRAMS評分評估急性創(chuàng)傷患者預(yù)后的價值[J]. 葛文漢,李兵,阮誨林,楊家有,黃福文. 中華創(chuàng)傷雜志. 2014 (08)
[5]大規(guī)模傷亡事件傷員分類的系統(tǒng)評價[J]. 王凌,李靜,李幼平,徐琳. 中國循證醫(yī)學(xué)雜志. 2008(07)
[6]醫(yī)學(xué)救援體系的現(xiàn)狀與展望[J]. 陳鋒,秦姍姍,吳志東,王增田,曹廣軍,牛麗紅. 中國急救復(fù)蘇與災(zāi)害醫(yī)學(xué)雜志. 2008(02)
[7]大規(guī)模傷亡事件的醫(yī)學(xué)救援策略[J]. 郝占國,陳鋒,曹春霞,宋立新,吳志東,孟慶勇. 中國急救復(fù)蘇與災(zāi)害醫(yī)學(xué)雜志. 2010 (05)
本文編號：2894992
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