苏强--同济大学--大数据驱动下的院前急救资源优化配置
浅谈5G技术在院前急救体系中的应用
浅谈5G技术在院前急救体系中的应用作者：刘磊盛伟来源：《中国新通信》2022年第01期【摘要】院前急救体系作为急危重症患者寻求医疗帮助的重要组成部分，院前急救质量与急危重症患者的治疗效果密切相关，对此各医疗组织需要不断就院前急救工作体系进行完善，以提升医疗急救服务能力与水平。
5G技术作为网络通讯技术，5G技术在医疗院前急救体系中的应用，其能够突破传统医疗工作局限性，实现对急危重症患者的远程医疗指导。
作为信息化手段，5G技术能够提升医疗体系接警效率与病患院前急救水平，其在院前急救体系中的应用价值十分明显，对此文章就5G技术在院前急救体系中的应用进行研究。
【关键词】 5G技术院前急救技术应用技术价值引言：现阶段院前急救工作的开展往往存在一定的限制性因素，此类因素的存在影响着院前急救工作质量的體现，甚至威胁着急重症患者生命安全。
对此在5G技术实现商用的背景下，各医疗组织单位应当将5G技术与院前急救工作体系进行融合，以此提升院前急救工作质量，为患者医疗救助提供契机。
一、现阶段院前急救工作现状（一）院前急救存在空窗期与信息盲区在患者出现急性危重症后，患者或者患者家属拨打120急救电话后，急救车到达现场的平均时长在15分钟左右，难以满足国际标准（5分钟）。
同时部分患者病情十分急促，例如心脏骤停、气道异物、突发哮喘等，此类疾病抢救对院前急救工作的要求较高，以发病后4分钟为黄金救治时间。
但在120接警后，接线员需要对患者症状进行询问，并派遣急救车辆前往现场，在急救车量到达现场之前，这一时间段内患者难以得到医疗救助，存在急救空窗期与信息盲区，不利于患者的抢救工作。
（二）急救车资源紧张在接到120报警后，接警人员需要立即安排急救车辆前往现场进行急救，但受限于患者数量的影响，120急救车资源较为紧张。
根据相关数据表明，在120 急救车辆出车的过程中，其中轻微病患占据30%的比例，此类病患完全可以通过接线员电话引导自行进行处置，但120急救车辆的出诊，导致其他重症患者难以在第一时间得到附近急救车辆的救助，急救车辆的应用对随车急救人员具有较高的专业要求，在患者拨打120报警电话后，接线人员无法对患者信息进行明确，过量的轻症患者严重的影响着危重症患者急救资源。
5g院前急救流程开发方案及技术路线
5g院前急救流程开发方案及技术路线下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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应对医院急诊突发事件的信息化医疗救援调度与指挥系统
数据存储与处理
采用大数据存储技术，实 现海量数据的快速存储和 处理，支持实时分析和历 史数据回溯。
关键技术实现
实时通信技术
采用先进的网络通信协议和技术，确 保系统内部和与外部通信的高效、稳 定和可靠。
数据挖掘与分析技术
多源数据融合技术
整合医院内部和外部的多源数据，包 括患者基本信息、病史、检查结果、 医疗资源分布等，实现全面、准确的 数据融合。
3
对比分析
将系统应用前后的救援效果进行对比，以突显信 息化医疗救援调度与指挥系统的优势。
实际案例分析与讨论
案例一
01
某大型医院急诊科应用该系统后，有效缩短了救援响应时间，
提高了患者救治成功率。
案例二
02
在某次重大交通事故中，该系统迅速调集了周边医疗机构的救
援力量，实现了快速有效的现场救治。
案例三
03
现场指挥与协调
现场指挥部根据现场情况，及时调整救援方案，协调现场医疗资源和 力量，确保救援工作的顺利进行。
信息反馈与评估
现场指挥部定期向指挥中心反馈救援进展情况，指挥中心对救援效果 进行评估，及时调整救援策略和方案。
指挥决策支持与优化
决策支持系统
智能化调度
建立基于数据分析和模拟演练的决策支持 系统，为指挥人员提供科学、准确的决策 依据。
跨平台协作与信息共享
打破不同医疗机构和部门之间的信息壁垒，实现跨平台协作和信息 共享，提高救援响应速度和协同效率。
智能化辅助决策系统开发
病情评估与预测模型
基于大数据和人工智能技术，开发病情评估与预测模型，对患者病 情进行快速、准确的评估和预测，为救援指挥提供科学依据。
资源调度优化算法
研究资源调度优化算法，根据患者病情、医疗资源分布等实际情况 ，实现医疗资源的最优配置和调度。
智慧医疗区域急救及医院急诊信息系统方案
信息“绿色通道”是患者“绿色通道”的基础，面向急诊诊断学的电子病历，支 撑人流、物流、信息流高速运转。
院内急诊服务能力提升-患者安全/闭环管理
从电子化、自动化到精细化，提升急诊科管理水平，提升各级医院应急救援服务 能力。
• 电子化 电子医嘱、电子申请单和报告、电子化的病程记录书写• 自动化数据驱动的规范化预检分诊、 数据驱动的自动化抢救监护• 精细化基于物联网的急诊流程管理、 临床数据实时处理和预警、急 诊流量预测
急危重症全闭环救治体系
•••
医疗机构信息壁垒（法律担忧、信息安全担忧） 医疗信息交换技术（标准化、互联互通、互操作） 急危重症对数据处理的实时性要求（大数据、流式处理）
现实
构建基于医疗大数据的区域急救系统
区域急救信息平台-数据整合
急危重症临床数据中心技术， 通过标准化的急危重症电子病历数据模型， 整合来自家庭监护、社区保健、院前急救、院内急诊、ICU和手术期间的海量临床数据。
急诊临床信息系统- 整体规划、分步实施
院前
急诊临床信息系统/精细化/全流程质控管理院内/分诊 院内/接诊 抢救/护理/住院
米健急诊医学临床信息系统建设理念
2017-5-4
米健急诊/电子 病历
急诊 分诊
医护 一体化
CPOE EMR
急诊 抢救
急诊 质控
EICU临床门户
现有CPOE EMR
预检分诊-快速、准确分诊是急诊有序工作的关键
建设成果展示
北京大学人民医院2017-5-4
301医院苏州大学附属第一医院
沈阳军总
2017-5-4
解放军301医院
2017-5-4
院前急救系统
：卒’咱 λ－
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ：割30t2
医院急救设备供应链资源配置算法及其临床价值研究
学术论著175中国医学装备2022年4月第19卷第4期 China Medical Equipment 2022 April V ol.19 No.4①天津医科大学总医院采购供应处 天津 300052作者简介：杨练，男，(1971- )，硕士，副研究员，从事卫生事业管理方向研究工作。
[文章编号] 1672-8270(2022)04-0175-04 [中图分类号] R197.39 [文献标识码] AResearch on resource allocation algorithm and clinical value of hospital emergency equipment supply chain/YANG Lian, ZHANG Xiao-meng, LI Ming, et al//China Medical Equipment,2022,19(4):175-178.[Abstract] Objective: T o construct a multi-objective emergency resource allocation model based on the supply chain resource allocation algorithm based on the principle of cost minimization and function optimization, and discuss its application value in emergency equipment management. Methods: 470 units (sets) of emergency equipment in clinical use in the hospital were selected and divided into control group [228 units (sets)] and observation group [242 units (sets)] according to different supply management cycles. The control group adopted the shortest distance emergency resource allocation model, and the observation group adopted the multi-objective emergency resource allocation model, the optimal path of resource allocation was determined by analyzing three paths of new equipment purchase, in-hospital equipment center and other departments transfer. The clinical allocation effect, clinical operation effect and clinical management satisfaction of the two groups were compared. Results: The increase of management cost, allocation time, increase of function matching degree and equipment allocation frequency in observation group were better than those in the control group, and the difference was statistically significant (t =4.200, t =2.768, t =2.229, t =2.402; P <0.05); the increase of clinical service, the increase of social benefit, equipment startup rate, equipment operation rate and clinical management satisfaction after emergency equipment allocation were better than those in the control group, and the difference was statistically significant (t =3.798, t =2.825, t =2.296, t =4.650, t =2.409; P <0.05). Conclusion: The multi-objective emergency resource allocation model can scientifically analyze the advantages and disadvantages of different resource allocation paths, reduce the cost of emergency equipment allocation and management, and improve the clinical service level and operation quality of emergency equipment.[Key words] Emergency equipment; Resource allocation algorithm; Objective function model; Function matching degree; Benefit increase; supply chain[First-author’s address] Division of Procurement and Supply, Tianjin Medical University General Hospital, Tianjin 300052, China.[摘要] 目的：研究基于成本最小化和功能最优化原则的急救设备供应链资源配置算法构建的多目标应急资源配置模型，在急救设备管理中的应用价值。
人工智能技术在医院急诊突发应急事件处理流程中的应用与改进研究
预警机制不完善
01
部分医院缺乏完善的预警机制，无法及时准确地掌握突发事件
信息。
应急响应能力不足
02
部分医院应急响应能力不足，无法迅速启动应急预案和调配资
源。
救治流程不规范
03
部分医院在救治过程中存在流程不规范、救治不及时等问题，
影响救治效果。
影响因素分析
01
02
03
医院管理水平
医院的管理水平直接影响 应急响应能力和救治效果 ，包括组织协调、资源配 置、预案制定等方面。
研究目的和内容
01
研究内容
02 分析传统急诊突发应急事件处理流程的局限性；
03 探讨人工智能技术在急诊突发应急事件处理中的 应用前景；
研究目的和内容
01
设计并实现基于人工智能技术的急诊突发应急事件 处理流程；
02
通过实验验证新流程的有效性和优越性；
03
提出进一步改进和优化新流程的建议和措施。
02
医护人员技能评估模型
利用数据挖掘技术，构建医护人员技能评估 模型，对医护人员的技能水平进行客观评价 ，以便更好地调配人力资源。
系统实现与测试方案设计
系统架构设计
设计合理的系统架构，包括数据采集、预处理、模型训练、预测分 析等模块，确保系统稳定性和可扩展性。
系统开发与实现
采用先进的编程语言和开发工具，实现系统的各项功能，并进行模 块化设计和开发。
诊断辅助
利用深度学习技术，协助医生快速准确地诊断 患者病情。
治疗建议
根据患者病情和历史数据，为患者提供个性化 的治疗建议。
预后评估
预测患者治疗后的效果，为医生制定后续治疗方案提供参考。
在资源调度中的应用
现状、挑战和展望：中国卒中急救地图
现状、挑战和展望：中国卒中急救地图目录一、内容综述 (2)二、中国卒中急救地图的现状 (3)2.1 卒中急救地图的覆盖范围 (4)2.2 卒中急救地图的更新与维护 (5)2.3 卒中急救地图的应用情况 (6)三、面临的挑战与问题 (7)3.1 数据准确性问题 (8)3.2 急救资源分布不均 (9)3.3 急救反应时间的不确定性 (10)3.4 公众认知度和参与度不高 (11)四、应对策略与展望 (13)4.1 提高数据准确性和完整性 (14)4.2 优化急救资源配置 (15)4.3 加强急救反应时间的监控和管理 (16)4.4 提高公众认知度和参与度的方法与策略 (17)五、国际经验与借鉴 (18)5.1 国外卒中急救地图的发展现状 (19)5.2 国际先进经验的启示和借鉴 (20)六、结论与展望 (22)6.1 对当前现状的总结 (23)6.2 未来发展的展望与建议 (24)一、内容综述我国卒中急救体系已取得显著进展，但仍面临诸多挑战。
基于《中国脑卒中防治指导规范（2022年版）》及《中国脑血管病临床管理指南（2022年版）》，“中国卒中急救地图”旨在构建全国性的卒中急救网络，提升卒中救治效率。
该地图汇聚了全国各地优质的卒中中心资源，以地图的形式展示，为患者提供便捷的导航服务。
通过实时定位和智能匹配，患者可快速找到最近的卒中中心，接受规范的救治。
地图还提供了丰富的卒中相关信息，包括卒中中心数量、分布情况、救治能力等，帮助公众更好地了解卒中急救知识，提高社会对卒中的认知度和重视程度。
目前我国卒中急救工作仍面临诸多挑战，地域发展不平衡问题突出，一些地区在卒中急救体系建设方面相对滞后，导致救治效率低下。
公众对卒中的认知度有待提高，部分患者延误治疗时机。
医疗资源分布不均也加剧了卒中急救的难度。
“中国卒中急救地图”将继续发挥重要作用，推动全国范围内的卒中急救工作规范化、同质化发展。
将通过加强区域协同、优化资源配置等措施，缩小地域发展差距；另一方面，将加大宣传力度，提高公众对卒中的认知度和重视程度。
5G智能救护系统在院前急救中的应用
5G智能救护系统在院前急救中的应用【摘要】我国信息科技在最近几年得到了快速进步和完善，“医疗健康+互联网”工作的逐渐深入和推广，也促进了信息化建设在院前急救工作中的大力发展。
在物联网、人工智能、大数据、云计算等技术的不断完善和更新，对于现代信息化的实际需求，传统移动网络模式已不能有效满足，5G网络这一新型移动网络技术应运而生。
在院前急救工作中融入5G智能技术，不仅能让院前急救工作的信息化水平明显提高，而且能促进院内与院前的有效衔接，为人民群众提供更加高效和优质的急救服务，也是院前急救工作信息化建设今后发展的主要趋势。
本文从院前急救的现状及5G技术的发展现状着手，分析了5G智能救护系统在院前急救中的应用情况。
【关键词】院前急救；5G智能救护系统；效果院前急救具体是指针对需要各种术前紧急救助的患者开展一种具有高突发性、风险性的措施，针对这类因为灾难、事故、中毒等可能生命安全造成危及的各种急症症状患者，如果未进行及时和有效的救治，则会对其生命安全造成严重威胁[1]。
临床研究发现，院前急救工作的好坏会对患者病情评估造成直接影响，同时对改善患者预后，促进其疾病及早康复，维持其生命体征非常重要，所以采取合理和科学的措施，让院前急救的抢救成功率提高、让抢救时间有效缩短就成为了现阶段的研究重点[2]，相比于4G网络，5G网络的传输速度得到了数百倍的提升。
上海在2019年3月30日成为了5G网络的首个试用城市。
上海市第一人民医院之后与中国移动通信集团上海有限公司签署了战略合作协议，共同打造和建设首个5G智慧医疗联合创新中心。
5G智慧医疗系统的打造，会让急危重症患者的院前救治能力得到显著提升[4]。
15G技术的发展现状在我国，因为技术支持、财政投入、政策环境等因素的影响，也为5G技术的稳步发展打下了良好基础。
国务院在2016年正式印发了“十三五”国家信息计划，明确提出了在2018年进行5G网络技术的测试和研发工作，促进5G技术的研究，实现产业化。
人工智能在医疗应急救援中的应用现状与思考
人工智能在医疗应急救援中的应用现状与思考作者：郭程俞晔来源：《上海管理科学》2021年第01期摘要：概述了人工智能在医疗应急救援中的应用现状、发展趋势和存在的问题，构建了“四大中心”，并提出了建議。
我国应急救援体系发展还不够成熟，人工智能在医疗应急救援中的应用少之又少，也无相关评价标准，主要存在应用条件限制化、医疗诊断专科化、数据分散化和评价无序化等问题。
通过人工智能在医疗应急救援中的应用与评价两个层面，构建人工智能应用的“四大中心”建设：智能辅助诊断平台（智能诊断中心）、智能调配应用系统（智能指挥中心）、标准化数据云平台（智能数据中心）和评价模型与持续改进方案（智能管理中心），使人工智能技术真正与医疗应急救援有机融合，助力我国医疗卫生事业发展和应急管理体系的整体跃升。
关键词：医疗应急救援;人工智能（AI）Abstract： This paper summarizes the application status， development trend and existing problems of artificial intelligence in medical emergency rescue， constructs four centers， and puts forward development countermeasures and suggestions. The development of emergency rescue system in China is not mature enough. The application of artificial intelligence in medical emergency rescue is very few， and there is no relevant evaluation standard. There are some problems， such as limited application conditions， specialized medical diagnosis， decentralized data and disordered evaluation. Through the application and evaluation of artificial intelligence in medical emergency rescue， the construction of "four centers" of artificial intelligence application is constructed：intelligent auxiliary diagnosis platform （Intelligent Diagnosis Center）， intelligent deployment application system （Intelligent Command Center）， standardized data cloud platform （Intelligent Data Center）， evaluation model and continuous improvement scheme （intelligent management center） The integration of intelligent technology and medical emergency rescue will help the development of medical and health undertakings and the overall leap of emergency management system in China.Key words： medical emergency rescue; artificial intelligence（AI）1 人工智能的应用现状和发展趋势人工智能的基本原理是运用机器学习、模式识别、大数据、云计算和传感器等技术方法，使机器通过学习训练后模拟人脑神经系统和心智，实现识别、计算、认知、推理、决策、学习等功能。
医疗应急体系中资源调度与响应效率
医疗应急体系中资源调度与响应效率在当今复杂多变的社会环境中，医疗应急体系作为公共卫生安全的基石，其资源调度与响应效率直接关系到突发公共卫生事件的有效控制和民众生命安全的保障。
以下六个方面深入探讨了如何优化医疗应急体系中的资源调度与响应机制，以提升整体应对能力。
一、信息系统的集成与智能化在医疗应急体系中，快速准确的信息传递是决策的先决条件。
构建集成化的信息系统，将医疗机构、疾控中心、应急管理部门的信息平台无缝对接，实现数据共享与实时更新，是提高响应效率的关键。
引入、大数据分析技术，可对疫情趋势进行预测，提前预警，辅助决策者精准分配医疗资源。
例如，通过智能算法分析区域病患分布，预测医疗物资需求量，避免资源过度集中或分配不均现象。
二、分级诊疗与区域协同机制在大规模公共卫生事件中，单一医院难以承担全部救治任务，建立分级诊疗体系，明确各级医疗机构的功能定位，是提高响应效率的有效策略。
初级医疗机构负责初步筛查与轻症处理，减轻大型医院压力；专科医院和重症救治中心集中收治重症患者，实现资源高效利用。
同时，加强区域间医疗资源的协同调配，通过远程医疗、转诊绿色通道等方式，确保患者能及时获得适宜治疗。
三、物资储备与供应链管理医疗应急物资的充足与否直接影响救援成效。
建立多层次的物资储备体系，包括国家储备、地方应急储备和医疗机构常规储备，确保关键时刻物资供应不断链。
利用物联网、区块链等技术强化供应链透明度和追踪能力，实现物资动态管理，确保快速精准投放。
同时，建立紧急采购和跨区域调拨机制，应对突发性需求激增。
四、人力资源的灵活调配与培训医疗应急体系的高效运转依赖于专业人才的合理配置。
应建立医疗应急队伍，包含临床医生、护士、流行病学专家、心理辅导师等多领域人员，定期进行实战演练与培训，提升应对各类突发事件的能力。
在疫情爆发时，根据实际需要，灵活调配人力资源，组建临时应急小组，快速支援疫情前线。
五、社区参与与公众教育社区作为疫情防控的第一线，其参与度直接影响响应效率。
传染病防治的医疗资源调配提高应急响应能力
传染病防治的医疗资源调配提高应急响应能力在全球范围内，传染病的爆发和传播一直是重大公共卫生挑战之一。
为了有效应对传染病的蔓延，医疗资源调配以提高应急响应能力变得尤为重要。
本文将探讨如何通过医疗资源调配来提高应对传染病的能力，从而保障公众健康和安全。
一、建立多层次的医疗资源调配网络针对传染病防治的需要，建立多层次的医疗资源调配网络是至关重要的。
这种网络可以包括国家级、地区级和社区级的医疗机构与资源。
国家级的医疗机构应具备较高水平的医疗设备、技术和专业人员，能够提供紧急救治和大规模疫情的处理。
地区级的医疗机构则能够提供中级医疗资源和应对中等规模的疫情。
而社区级的医疗机构则能够提供基础医疗服务和及时的疫情监测上报。
通过搭建这样的多层次网络，可以更好地调配医疗资源，减少传染病的传播和对公众健康的威胁。
二、加强医疗物资储备和分配医疗物资储备和分配是提高应急响应能力的重要一环。
在传染病防治中，各类医疗物资的充足性和准确的分配对于及时救治患者和阻断传播至关重要。
应当建立健全的医疗物资储备体系，确保各类医疗物资的稳定供应和有效管理。
同时，根据疫情的紧急程度和地域分布，合理调配医疗物资，确保医疗资源最大限度地发挥作用。
建立医疗物资应急储备中心和快速调度机制，可以更加高效地响应疫情需求，提高救治和防控效能。
三、加强人员培训和技术支持医疗资源调配不仅仅关涉到医疗设备和物资，也需要有专业的人员和技术支持。
通过加强医务人员的培训和技能提升，可以提高他们对传染病的识别和处理的能力。
特别是在应对新出现的传染病病毒时，如新型冠状病毒（COVID-19），医务人员需要及时学习最新的诊疗方案和防控措施，确保能够有效地应对疫情。
此外，利用现代科技手段如远程诊断、大数据分析等，为医务人员提供技术支持，提高医疗资源调配和工作效率。
四、加强信息共享和沟通合作医疗资源调配需要各级医疗机构之间的紧密合作和信息共享。
及时、准确的信息交流和沟通可以提高医疗资源的调配效率，避免重复和浪费。
苏强--同济大学--大数据驱动下的院前急救资源优化配置
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 Nhomakorabea32
应用案例
33
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
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
苏州院前急救模式的实践与思考
苏州院前急救模式的实践与思考
张希;张琳
【期刊名称】《中国急救复苏与灾害医学杂志》
【年(卷),期】2024(19)6
【摘要】目的探索和完善苏州院前急救模式。
方法比较苏州周边地市院前急救模式,基于苏州院前急救模式建设概况、初步成效、现存问题进行探讨。
结果苏州院前急救模式建设成效明显,但仍存在接听能力不足、未实现电话定位、直属力量薄弱、信息互通不全等问题。
结论院前急救“苏州模式”可从提升接听能力、实现电话定位、增强直属力量、强化大市质控入手,全面提升苏州市院前急救的服务能级和保障能力,探索“苏州模式”更优发展。
【总页数】6页(P738-743)
【作者】张希;张琳
【作者单位】苏州市急救中心;上海交通大学医学院
【正文语种】中文
【中图分类】R197.3
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基于医疗大数据的市级医院急诊急救一体化平台建设研究
基于医疗大数据的市级医院急诊急救一体化平台建设研究李晓洁;张亚男;何萍
【期刊名称】《中国数字医学》
【年(卷),期】2022(17)9
【摘要】上海申康医院发展中心以急诊医疗救治一线需求为导向,依托医联工程,加快推进市级医院急诊急救一体化建设,运用大数据、5G、人工智能等数字技术,建设基于医疗大数据的市级医院急诊急救一体化平台,形成院前急救、院内急诊互联互通和无缝联动的一体化救治网络,提高急诊急救效率,实现了急诊可视化管理、规范化诊疗、精细化质控。
【总页数】4页(P41-44)
【作者】李晓洁;张亚男;何萍
【作者单位】上海申康医院发展中心医联工程与信息化部;上海中医药大学附属龙华医院信息中心
【正文语种】中文
【中图分类】R197.32
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急危重症患者院前院中快速联动救治平台的建立
急危重症患者院前院中快速联动救治平台的建立马新利;闫明;王子;郭新荣【期刊名称】《中国实用护理杂志》【年(卷),期】2018(034)009【摘要】目的建立急危重症患者院前院中快速联动救治平台,为急危重症患者提供快速抢救时机.方法自主研发互联急救APP,联合长春市急救中心及长春市交通指挥中心共同参与急救,由长春市交通指挥中心实时调控交通信号灯,为急危重症患者提供最优交通路径,由长春市急救中心实施初步救治,同时将患者信息实时共享到医院,使院内快速分诊最适医生等待接诊.比较应用平台前后急危重症患者的救治效果.结果实现医院、长春市急救中心、长春市交通指挥中心三方信息联动,试验组的院前急救反应时间、院内救护时间及急危重症患者抢救成功率分别为(16.28 ±3.08)min、(17.89 ± 5.84)min、87.85%(217/247),对照组的院前急救反应时间、院内救护时间及急危重症患者抢救成功率分别为(18.29 ± 1.87)min、(24.84 ± 1.69)min、63.01%(138/219),2组比较差异均有统计学意义(t=3.783、5.745,χ2=5.404,P<0.05).结论急危重症患者院前院中快速联动救治平台的建立能优化患者急救生存链,为急危重症患者争取更大的抢救机会.%Objective To establish a pre-hospital and in-hospital first aid rapid linkage treatment platform in order to provide quick rescue time for emergency patients. Methods The interconnection first aid APP was made.The emergency center and traffic command center were combined to participate in first aid. The traffic command center controls the traffic lights in real time to provide the optimal transportation path for the emergency patients.Thefirst aid center carries out preliminary treatment,and shares the patient information to the hospital in real time to make the most suitable doctors waiting for the consultation. The therapeutic effects of patients with acute critical disease before and after the platform applied was compared. Results It has realized the tripartite information linkage between the hospital, the emergency center and the traffic command center. In the experimental group, the pre-hospital emergency response time,the hospital rescue time and the emergency success rate were(16.28±3.08)min, (17.89±5.84)min,87.85%(217/247),the control groups'pre-hospital emergency response time,the rescue time in hospital and the success rate of acute critical patients were(18.29±1.87)min,(24.84±1.69)min, 63.01% (138/219), the data of two groups were statistically significant (t=3.783, 5.745, χ2=5.404, P<0.05). Conclusions The establis hment of pre-hospital and in-hospital first aid rapid linkage treatment platform of emergency patients can optimize the patient first aid survival chain, provide greater rescue opportunities for emergency patients.【总页数】4页(P694-697)【作者】马新利;闫明;王子;郭新荣【作者单位】130041长春,吉林大学第二医院ICU;130041长春,吉林大学第二医院ICU;130041长春,吉林大学第二医院ICU;130041长春,吉林大学第二医院ICU 【正文语种】中文【相关文献】1.快速联动反应、集中力量救治、早期康复介入-玉树地震伤员救治实践与思考2.可达龙院前急救治疗快速性心律失常患者的效果及安全性分析3.可达龙院前急救治疗快速性心律失常患者的效果及安全性分析4.可达龙院前急救治疗快速性心律失常患者的效果及安全性分析5.院前急救治疗快速型心律失常中应用胺碘酮的效果及安全因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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诊断建议
图片来源：Autonomy医 疗集团开发的CDS产品
12
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。
43
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
17
应用案例
63 急救车 83 需求点 35 急救站点
28
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
32
应用案例
33
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
24
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
24
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
34
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
40
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
41
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
36
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
22
23
一天24小时急救需求变化情况
37
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
2
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
31
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
7
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
................ ……………..
18
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）