面向大规模伤亡事件的急救分流决策支持系统

发布时间：2020-12-01 19:18

　　大规模伤亡事件（Masscasualty incident,MCI）是一种伤亡人员数量、严重程度和伤害类型数量都远超出当地可用的急救医疗资源承载能力的事件。在大规模伤亡事件的应急响应中,通常需要考虑三个方面的问题:伤员救治次序的确定、伤员后送医院的选择和运输工具的选择。国内外现有的急救分流方法多关注伤员的伤情评估和分类策略,而很少关注后续更重要的伤员转运和后送流程。因此,如何有效分配紧张的医院急救资源和运输资源,制定一个面向大规模伤亡事件的急救分流决策方案,从而提升伤员整体救治水平具有重要意义。本文基于多中心数据采集,提出了 一种面向大规模伤亡事件的急救分流决策算法,该算法综合考虑了伤员的伤情预测情况、急救车辆的运输能力以及医院的救治能力等多方面因素,为急救人员提供了一个伤员-车辆-医院的分流转运决策方案,并通过与传统急救分流决策的模型仿真对比,证明了算法的有效性。同时,在此算法基础上设计实现了一套面向伤员急救流程中的多类用户的急救分流决策支持系统,覆盖从现场急救、伤员运输再到医院诊治的伤员急救的整个流程,实现了伤员病历档案和转运流程的无缝对接以及对有限医疗资源的优化配置,提高了医疗资... 

【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．１多中心数据采集示意图??如图２．１是多中心数据采集的理论示意图

法背后的概念是将这些数据库中包含的数据转换为通用格式（数据模型）以及通??用表示（术语，词汇，编码方案），然后使用标准分析程序库进行系统分析，根??据通用格式编写。如图２．２所示，不同来源的数据集被统一标准、规范化存储，??可以使用统一的分析方法进行数据分析，得到通用格式的分析结果。??ＯＭＧＰＧＤＭ??＾?———分析方法??ＯＭＯＰＣＤＭ?＼／??１?Ｉ??ＯＭＯＰＣＤＭ?／??，??§?分析结果??Ａ?｜０??图２．２利用ＯＭＯＰ通用数据模型统一数据标准??８??

变异?可行解编码的变异??遗传算法的大体流程如图２．３所示。首先，需要确定所要解决的实际问题所??对应的参数集，即确定因变量和自变量。然后，通过对参数集进行编码，生成一??个初始化种群。一个种群（ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ）代表问题的一个可能潜在的解集，而一个??种群是由一定数目的个体（ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ）组成，每个个体通过基因（ｇｅｎｅ）编码。??在生成初始化种群时，需要完成从表现型到基因型的映射即编码工作??（ｃｏｄｉｎｇ）。在此过程中对基因编码的过程常常简化，如二进制编码。??接下来评价种群的适应度（ｆｉｔｎｅｓｓ）。适应度是个体对目标函数的适应程度，??适应度越高，个体在群体中的竞争性越强。??９??

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：2894992