發(fā)布時(shí)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(yán)重程度和傷害類型數(shù)量都遠(yuǎn)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(gè)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(yùn)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(píng)估和分類策略,而很少關(guān)注后續(xù)更重要的傷員轉(zhuǎn)運(yùn)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(yùn)輸資源,制定一個(gè)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(cè)情況、急救車輛的運(yùn)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(gè)傷員-車輛-醫(yī)院的分流轉(zhuǎn)運(yùn)決策方案,并通過與傳統(tǒng)急救分流決策的模型仿真對(duì)比,證明了算法的有效性。同時(shí),在此算法基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)實(shí)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(chǎng)急救、傷員運(yùn)輸再到醫(yī)院診治的傷員急救的整個(gè)流程,實(shí)現(xiàn)了傷員病歷檔案和轉(zhuǎn)運(yùn)流程的無縫對(duì)接以及對(duì)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(jí)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(jìn)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(chǔ)，??可以使用統(tǒng)一的分析方法進(jìn)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(shí)際問題所??對(duì)應(yīng)的參數(shù)集，即確定因變量和自變量。然后，通過對(duì)參數(shù)集進(jìn)行編碼，生成一??個(gè)初始化種群。一個(gè)種群（ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ）代表問題的一個(gè)可能潛在的解集，而一個(gè)??種群是由一定數(shù)目的個(gè)體（ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ）組成，每個(gè)個(gè)體通過基因（ｇｅｎｅ）編碼。??在生成初始化種群時(shí)，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(duì)基因編碼的過程常常簡化，如二進(jìn)制編碼。??接下來評(píng)價(jià)種群的適應(yīng)度（ｆｉｔｎｅｓｓ）。適應(yīng)度是個(gè)體對(duì)目標(biāo)函數(shù)的適應(yīng)程度，??適應(yīng)度越高，個(gè)體在群體中的競爭性越強(qiáng)。??９??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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