一种基于鲁棒优化的医疗急救资源调度方法

本发明属于智能健康，具体涉及一种基于鲁棒优化的医疗急救资源调度方法。

背景技术：

1、面向批量应急需求的医疗急救资源区域联动智能管控已成为智能健康技术领域理论界和业界的热点。这里批量医疗急救事件是指三人以上出现重大突发事故而需医疗急救的事件，如大型车祸、瓦斯爆炸造成规模性人员伤亡。这类医疗急救事件不同于面向个体的常规医疗急救任务，区别包括规模量要三人以上；它不同于面向大型活动或赛事的医疗急救任务，区别在于事故发生的时间和地点整体上不可预计，发生在事前没有策划的活动；它还不同于面向大规模灾难的医疗急救任务(如地震等)，区别在于医疗急救任务的可调度资源的范围差异，灾难的医疗急救任务可能直接由国家层面调度，而这里所指的批量医疗急救事件常由区域医疗中心常规性处理，它比大规模灾难的医疗急救任务发生的频率更高而范围要小。然而，现有的城市医疗急救中心对于处理面向个体的常规医疗急救任务，缺乏对批量医疗急救事件进行智能管控的方法和系统。虽然这些医疗急救中心通过案例积累，在医疗急救中心数据库中存储了一定数据的案例，但是这些案例还没有被充分利用和挖掘其潜在的知识，以支持面向批量医疗急救的区域联动智能管控。鉴于此，面向批量医疗急救的区域联动智能管控的系统性解决方案显得十分迫切。

技术实现思路

1、为解决以上现有技术存在的问题，本发明提出了一种基于鲁棒优化的医疗急救资源调度方法，该方法包括：获取的当前救护信息，根据救护信息构建地面成本矩阵；根据当前救护信息判断是否需救护资源，若需要救护资源，则根据地面成本矩阵和最优传输理论建立资源分配问题的最优传输模型；若不确定是否需要救护资源，则基于鲁棒优化理论构建不确定集，并基于不确定集建立运输问题的鲁棒优化模型；分别对资源分配问题的最优传输模型和运输问题的鲁棒优化模型进行求解，得到资源分配矩阵和最优决策；根据资源分配矩阵和最优决策对救护资源进行调度。

2、本发明的有益效果：

3、本发明通过精确计算和优化资源分配，确保了在紧急情况下能够快速、经济地响应急救需求，同时提高了救治成功率。本发明为医疗决策者提供了科学的数据依据，增强了系统的适应性和灵活性，使得整个区域的医疗资源能够更加高效地联动。

1.一种基于鲁棒优化的医疗急救资源调度方法，其特征在于，包括：获取的当前救护信息，根据救护信息构建地面成本矩阵；根据当前救护信息判断是否需救护资源，若需要救护资源，则根据地面成本矩阵和最优传输理论建立资源分配问题的最优传输模型；若不确定是否需要救护资源，则基于鲁棒优化理论构建不确定集，并基于不确定集建立运输问题的鲁棒优化模型；分别对资源分配问题的最优传输模型和运输问题的鲁棒优化模型进行求解，得到资源分配矩阵和最优决策；根据资源分配矩阵和最优决策对救护资源进行调度。

2.根据权利要求1所述的一种基于鲁棒优化的医疗急救资源调度方法，其特征在于，救护信息包括医疗资源点与急救需求点的实际距离、交通状况以及资源容量。

3.根据权利要求1所述的一种基于鲁棒优化的医疗急救资源调度方法，其特征在于，建立资源分配问题的最优传输模型包括：根据救护信息确定需要救护资源的数量，若救护资源的数量供需平衡，则构建基于距离的离散型最优传输模型；若供大于求，则构建基于距离的熵正则化最优传输模型。

4.根据权利要求3所述的一种基于鲁棒优化的医疗急救资源调度方法，其特征在于，基于距离的离散型最优传输模型的表达式为：

5.根据权利要求4所述的一种基于鲁棒优化的医疗急救资源调度方法，其特征在于，对资源分配问题的最优传输模型进行求解包括：计算基于距离的离散型最优传输模型的最优解和基于距离的熵正则化最优传输模型的最优解；

6.根据权利要求1所述的一种基于鲁棒优化的医疗急救资源调度方法，其特征在于，不确定集包括箱型不确定集、领域不确定集以及场景不确定集。

7.根据权利要求1所述的一种基于鲁棒优化的医疗急救资源调度方法，其特征在于，运输问题的鲁棒优化模型包括：箱型不确定集的鲁棒优化模型、领域不确定集的样本鲁棒优化模型、场景不确定集的分布式鲁棒优化模型以及考虑协变量的场景模糊集的分布式鲁棒优化模型。

8.根据权利要求7所述的一种基于鲁棒优化的医疗急救资源调度方法，其特征在于，箱型不确定集的鲁棒优化模型表达式为：