基于大数据的突发灾害应急药品需求预测及流程优化
时间：2023-06-20 17:55:04 来源：柠檬阅读网 本文已影响 人 
刘玲，乐高慧，赖世超，刘洋
1.四川大学华西医院胆道外科，四川成都 610041；
2.四川大学华西医院手术室，四川成都 610041；
3.四川大学华西医院急诊科，四川成都 610041；
4.四川大学华西医院日间手术中心，四川成都 610041
近年全球各种突发灾害事件频发， 我国汶川地震、玉树地震、雅安地震、卡特琳娜飓风、南方雪灾等均为进入新世纪以来发生的造成严重人员与经济损失的突发灾害事件[1]。故如何针对突发灾害事件开展应急救援，使得损失极小化，是目前所面临的巨大挑战[2]。应急管理作为政府的重要职责之一， 以2008 汶川地震灾害发生为临界点，我国应急管理体系的建设受到极大重视且呈快速发展态势[3]。
从国家应对重症急性呼吸综合征（severeacute respiratory syndrome, SARS） 以及H7N9 禽流感等事件提示，我国针对突发公共卫生事件基本应急药品的保障体系正在逐步完善[4]。然而在信息传播更加透明、更加迅速的大环境下， 突发事件对社会公众的影响更大，更易引发社会性紧急事件，应急管理已成为学术界和政策制定者越来越关注的前沿课题。应急药品在应急救援过程中发挥十分重要的作用，故本研究主要探讨基于大数据的突发灾害应急药品需求预测及流程优化，现报道如下。
针对突发灾害的研究， 国外相较国内研究起步较早，特别是欧美等发达国家，在20 世纪80 年代就对突发性灾害事件进行研究，聚焦于医疗急救中心的突发事件应对管理等相关问题[5]。
有学者从医疗急救中心突发事件中医疗卫生资源的调度与公共突发事件的应对等方面进行研究，此外，早期欧美等发达国家对突发灾害的研究更多聚焦于自然灾害，然而随着突发事件的扩大与突发事件范围的扩大，使得对突发灾害的内涵进一步拓展[6]。
近年突发灾害事件频发， 并且性质恶劣程度加剧，影响规模扩大，对社会安定和国家社会经济造成严重损失。
突发灾害的不断升级，使得国内外学者重新审视其内涵与外延。
学者进一步将突发灾害事件与常规事件进行对比分析[7]，指出在发生概率、日常管理措施、次生灾害、决策与救灾等方面存在显著差异。另外有学者从事件发生的概率来看[8]，两类事件虽然同属于小概率事件，但是突发灾害事件概率更低，如2003 年SARS、2008 年汶川大地震等。从管理措施方面来看，常规事件有决策规则与经验可以借鉴，且相应的管理制度较为完善，相较常规事件，突发灾害事件则存在缺乏经验、缺乏认识、缺乏规律识别等，相应的制度、条例、规则、流程较少或几乎缺失[9]。故突发灾害事件的应急管理， 应充分结合管理科学、行为科学、系统科学、信息科学等多学科交叉优势，重点研究非常规突发事件的应急决策理论、信息处理与演化规律，非常规情境下的时间参与主体的资源配置、应对能力变化等规律，是当前对突发灾害事件应急管理的核心内容[10]。
①顶层设计相对滞后：顶层设计目前尚处于完善阶段，应急药品保障体系尚未完全建立，在药品使用信息采集、评价、分析利用，安全风险评估、预警、再评价环节中都存在着亟待解决的“瓶颈”问题，造成了突发灾害事件发生时应急药品短缺与浪费并存的现象，亟需从顶层设计上进行反思与完善[11]。
故当前迫切需要通过信息化的大数据干预加强应对突发灾害发生时应急药品保障体系建立与实施。
②专业技术水平的滞后：当前应急药品储备与供应多样化、专业化、体系化水平不高。
现实中，由于应急物资、药品在灾难发生的最初时间内无法做到需求预测与配置，且目前较少有关于突发灾难发生时应急药品配置的系统解决方案[12]，尤其缺少对大数据深度挖掘技术在应急药品需求预测、调度配置等领域的深入研究。
③治理机制仍然滞后：当前我国应急药品管理上存在一定程度的“政策与系统管理”失灵或失效现象，导致灾难发生时针对应急药品无法准确估计，而影响药品匹配与发放。
传统的“预测-应对”决策模式以及基于经验的管理方式难以应对突发灾害事件应急决策快速、精准的需求[13]。
④针对性研究的滞后：通过文献梳理发现，近年来，随着数据挖掘、模糊决策以及系统仿真等方法在应急物资、 应急药品研究领域的广泛应用，应急物资、应急药品保障问题的相关研究正成为新的学术热点[14]。
大数据在突发事件应急物资、应急药品管理领域已有应用，但相关研究都是基于宏观方面分析大数据在灾害应急管理及物资配置过程中的作用[15]。
①大数据环境下突发灾害应急药品保障体系的内涵特征， 体系结构：如何结合大数据技术思想，从“情景-应对”决策模式的角度，对突发灾害应急药品保障体系的内涵特征与体系结构进行分析，如何更加准确清晰地把握基于大数据环境下本省突发灾害的应急药品保障体系的建立，如何生成实时信息更新的突发灾害应急药品“情景-应对”决策方案[16]。
②大数据环境下突发灾害应急药品保障体系的需求预测分析：面对突发灾害事件的应急药品需求分级与预测主要是依靠决策者直觉和经验判断决定，管理者的实践能力在决策单元内部诉求中非常重要。如何用定量分析的方法研究区域应急药品需求级别及缺口问题，围绕应急药品需求预测、需求等级划分，对传统的证据推理算法进行改进，基于实时灾害数据的深度挖掘建立一种更为精确的预测方法[17]。
③保障体系的调度优化应基于应急药品缺口进行合理分配，以在线灾情信息为基础，加强应急药品的调度，实施动态选择从而确保应急药品的调度路径合理性[18]。
④应急药品保障体系的靶向分配，应以优化应急药品调度路径为目标，构建应急药品分配系统架构，结合时间、风险和成本等综合指标，建立应急药品靶向分配模型。
基于上述分析，上述问题已成为阻碍应急药品管理系统化、科学化、专业化、有序化水平提升的掣肘，亟需结合四川省实际情况，基于“灾害大数据”以及管理科学、行为科学、系统科学和信息科学等多科交叉的优势，针对突发灾害应急药品保障体系进行创新研究，重点围绕“需求预测、调度优化、靶向分配”探索创新理论范式与机制模式， 并提出基于“情景-应对”的应急药品保障体系建设的对策建议，以提高灾害应急药品配置的精准性，进而推进政府精准应急治理。
在应急药品管理过程中，灾情大数据的获取途径多以在线媒体、 医疗信息平台以及灾情信息平台等为基础，其信息量巨大且更新快速，其可提供及时、多源缺交互的信息资源，以上平台获取的数据经过筛选后均可作为一手资料进行总结，从而在突发灾害应急药品管理过程中发挥重要作用[19]。
当灾情发生时需要在最短时间内将各类应急物资，尤其是药品由不同的应急救援中心分配至受灾区域，其时间十分紧迫且工作量巨大，配置过程亦十分复杂。
通过大数据分析，以便有效降低灾害损失与影响， 科学预测灾区动态物资尤其是药品需求，为应急物资的配置提供可靠性依据。
同时在灾后救援时期， 受灾区域对所需物资尤其是药品的种类有所不同，且在不断的动态更新，基于大数据模型的建立，能更好地为灾害应急物资尤其是药品管理与分配提供科学依据。
在灾害大数据的支撑下，应急药品需求状况会随着越来越准确的灾情信息而不断进行调整，因此，对于灾区内各个救助点的应急药品需求情况的估计及分配将是一种多环节的动态流程，基于此，研究尝试从“两期”时间分布特征（增长期和稳定期）的角度；
同时在灾害大数据的支撑下，突发灾害的应急药品保障体系研究受到的影响因素较多，且各因素之间关系较复杂。
需要根据灾害事件的关键作用因素以及发生时间、供需距离等探索建立某地区应急医学药品需求量估计的概念模型；
在灾害大数据的支撑下，种类不同的医学药品需求之间是存在分级性的。
因此根据医学药品需求的分级性，找到一种相对可行的方法区分应急医学药品的级别，优先配置级别高的应急医学药品，能够保证突发灾害应急救援工作发挥最大效用。
大数据下突发灾害应急药品需求，以应急药品需求预测、调度优化、靶向分配、跟踪调查4 个具体的功能为基础，围绕“情景－应对”的基本范式，从疾病谱与应急药品品类关联性分析出发，探索区域灾害情景下，应急药品保障体系的需求预测。在针对SARS、汶川地震等相关案例，在关联上述不同灾情情景下的主要疾病谱分析的基础上，进一步对受灾群众用药品类、用量等进行药品排序，并结合以往相关研究文献中提出的5 030 种药品进行系统分类识别。
同时基于应急药品需求的突发性、不确定性、时效性、阶段性与弱经济性特征，对应急药品需求分类规则进行构建，其目的在于，结合“情景、特征、系统”的分析主线，应首先配送需求优先级高的药品，需求级别低的药品次之，应用文献计量技术与案例跨案例分析技术，以最大化应对不同情景的灾情事件，满足应急药品的需求，进一步构建应急药品需求分类规则。
对不同需求分类下的应急药品需求的影响因素进行分析，以系统工程的视角，从应急药品的重要性、应急药品的可获得性、应急药品的时效性特征出发，理清影响应急药品需求的相关因素。
见图1。
图1 突发灾害应急药品需求分级预测模型的建立
以突发灾害事件下应急药品配置与优化提供决策依据为目标，基于快速、精准、靶向原则，综合灾害发生时间、灾害类型（如地震级别、震中烈度等信息）、人口密度、预报水平、社交媒体的信息发布、造成的伤害识别等作为不同突发灾害事件下受灾人口预测的影响因素，选择反向传播算法为主要的研究技术，通过将信息传入输入层、隐含层、输出层，并逐层计算相应的实际输出值，并计算每层实际输出值与期望输出值间的误差，依据误差调整权值。应急药品配送点对于需求的覆盖是基于不同情景下突发灾害事件，是应急药品调度路径优化的重要因素。针对药品配送点，要求选择路径具备可及性、时效性等特征， 达到对药品配送对灾情发生地的全覆盖。具体流程优化上，首先应做好临近配送点筛选，根据功能定位等要求，将全部临近配送点纳入，随后拟定备选点，计算相关参数，具体而言，可以通过以下措施实现全覆盖，并对相关成本进行核算，与此同时建立模型并设计临近点算法求解，最后依据实时地理信息与实时灾情信息，对调度的路径进行再次优化。
见图2。
图2 药品-事件-应急运用示例图
①对于大数据环境下突发灾害应急药品保障体系的内涵，在以往的研究中存在概念重叠与界定模糊的问题，需要基于结合大数据技术思想，从“情景-应对”决策模式的角度，对突发灾害应急药品保障体系的内涵特征与体系结构进行分析；
②针对大数据环境下突发灾害应急药品保障体系的需求预测分析方面的研究发现，对于应急药品需求等级划分缺失会导致应急药品在不同的灾害情景下配置得非精准化，需要依据实时信息对应急药品的需求进行实时更新，为此，亟待制订突发灾害事件的应急药品需求分级并预测，识别区域应急药品需求级别及缺口；
③对于以往研究缺乏从大数据环境下，对突发灾害应急药品保障体系的调度优化，以及应急药品的靶向配置分析，需要进一步基于大数据技术[20]，结合在线灾情信息挖掘方法， 确保急物资调度路径的合理性，并对应急药品的靶向分配模型进行研究，实现应急药品配置精准填补需求空缺。
重大突发灾情发生时应急药品需求的预测上，以大数据为基础是核心预测方式之一， 以大数据为基础，可将其应用于重大突发灾害应急事件药品需求过程的预测， 作为一把针对突发灾害事件时应急药品的预警利器，可获取海量数据，达到快速、有效、及时的研判效果，从而更为快速、精准且持续的向应急管理部门以及公众提供应急药品管理相关信息。
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