博碩士論文 106322080 詳細資訊




以作者查詢圖書館館藏 以作者查詢臺灣博碩士 以作者查詢全國書目 勘誤回報 、線上人數:23 、訪客IP:3.138.61.216
姓名 洪子蓁(TZU-CHEN HUNG)  查詢紙本館藏   畢業系所 土木工程學系
論文名稱 災後緊急醫療救護車派遣規劃之研究
相關論文
★ 橋梁檢測人力機具排班最佳化之研究★ 勤業務專責分工下消防人員每日勤務排班最佳模式之研究
★ 司機員排班作業最佳化模式之研究★ 科學園區廢水場實驗室檢驗員任務指派 最佳化模式之研究
★ 倉儲地坪粉光工程之最佳化模式研究★ 生下水道工程工作井佈設作業機組指派最佳化之研究
★ 急診室臨時性短期護理人力 指派最佳化之探討★ 專案監造人力調派最佳化模式研究
★ 地質鑽探工程人機作業管理最佳化研究★ 職業棒球球隊球員組合最佳化之研究
★ 鑽堡於卵礫石層施作機具調派最佳化模式之研究★ 職業安全衛生查核人員人力指派最佳化研究
★ 救災機具預置最佳化之探討★ 水電工程出工數最佳化之研究
★ 石門水庫服務台及票站人員排班最佳化之研究★ 空調附屬設備機組維護保養排程最佳化之研究
檔案 [Endnote RIS 格式]    [Bibtex 格式]    [相關文章]   [文章引用]   [完整記錄]   [館藏目錄]   至系統瀏覽論文 ( 永不開放)
摘要(中) 台灣至今發生多次重大災害之緊急醫療應變,每屢面臨重大災害及重大傷亡事故的處理上,仍然有許多待解決的問題產生,如醫療資源無法妥善的運用、災害或事故現場無法有效率的指揮調度,以及傷患分配後送的急救責任醫院不適當等。緊急醫療服務(Emergency Medical Services, EMS)為確保傷患在到院前能得到必要的急救醫療服務,以及決策管理運送傷患至適當的醫療院所的機制。當災害發生時傷患的緊急醫療救護需求,要如何即時且有效地將已檢傷分級之傷患運送至適當的醫療院所,是相當值得研究探討的問題。以往發生重大災害事故時,衛生福利部會啟動區域緊急醫療應變中心(REMOC),而指揮中心或後送官在指派救護車後送傷患時,經常是依照指揮官即決策者自身或指揮中心之過去經驗所決定,但決策者的救護車指派經驗往往缺乏有系統性的最佳化分析,且未必能達到最佳的救護車指派決策及反應速度,還可能因決策者的判斷錯誤,導致延誤後送傷患的情形發生。因此,本研究以系統最佳化之觀點,以最短時間內完成救援加權時間最小化為目標,發展一災後緊急醫療救護車派遣規劃模式,以期能協助決策者有效地進行規劃,達到提升救援效率之目的。
本研究係利用時空網路流動技巧與數學規劃方法,以定式救護車輛於時空中流動之情形,構建一災後緊急醫療救護車派遣規劃之模式。在求解方法上,利用C++程式語言配合CPLEX 數學規劃軟體進行問題之求解。為評估模式之實用性,本研究以桃園地區之相關資料及合理之假設為例進行範例測試,並針對不同參數進行敏感度分析和方案分析,結果顯示本研究之模式在實務上能有效運用,以協助決策者依據傷患檢傷分類,決定後送作業時序之參考,達到快速且有效地載送傷患至適當的醫院,保障民眾生命安全。
摘要(英) A good deal of time when significant disasters happen, there is a considerable number of problems to be solved in regards to facing disasters and handling severe casualties. For example, when serious disasters occur, they can not only endanger the safety of people′s lives but also cause significant property damage. However, the response time of rescue and the evacuation speed almost always affect the extent of the damage deeply. Emergency medical services (EMS) is the mechanism to make sure patients receive urgent medical service, out-of-hospital treatment and transport to appropriate medical facilities. The most important decision that the leader of emergency medical technicians make is providing ambulances in the shortest possible time as a response to the emergency calls. Once significant disasters or serious accidents occur, the pressing medical care of mass casualty can be generated, and how to immediately respond to the emergency calls is an issue worthy of studying. To date, the procedure for deciding which hospital the patient in emergency should be transported to has not been very clear. When serious accidents happen, Ministry of Health and Welfare initiates regional emergency medical operation center (REMOC), and ambulance dispatchers determine the dispatches and the routes of ambulances by calling hospitals to see if there are available resources to accept patients or transporting patients directly to the nearest hospital instead of following a triage system. In other words, they lack an overall systematic plan, and may not make the best decision of ambulance dispatch. This might lead to adverse consequences like delay in sending patients to hospitals. Therefore, this study aims to optimize the system and develop a model for ambulance dispatching. It hopes to effectively assist ambulance dispatchers in transporting patients to the appropriate hospitals within the shortest time and enhance the efficiency of saving individuals.
In this study, a model for ambulance dispatching is developed. The technique of timespace network flow and mathematical programming method are utilized to formulate the potential movements of ambulances among all areas in disasters as well as hospitals in the dimensions of time and space. The C++ computer language, coupled with the CPLEX mathematical programming software, are employed to solve the problem. To evaluate the practicability of the model, the related data of Taoyuan City is taken as the example and performed in this study. Different parameters are also conducted in sensitivity analysis and program analysis. The results suggest that the proposed model and solution algorithm can be useful for transporting patients in emergencies instantly to appropriate medical facilities as well as a system for ambulance dispatchers to follow and keep individuals safe.
關鍵字(中) ★ 救護車派遣
★ 緊急醫療救護
★ 時空網路
★ 最佳化
★ 數學規劃
關鍵字(英) ★ Ambulance dispatching
★ Emergency Medical Services
★ time-space network
★ optimization
★ mathematical programming
論文目次 摘 要 i
ABSTRACT ii
誌 謝 iii
目錄 iv
圖目錄 vii
表目錄 ix
第一章 緒 論 1
1.1研究背景與動機 1
1.2研究目的與範圍 3
1.3研究方法與流程 4
第二章 實務作業與文獻回顧 6
2.1緊急醫療救護 6
2.2大量傷患之緊急醫療救護 15
2.3救護車在實務上之作業及相關規定 18
2.4救護車輛指派問題 21
2.5時空網路 25
2.6文獻評析 27
第三章 模式構建 28
3.1問題描述 28
3.2模式架構 30
3.2.1模式基本假設 31
3.2.2災後緊急醫療救護車派遣規劃之時空網路 33
3.2.3符號說明與數學定式 41
3.2.4模式驗證 44
3.2.5模式應用 48
3.3小結 48
第四章 範例測試 49
4.1資料輸入 49
4.1.1車隊規劃資料 49
4.1.2災區節點供給資料 50
4.1.3急救責任醫院需求資料 51
4.1.4救護車之旅行時間資料 53
4.1.5其他相關參數設定 54
4.2模式發展 55
4.2.1電腦演算環境 55
4.2.2模式輸入資料 55
4.2.3模式輸出資料 56
4.2.4問題規模 57
4.3測試結果與分析 58
4.3.1模式求解結果與實務作業規劃情況之比較 65
4.4敏感度分析 68
4.4.1各等級傷患人數分布之敏感度分析 68
4.4.2車隊規模之敏感度分析 69
4.4.3各等級傷患待救援權重之敏感度分析 71
4.4.4車輛承載當量之敏感度分析 72
4.4.5醫院當量之敏感度分析 74
4.5方案分析 76
4.6小結 80
第五章 結論與建議 81
5.1結論 81
5.2建議 83
5.3貢獻 85
參考文獻 86
附錄 90
附錄一測試範例細部解 90
參考文獻 1. 石富元,災害現場指揮系統於大規模災害時應用之可行性研究─子計畫:災害現場指揮系統(Incident Command System)之應用-緊急醫療事故案(I),國立臺灣大學醫學院急診醫學科,臺北市,2005。
2. 行政院,八仙樂園粉塵暴燃事件應變及處置實錄,2016。
3. 吳青翰,「最小化整體死亡人數之大量傷病患事故救護車派遣模式」,國立成功大學交通管理學系,博士論文,2010。
4. 吳青翰,「緊急醫療救護系統資源配置之模擬研究-以台南市為例」,國立成功大學交通管理學系,碩士論文,2006。
5. 施宣政,「緊急醫療系統之安全轉院醫療指派演算法」,中原大學資訊管理研究所,碩士論文,2004。
6. 國家發展委員會,臺日大型群聚活動風險管理與緊急應變交流研討會,2015。
7. 康家瑜,「大規模行人模擬及其於災害疏散之應用」,國立臺灣大學土木工程學研究所,碩士論文,2018。
8. 張偉德,「大量傷患緊急醫療救護之最佳救護車派遣數學模式研究」,國立成功大學工業與資訊管理研究所,碩士論文,2016。
9. 陳育詩,「救護車動態佈署之隨機最佳化模式」,國立臺灣大學土木工程學研究所,碩士論文,2016。
10. 廖珮均,「多重災區大量傷患事件救護任務派遣隨機模式探討」,中原大學土木工程研究所,碩士論文,2016。
11. 網路資料:石富元,大量傷患及災難事件之緊急醫療現場控制,2003年10月3日,取自http://dmat.mc.ntu.edu.tw
12. 網路資料:行政院中央災害防救會報。2018年8月8日,取自https://cdprc.ey.gov.tw/Page/A1EE0B2787D640AF
13. 網路資料:行政院中央災害防救會報。2019年1月7日,取自https://cdprc.ey.gov.tw/Page/A80816CB7B6965EB
14. 網路資料:桃園市政府消防局。2019年1月14日,取自https://www.tyfd.gov.tw/chinese/04/03main_3.php
15. 網路資料:桃園市政府資料開放平台。2018年4月10日,取自https://data.tycg.gov.tw/opendata/datalist/datasetMeta?oid=e892048d-f375-4e78-aac5-25c94a139704
16. 網路資料:緊急醫療救護法。2013年1月16日,取自https://law.moj.gov.tw/LawClass/LawAll.aspx?pcode=L0020045
17. 網路資料:緊急醫療救護法施行細則。2008年11月19日,取自https://law.moj.gov.tw/LawClass/LawAll.aspx?pcode=L0020047
18. 網路資料:衛生福利部醫事司。2019年2月11日,取自https://dep.mohw.gov.tw/DOMA/mp-106.html
19. 蔡佳洲,「以災害管理角度看臺灣緊急醫療救護體系在大量傷患事件的運作」,國立雲林科技大學工程科技研究所,博士論文,2015。
20. 顏上堯、張紫鈺、陳怡君,「防災避難疏散作業排程規劃之研究」,運輸學刊,27(4),565-588頁,2015。
21. 顏上堯、陳佳宏、曹智翔,「短期需求受擾動下動態醫療物資輸配送之研究」,運輸計劃季刊,38(3),297-322頁,2009。
22. 顏上堯、陳佳宏、陳怡君、廖建韋,「日常營運下動態醫療物資輸配送規劃之研究」,中國土木水利工程學刊,28(3),175-184頁,2016。
23. 顏上堯、蕭妃晏、謝潤曉,「跨校選授課專車排程規劃模式暨演算法之研究」,運輸計劃季刊,40(4),367-392頁,2011。
24. Bhalla, M.C., Frey, J., Rider, C., Nord, M. & Hegerhorst, M., “Simple Triage Algorithm and Rapid Treatment and Sort, Assess, Lifesaving, Interventions, Treatment, and Transportation mass casualty triage methods for sensitivity, specificity, and predictive values”, American Journal of Emergency Medicine, Vol 33, Issue 11, pp.1687-1691, 2015.
25. Bish, D.R., Agca, E. & Glick , R., “Decision support for hospital evacuation and emergency response”, Annals of Operations Research, Vol 221, Issue 1, pp. 89-106, 2014.
26. Fitzsimmons, J.A., “A Methodology for Emergency Ambulance Deployment”, Management Science, Vol 19, Issue 6, pp. 627-636, 1973.
27. Gong, Q. & Batta, R., “Allocation and reallocation of ambulances to casualty clusters in a disaster relief operation”, IIE Transactions, Vol 39, Issue 1, pp.27-39, 2007.
28. Jotshi, A., Gong, Q. & Batta, R., “Dispatching and routing of emergency vehicles in disaster mitigation using data fusion”, Socio-Economic Planning Sciences, Vol 43, Issue 1, pp.1-24, 2009.
29. Laksono, P., Wulan, S.R. & Supangkat, S.H., “AHP and dynamic shortest path algorithm to improve optimum ambulance dispatch in emergency medical response”, International Conference on ICT For Smart Society (ICISS), pp.1-6, 2017.
30. Lee, S., “Role of Parallelism in Ambulance Dispatching”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, Vol 44, Issue 8, pp.1113-1122, 2014.
31. Liu, Y., Li, Z., Liu J. & Patel, H., “A double standard model for allocating limited emergency medical service vehicle resources ensuring service reliability”, Transportation Research Part C, Vol 69, pp.120-133, 2016.
32. Rau, H.H., Kumar, A., Hsu, C.Y. & Hung, N.C., “Identification of variables to decide optimal hospital for emergency patients”, 2nd IEEE International Conference on Emergency Management and Management Sciences, pp.1-4, 2011.
33. Silka, P. A., Geiderman, J. M. & Kim, J. Y., “Diversion of ALS Ambulance: Characteristics, Causes, and Effect in a Large Urban System”, Prehospital Emergency Care, Vol. 5, Issue 1, pp.23-28, 2001.
34. Spaite, D. W., Valenzuela, T. D., Meislin, H. W., Criss, F. A. & Hinsberg, P., “ Prospective Validation of a New Model for Evaluating Emergency Medical Services Systems by In-Field Observation of Specific Time Intervals in Prehospital Care”, Annals of Emergency Medicine, Vol 22, Issue 4, pp. 638-645, 1993.
35. Steinzen, I., Gintner, V. & Suhl, L., “A time-space network approach for the integrated vehicle-and crew-scheduling problem with multiple depots”, Transportation Science, Vol 44, Issue 3, pp.367-382, 2010.
36. Tavakkoli-Moghaddam, R., Memari, P. & Talebi, E., “A bi-objective location-allocation problem of temporary emergency stations and ambulance routing in a disaster situation”, ICOA 2018: The IEEE 4thInternational Conference on Optimization and Applications, pp. 1-4, 2018.
37. Tayfur, E. & Taaffe, K., “A model for allocating resources during hospital evacuations”, Computers & Industrial Engineering, Vol 57, Issue 4, pp.1313-1323, 2009.
38. Wilson, D.T., Hawe, G.I., Coates, G. & Crouch, R.S., “A Multi-Objective Combinatorial model of casualty processing in major incident response”, European Journal of Operational Research, Vol 230, Issue 3, pp.643-655, 2013.
39. Yan, S., Lin, C.K. & Chen, S.Y., “Logistical Support Scheduling under Stochastic Travel Times Given an Emergency Repair Schedule”, Computers and Industrial Engineering, Vol 67, pp.20-35, 2014.
40. Yan, S., Lin, C.K. & Chen, S.Y., “Optimal Scheduling of Logistical Support for an Emergency Roadway Repair Work Schedule”, Engineering Optimization, Vol 44, Issue 9, pp.1035-1055, 2012.
41. Zhang, H. & Liu, M., “A chance-constrained programming model for medical resources order and distribution scheduling based on time-space network”, 2015 International Conference on Logistics, Informatics and Service Sciences (LISS), pp.1-5, 2015.
指導教授 顏上堯 審核日期 2020-1-7
推文 facebook   plurk   twitter   funp   google   live   udn   HD   myshare   reddit   netvibes   friend   youpush   delicious   baidu   
網路書籤 Google bookmarks   del.icio.us   hemidemi   myshare   

若有論文相關問題,請聯絡國立中央大學圖書館推廣服務組 TEL:(03)422-7151轉57407,或E-mail聯絡  - 隱私權政策聲明