基于机器学习的清莱城乡区域救护车服务覆盖优化研究

《Journal of Mobile Multimedia》：Ambulance Location for Service Coverage in an Urban-rural Area in Chiang Rai using Machine Learning

本研究针对泰国清莱Nang Lae分区仅有一辆FR级救护车且缺乏系统分析的现状，通过4个月(2023年7-11月)的调度数据分析，采用K-means聚类技术识别出两个最优救护车部署点（相距1.55公里）。结果显示，新选址可使78%的呼叫在8分钟内到达（当前为52%），响应时间中位数减少3.2分钟，为优化城乡结合部应急医疗资源分配提供了数据支撑。

　　

在泰国北部清莱府，一条贯穿城乡的AH2公路承载着繁忙的交通流量，却也成为紧急事故的高发地带。Nang Lae分区作为该区域的重要节点，仅配备一辆FR（First Response Unit，第一响应单元）级救护车，却需要覆盖175平方公里的广阔区域。令人担忧的是，现有救护车停放点位的选择缺乏科学依据——管理机构从未系统分析过高频事故区域或紧急呼叫集中区，导致34%的紧急呼叫响应时间超过10分钟这一"黄金救治时间"临界点。这种空间需求与资源配置的错位，使得如何在有限资源下最大化服务覆盖范围成为亟待解决的现实问题。

面对这一挑战，清莱 Mae Fah Luang 大学的研究团队开展了一项创新性研究，成果发表于《Journal of Mobile Multimedia》。研究团队首先通过实地调研揭示了问题的严重性：清莱府的救护车与人口比例仅为1:28,000，远低于泰国城市标准1:10,000。而2018-2023年的历史数据更显示，该区域累计发生3,754起紧急事故，其中1,982名为危重患者。特别值得注意的是，2022年事故统计表明，交通事故占比最高达39.9%，其次是呼吸困难（22.5%）和慢性瘫痪（15.5%），这些数据凸显了优化救护车部署的紧迫性。

研究团队采用了一套系统化的研究方法。他们开发了专用的Appsheet数据收集平台，让救护服务人员实时记录每次出诊的详细信息，包括时间、地理位置坐标（经纬度）、患者类型和严重程度等关键数据。在四个月的数据收集期内，共积累了175次救护车调度记录。基于这些数据，研究人员运用机器学习中的K-means聚类算法，通过RapidMiner 9.10软件进行分析，寻找最优的救护车部署点位。

技术方法核心在于空间数据分析：通过收集4个月的救护车调度数据（n=175），包含地理位置坐标、事故类型和患者严重程度等信息；利用K-means聚类算法在RapidMiner 9.10平台进行空间聚类分析，通过肘部法则确定最优聚类数k=2（轮廓系数0.61）；结合GIS（地理信息系统）技术进行热点区域识别和响应时间模拟，最终确定两个最优部署位置。

数据收集与特征分析

研究发现，在175次救护服务中，女性患者略多于男性（53.1% vs 46.9%），60岁以上老年患者占比最高达39.4%。从事故类型看，紧急事故占比48%，车辆事故占26.9%。尤为关键的是，医疗分诊（Medical Triage）数据显示，黄色级别（严重但非立即危及生命）患者占比62.9%，红色级别（危及生命）占9.7%，这意味着超过70%的案例需要及时的专业医疗干预。

聚类分析结果

K-means聚类分析识别出两个最优位置：位置1（集群0）坐标为20.014545, 99.873818，位置2（集群1）坐标为20.001115, 99.870031，两者相距约1.55公里。热力图分析显示，位置1主要服务交通事故高发区，92%为车辆事故，其中86%为红色/黄色级别的高危案例；而位置2则主要服务老年患者聚集区，68%为60岁以上患者，多为白色级别的慢性疾病。

位置优化效益

模拟结果显示，位置1的战略价值尤为突出：它不仅靠近高速公路事故热点，且与两家主要医院距离适中——距Mae Fah Luang大学医疗中心医院仅1公里，距曼谷清莱医院2.4公里。从当前位置迁移至位置1后，响应时间中位数可减少3.2分钟，78%的呼叫能在8分钟内到达，相比当前的52%有显著提升。

研究结论指出，基于数据驱动的救护车部署优化能够显著提升应急响应效率。两个推荐位置反映了不同的服务需求特征：位置1适合配置ALS（Advanced Life Support，高级生命支持）单元应对创伤急救，而位置2则更适合配备具备老年病护理能力的BLS（Basic Life Support，基础生命支持）单元。这种差异化部署策略符合泰国2023年国家EMS（Emergency Medical Service，应急医疗服务）政策中按年龄制定响应协议的要求。

讨论部分深入分析了实施面临的现实约束：市政预算限制使得短期内无法增加救护车数量，唯一可行的方案是重新定位现有车辆；周边医院的ALS单元经常需要承接溢出病例；四个月的数据可能无法完全反映季节性模式（如节日期间的事故高峰）。未来研究将扩展数据收集周期，特别是节日期间的服务数据，并测试DBSCAN等更复杂的聚类算法以处理高速公路沿线的异常分布模式。

这项研究的现实意义在于，它为资源受限地区的应急医疗服务优化提供了可复制的方法论。通过简单的数据收集和机器学习分析，就能显著改善救护车部署策略。据估算，响应时间减少5-10分钟可使危重患者死亡率降低高达15%，这对于提升城乡结合部的公共卫生安全具有重要价值。研究团队计划进一步开发基于网络的数据收集应用，为道路安全规划和人力资源配置提供更全面的决策支持。