基于深度强化学习的卡塔尔重症监护救护车动态调度系统优化研究

《IEEE Open Journal of Intelligent Transportation Systems》：A Dynamic Redeployment System for Critical Care Paramedic Units in Qatar Utilizing Deep Reinforcement Learning

本研究针对卡塔尔急救医疗服务中重症监护响应车辆动态调度难题，开发了一种基于深度强化学习的智能调度系统。通过构建深度评分网络整合多维度动态因素，实现了21.55%的平均响应时间降低和18.34%的相对响应时间提升，为急救资源优化提供了创新解决方案。

　　

在医疗急救领域，每一秒都关乎生死。卡塔尔每年有超过10万居民遭遇严重健康突发事件，其中28,755起被列为需要重症监护响应车辆处理的危急情况。传统的救护车调度系统往往难以适应复杂多变的急救需求，特别是对于配备专业医疗团队的重症监护响应车辆而言，其动态部署策略更需要灵活智能的解决方案。

这项发表于《IEEE Open Journal of Intelligent Transportation Systems》的研究提出了一种创新的动态调度系统，专门用于优化重症监护响应车辆的分配策略。与传统的救护车不同，卡塔尔的Charlie车辆（即重症监护响应车辆）由专业护理人员组成，配备先进医疗设备，专门处理复杂医疗场景，但不负责患者转运。这种双层响应模式要求更精准的调度策略，以确保在关键时刻能够及时提供高级生命支持。

研究团队开发了一套基于深度强化学习的框架，通过构建深度评分网络来优先处理和导航各急救站点的动态因素。该系统将服务区域划分为M个独立区域，考虑K个离散时间段，通过分析车辆状态、预测需求、旅行时间等多维度数据，生成统一的区域评分，指导车辆最优部署。

关键技术方法包括：1）构建基于深度神经网络的评分机制，处理多维度动态因素；2）采用策略梯度优化的深度强化学习框架进行网络训练；3）设计联合优化响应时间和闲置驾驶成本的实时算法；4）利用卡塔尔EMS真实数据进行模型验证，涵盖273,709个紧急事件记录。

研究结果

动态调度算法性能评估

通过与传统调度方法的对比实验，研究团队验证了所提方法的优越性。在N=30（车辆数量）的情况下，该方法实现了455.87秒的平均响应时间，相比最优基线方法ERTM的477.22秒提升了4.46%。在相对响应时间指标上，该方法达到0.346，优于其他对比方法。与实际运营数据相比，平均响应时间降低21.55%，相对响应时间提升18.34%。

时间利用效率分析

系统在标准CPU配置下完成评分函数训练仅需不到10小时，训练过程表现出良好的收敛性。实时调度决策可在毫秒级完成，满足急救服务对响应速度的严格要求。训练曲线显示评分函数能够快速接近最优解，证明了算法在实际应用中的可行性。

因素重要性评估

研究团队通过消融实验分析了各动态因素的重要性。结果显示，因素4（预测车辆可用性）和因素1（预测需求）对调度决策影响最大，这验证了车辆可用性和需求预测在动态调度中的核心地位。使用全部四个因素的组合能够获得最佳性能，突显了多因素综合考量的必要性。

患者请求量影响研究

随着每小时患者请求量的增加，平均响应比呈上升趋势，而相对响应比则下降。这一发现强调了在高峰时段增加重症监护响应车辆配置的必要性，为资源规划提供了重要依据。

讨论与结论

本研究成功地将深度强化学习技术应用于急救医疗服务的资源调度优化，解决了传统方法难以应对动态复杂环境的局限性。通过构建智能评分网络和优化算法，系统能够在多目标约束下实现资源的最优配置。

该研究的创新性体现在三个方面：首先提出了专门针对重症监护响应车辆的动态调度框架，填补了该领域的空白；其次开发了可处理多维度实时数据的智能评分机制；最后通过真实场景验证了方法的实用性和有效性。

对于拥有290万人口的卡塔尔而言，这项研究不仅能够提升急救服务效率，还能为其他国家和地区的EMS系统优化提供参考。特别是对于面临类似挑战的发展中国家，这种基于AI的调度方法具有重要的借鉴意义。

未来研究方向包括将更多实时因素（如交通状况、天气条件）纳入考量，以及探索更先进的深度强化学习算法进一步提升系统性能。该研究的成功实施标志着急救医疗服务向智能化、精准化迈出了重要一步，为提升全球急救医疗水平提供了新的技术路径。