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多源数据驱动的分级医疗设施空间优化研究:中国沈阳案例与健康公平性提升路径
【字体: 大 中 小 】 时间:2025年07月26日 来源:Frontiers in Public Health 3.4
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这篇研究运用多源数据(GIS、POI、人口普查)和空间分析技术(KDE、2SFCA、LA模型),系统评估了沈阳三级医疗体系(tertiary/secondary/primary hospitals)的空间公平性。通过基尼系数(Gini=0.523)揭示"中心集聚-边缘匮乏"格局,提出"增量优化+存量重组"策略(新增6家三甲医院+260个社区卫生站),使人口覆盖率提升至98.98%,为健康中国战略下医疗资源空间配置提供实证范本。
研究背景与现状挑战
在中国快速城市化与人口老龄化背景下,沈阳作为东北地区核心城市,其医疗设施呈现典型的"中心极化"分布。通过核密度分析(Kernel Density Estimation)发现,57家三甲医院中80%集中于浑河北岸传统城区,而浑南新区等新兴人口集聚区存在显著服务盲区。标准偏差椭圆分析显示,二级医院虽呈多中心分布,但苏家屯区等边缘区域仍存在结构性短缺。
方法论创新
研究整合了七普人口数据、百度地图POI和OpenStreetMap路网数据,构建三级医疗设施评价体系:
关键发现
实践启示
研究提出分级补偿策略:
这项研究为健康沈阳建设提供了空间规划范式,其"核心疏解-边缘强化"(core decongestion–periphery reinforcement)策略对同类工业城市医疗资源配置具有重要参考价值。
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