基于智能覆盖与深度学习的实时大规模人群医疗响应效率优化模型研究

本研究针对大型集会中医疗应急响应效率低下的问题，提出了一种融合智能覆盖与远足优化算法（HOA）的MRELC-SCHO模型。通过黑猩猩优化算法（CHOA）特征选择和双向长短期记忆自编码器（BiLSTM-AE）分类，在生态健康数据集上实现98.56%的准确率，为人群安全管理提供了智能化解决方案。

　　

在全球范围内，音乐节、体育赛事等大型集会活动日益频繁，但随之而来的医疗应急响应问题却成为组织者的重大挑战。传统GPS定位和计算机视觉方法在应对数万人规模的实时动态监测时，往往存在视角受限、数据处理延迟等瓶颈，导致紧急医疗事件响应效率低下。这种技术缺陷在沙特阿拉伯等频繁举办大型宗教集会的地区尤为突出——2015年麦加朝觐踩踏事件造成2400余人伤亡的悲剧，至今仍警示着人群安全管理的重要性。

针对这一国际性难题，Northern Border University（沙特阿拉伯北部边境大学）计算机科学系的Asma A. Alhashmi团队在《Scientific Reports》发表了突破性研究成果。研究人员创新性地将生态健康监测理念引入人群管理领域，开发出基于智能覆盖与深度学习的MRELC-SCHO模型。该模型通过四阶段处理流程：首先采用min-max归一化处理15维环境参数（包括PM_2.5、溶解氧等），随后运用模拟黑猩猩狩猎行为的CHOA算法筛选出13个关键特征，再通过BiLSTM-AE网络捕捉人群动态的时空特征，最终采用受徒步旅行者行为启发的HOA算法优化模型参数。

关键技术方法包括：1）基于61,345条生态健康数据（含4类生态状态标签）的min-max标准化预处理；2）CHOA算法实现特征降维（式1-9）；3）BiLSTM-AE网络架构（图2）的双向时序特征提取；4）HOA算法（式19-24）的参数优化。研究团队特别设计了反映地形坡度的THF函数（式19）来模拟优化过程中的"徒步者速度"，使参数搜索效率提升30%。

研究结果部分显示：

数据预处理与特征选择：CHOA算法将原始15维特征压缩至13维，去除冗余的Timestamp和Soil_pH特征，使模型训练时间缩短至10.56秒（表5）。

分类性能验证：在80%训练集上达到98.44%平均准确率（表2），其中"生态健康"类别的召回率达98.93%。ROC曲线（图3d）显示AUC值均超过0.97，证明模型具有优异的泛化能力。

对比实验：相较于传统PCA-LDA（90.28%）和YOLOv8（88.97%）等模型（表4），MRELC-SCHO的F1分数提升5.1%，执行效率提高34%（图12）。

这项研究的创新性体现在三方面：首先，首次将生态健康参数（如Biodiversity_Index）纳入人群风险评估体系；其次，开发的HOA-BiLSTM-AE混合架构解决了大规模时序数据分析的瓶颈；最后，模型在保持高精度的同时实现实时响应（<1秒/万人体征分析）。该技术已成功应用于2024年利雅得季狂欢节的医疗应急系统，将突发事件响应时间缩短62%。未来可通过集成5G边缘计算进一步优化部署效率，为智慧城市建设提供关键技术支撑。