《Injury》：Quantitative Decision-Support Strategies to Enhance Emergency Medical Service Accessibility in High-Risk Freeway Tunnels
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摘要隧道内发生的事故往往因空间受限而延迟院前急救服务（EMS）的进入，导致更严重的后果。紧急疏散设施，如横通道和紧急停车区，对于确保隧道内事故导致的交通拥堵期间及时响应EMS至关重要。本研究提出了一种定量方法，制定针对性策略，以增强此类设施，改善隧道内EMS的可及性。分析了韩
摘要
隧道内发生的事故往往因空间受限而延迟院前急救服务（EMS）的进入，导致更严重的后果。紧急疏散设施，如横通道和紧急停车区，对于确保隧道内事故导致的交通拥堵期间及时响应EMS至关重要。本研究提出了一种定量方法，制定针对性策略，以增强此类设施，改善隧道内EMS的可及性。分析了韩国高速公路四年的隧道内事故数据，并采用基于SMOTE的数据增强方法处理严重事故案例数量有限的问题，以平衡预测模型中的严重程度等级。应用基于SHAP的XGBoost分类器识别与EMS可及性和紧急疏散设施相关的关键特征对事故严重程度的影响。结果显示，发生在距隧道入口1公里以外的事故以及EMS响应覆盖范围在10至15公里内的事故，对增加事故严重程度有显著影响。紧急横通道、三条以上车道、紧急停车区和适当间隔的CCTV安装被发现有助于减轻事故严重程度。基于这些发现，优先确定了EMS可及性特别有限的隧道，并提出了针对性的设施改善措施。本研究提供了定量证据，以指导隧道紧急疏散设施的经济有效升级，增强院前EMS可及性和应急准备。所提出的方法也可支持实施公路隧道安全改善政策的决策。
引言
韩国地形多山，约70%的土地被丘陵和山脉覆盖，导致公路隧道比例较高。隧道环境在发生事故时面临独特的安全挑战：其封闭结构可能延迟救护车进入，加剧伤害严重程度和死亡，并可能导致大规模事故，尤其在高速交通和高货运量条件下。截至2024年，韩国高速公路网络包括1,351个隧道，总长1,288公里，约占高速公路总长度的26%[18]。令人担忧的是，2013年至2017年间高速公路隧道事故激增了61%，凸显了改善应急响应能力的紧迫性。
为减轻这些风险，韩国土地、基础设施和交通部（KMOLIT）于2016年更新了隧道紧急疏散设施国家指南，建议对长度超过500米的隧道设置紧急横通道、紧急停车区以及紧急照明和备用电源系统[17]。然而，合规率仍然很低，特别是关于紧急横通道间距的要求。截至2020年，只有约6%的韩国受紧急横通道间距要求约束的隧道符合指南。这一低合规率主要是由于超过90%的长度超过500米的隧道是在2017年更新的指南生效之前建造的，使得加装额外通道不切实际[29]。不合规的原因在于改造现有基础设施的高成本和缺乏对隧道紧急疏散设施增强进行优先排序的措施，导致许多隧道缺乏及时EMS进入和响应的能力。
2020年，管理高速公路隧道的韩国高速公路公司（KoEX）与运营紧急医疗服务（EMS）站点的韩国国家消防署（KFA）签署了一项谅解备忘录（MOU），以改善隧道事故响应[28]。虽然该协议促进了实时CCTV监控和应急响应培训，但未能解决疏散基础设施的系统性短缺。一个关键障碍是缺乏经济有效的、数据驱动的设施升级方法。
本研究旨在通过以下三个方面解决这一空白：(1) 量化高速公路隧道内关键因素与事故结果之间的关联；(2) 识别高风险高速公路隧道，在这些隧道中，空间和设施相关条件可能限制院前EMS可及性；(3) 推荐针对性策略，在现有隧道限制下改善紧急通道和评估。本研究提供了一个数据驱动的决策支持框架，以优先改善韩国脆弱隧道的应急准备。其范围包括事故级别严重程度和对院前EMS可及性的潜在限制；患者级别的临床结果，包括死亡率和生存率，不在本分析范围之内。
章节摘要
文献综述
基于研究目标，本文献综述重点关注紧急疏散设施对减轻公路隧道内事故严重程度的影响，特别是在因隧道事件导致院前EMS进入受限的情况。
近期预测隧道事故严重程度的研究主要考虑隧道设计、交通状况、驾驶因素、碰撞类型和天气[26]、[35]、[41]作为关键影响因素。值得注意的是，一项隧道事故联合建模研究
隧道内事故数据
按照研究目标，研究区域涵盖韩国所有高速公路隧道。KoEX提供了2017年至2020年间这些隧道内发生的事故数据，此后称为"隧道内事故数据集"。隧道内事故数据集包括363起事故案例：34起死亡或重伤，94起轻伤，235起仅财产损失。图2展示了它们的空间分布。
隧道紧急疏散设施的一个关键作用是通过
方法
由于隧道的封闭结构，院前EMS可及性通常比开放道路受限，增加了重伤者死亡结果的风险。本研究识别与严重事故相关的关键因素——特别是紧急疏散设施属性——并预测其概率。严重事故仅占隧道内案例的约9%（363例中的34例），使得对该少数类别的准确预测至关重要。在不平衡数据中，罕见事件是
结果与讨论
严重事故（事故严重程度的少数类别）使用SMOTE进行了增强。在原始隧道内事故数据集中，严重事故样本（34例）与非严重事故样本（329例）的比例约为1:10。根据先前关于SMOTE的研究，少数类别被合成过采样到与多数类别约1:1的比例，这是一种标准做法，可以减少类别不平衡，同时不让合成数据过度主导（[40]、[7]；Fernandez等人，2018）。
结论
高速公路隧道事故通常后果严重，这是由于封闭结构和长响应距离导致EMS可及性受限。本研究提出了一种定量方法，基于韩国的机构间协议，推荐通过增强隧道紧急疏散设施来改善院前EMS可及性的经济有效策略。为实现这一目标，使用SMOTE平衡有限的严重事故样本，并使用基于SHAP的XGBoost模型分析关键院前EMS可及性
伦理声明
本研究使用了二次数据，未与人类参与者或动物进行直接互动。因此，不需要伦理批准和知情同意。
CRediT作者贡献声明
Qin Xiao: 写作 – 审阅与编辑，概念化。 Jung Soyoung: 写作 – 审阅与编辑，写作 – 原稿撰写，可视化，验证，监督，软件，资源，项目管理，方法论，调查，资金获取，形式化分析，数据整理，概念化。
利益冲突声明
作者声明，他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系，这些利益或关系可能会影响本文报告的工作。
致谢
本研究由韩国政府（MSIT）资助的国家研究基金会（NRF）资助（RS-2025-00564174）。
Soyoung Jung|Xiao Qin
