摘要
背景：紧急航空医疗服务，包括直升机紧急医疗服务（HEMS）和医疗紧急后送（MEDEVAC），对时间敏感型救治至关重要。调度决策复杂且影响深远，决定着是否部署航空医疗资源、部署何种资源以及在何种条件下部署。本研究综述了紧急航空医疗调度建模方法。 方法：遵循PRISMA指南，对2003年至2026年6月间的文献进行筛选，共纳入42项研究。将模型分为预测与学习类、序贯决策类和规范性优化类，并对其求解方法、实际应用和策略背景进行了分析。 结果：马尔可夫决策过程和近似动态规划模型在序贯决策文献中占主导地位，尤其在军事医疗后送领域。规范性模型支持资源分配、基地选址、覆盖规划和调度优化，而预测及基于人工智能/机器学习的方法仍处于有限但新兴的阶段。主要挑战包括计算复杂性、数据不确定性、政策碎片化和伦理问题。序贯模型反映了调度过程的动态随机性，即当前的部署会限制未来资源的可用性。考虑优先级的策略优于最近单位规则，但缺乏现实验证阻碍了其推广。 结论：本综述梳理了现有方法，并为研究人员和调度组织选择决策支持模型提供了循证指导。未来的机遇包括：人工智能辅助调度、预测—规范性混合建模、实时自适应算法、可持续性导向的优化、改进直升机着陆点识别以及建立标准化的伦理和监管框架。
