邓宇帆、张雨萌、潘杰
HEOA团队,四川大学华西公共卫生学院/华西第四医院
四川大学健康城市发展研究中心/西部农村卫生发展研究中心
Deng Y, Zhang Y, Pan J.
Optimization for locating emergency medical service facilities: a case study for health planning from China. Risk Management and Healthcare Policy,2021;14:1791 -1802
DOI:10.2147/RMHP.S304475
1.摘要
1.1 目的
科学合理的急救医疗机构空间布局有助于提高急救医疗服务可及性、及时挽救患者生命、改善患者的健康结局。急救医疗服务的选址规划一直是空间优化研究的热点,并在世界各国的卫生决策中得到广泛应用。然而,来自中国的研究相对较少,实践应用更是匮乏。本研究以中国西南特大城市成都市作为案例开展急救医疗机构选址优化研究,旨在通过新增(升级)最少的急救医疗机构实现政策设定的人口覆盖率。
1.2 方法
基于成都市区域卫生规划目标开展选址优化研究。采用最短路径法计算最短就医时间。采用集合覆盖模型构建符合中国情境的优化问题。采用遗传算法进行求解。
1.3 结果
优化结果显示,最少新增(升级)55家急救医疗机构即可实现90%人口覆盖率的15分钟急救圈。通过机构升级,成都市院前急救医疗服务最短就医时间的人口加权中位数将缩短14.57%,由6.54分钟降低至5.51分钟。
2.前言
急救医疗服务是医疗服务的基本构成之一,主要涉及紧急医疗事件下的院前治疗和病人转运。及时有效的急救医疗服务对于患者的健康至关重要,有助于挽救患者生命、改善健康结局、降低意外死亡率。因此,完善和发展急救医疗体系被视为卫生规划的重要内容,在世界范围内被广泛倡导。
在急救医疗体系规划涉及的所有问题中,选址问题一直是地方政府和学界关注的重点。合理的急救医疗机构选址能够保障居民的安全需求,助力健康发展,是城市建设规划的重要组成。作为运筹学研究的热点领域,选址问题旨在寻求特定目标下最优的机构布局。目前,已有大量文献致力于开发模型以支持相关选址决策,典型的选址问题可根据优化目标分为以下类别:(1)p-中值模型;(2)p-中心模型;(3)集合覆盖模型;(4)最大覆盖模型等。急救医疗机构选址相关的优化模型和研究进展可参考Aringhieri等和Bélanger等的研究论文。
基于不同的优化目标,研究学者已运用不同的优化模型协助急救医疗机构的选址布局。Jánošíková等运用p-中值模型对斯洛伐克的急救医疗体系进行优化,在不额外增加机构的条件下大幅提高了急救医疗服务可及性;Fritze等运用最大覆盖模型对奥地利的急救站进行重新布局,他们的方案以更少的机构实现了更高的人口覆盖率;Zhu等运用改良的集合覆盖模型优化了深圳市创伤中心的空间布局,研究结果显示优化方案可以增大服务覆盖区域,缩短急救响应时间。鉴于不同地区急救医疗服务的供给方式、急救医疗服务体系的发展程度各不相同,相应的卫生规划制定与实践也存在差异,急救医疗机构的选址规划也应该因地制宜,服务于当地卫生体系的发展。
作为中国国家中心城市、西南地区最大城市之一,成都市正逐步推进现代化国际大都市的建设进程。为满足城市居民的基本健康需求,建设高效的急救医疗服务体系是城市规划不可或缺的部分。如何在有限的资源下合理布局急救医疗机构对当地政府提出了巨大挑战。本研究以成都市作为案例,阐述了如何在中国情境下将科学的优化方法运用于现实实践,协助急救医疗体系的选址决策。我们的研究将为未来的急救医疗体系规划提供政策参考。
3.研究对象、数据及方法
3.1 研究对象及规划目标
本研究选择成都市作为研究对象。成都市是中国西南最大城市之一,下辖20个区(市)县,土地面积14335平方千米,2017年常住人口1604.4万人。
成都市的急救医疗服务体系采用“指挥型”管理模式,包含两类机构:(1)指挥机构:不承担实际医疗工作,主要负责救护车的调度和急救电话的应答,包括成都市120急救指挥中心及11个急救指挥分中心。(2)医疗机构:即成都市120院前急救网络医院(下文简称“网络医院”),主要负责现场救治和病人转运等实际医疗工作。网络医院由成都市120急救指挥中心审查和准入,同时每三年进行一次资格考核。
2016年,国务院颁布了“健康中国2030”规划纲要,成都市也制定了“健康成都2030”规划纲要作为其中长期卫生事业发展目标。两份规划都强调了急救医疗服务的重要性,并将急救医疗体系的完善作为近期的主要发展目标之一。参照国家发改委的规划要求,“急救网络应合理布局,保证救护车在15分钟内到达患者驻地”,我们将通过科学合理的规划,在成都市现有急救医疗体系的基础上,以最少的新增机构数建设90%人口覆盖率的15分钟急救圈。
3.2 研究数据
本研究的数据包含三个部分:供方数据,需方数据和交通路网、行政区划数据。供方数据涵盖三个部分:(1)成都市院前急救网络医院建设标准;(2)现有网络医院名单;(3)2017年成都市医疗机构清单。我们在成都市所有医疗机构中根据建设标准筛选符合资质的医疗机构作为网络医院的候选机构。大体来看,候选机构包括综合医院和设有独立急诊科的乡镇卫生院两大类。我们使用百度地图API获取机构的经纬度信息。
鉴于每位居民均是急救医疗服务的潜在需求方,我们将总人口数据作为潜在需求的估计值。为了对人口进行更细致的刻画,我们选用了LandScan提供的细尺度人口栅格数据(946米*946米)。每一个栅格被视作一个独立的需求点,人口为零的栅格将在分析中被剔除。
交通路网和行政区划数据来源于国家地理信息中心。我们根据道路等级和类型的不同设置了不同的行驶速度,用于最短就医时间的计算。
3.3 研究方法
我们采用最短路径法计算每个需求点到网络医院的最短就医时间,并将其作为需求点的急救医疗服务可及性的衡量指标。最短路径法的核心假设在于居民总是选择最近的医疗机构寻求医疗服务。该假设与急救医疗体系的现实实践较为符合——依照就近原则,急救指挥中心通常调遣救护车将患者送往最近的网络医院。最短路径法相关分析在ArcGIS 10.6中完成。
本研究旨在以最少的新增机构数建设90%人口覆盖率的15分钟急救圈。我们采用集合覆盖模型对这一目标进行建模:

其中I 和 J分别指示了候选机构集合和现有15分钟急救圈未覆盖的需求点集合。xi指示了机构i是否为新增网络医院(1,表示是,0表示否),yj指示了需求点j是否被优化后的15分钟急救圈覆盖(1,表示是,0表示否)。Pj指示了需求点j的人口占总人口的比例。G表示了现有覆盖率与目标覆盖率之间的差距。具体来说,如果现有体系下的覆盖率为60%,为达到90%的覆盖目标,则将G设定为30%。等式(1)为目标函数,即新增机构的数量最小化。等式(2)到(4)为约束条件,其中等式(2)保证了90%覆盖率的实现。鉴于可能存在多组新增机构数相等的可行解,我们将等式(1)改造为下述目标函数:

等式(5)在等式(1)的基础上减去了新增网络医院提高的覆盖率水平。由于覆盖率的取值在0到1之间,通过将覆盖率引入到目标函数中,我们可以从新增机构数相等的可行解中获取覆盖率最大的一个。需要注意的是,该目标函数的构建是基于简单的数学运算,不应与多目标规划相混淆。
由于集合覆盖模型是一个NP问题(多项式复杂程度的非确定性问题),我们采用遗传算法对其进行求解。遗传算法是一种模拟自然选择过程的启发式算法。简而言之,每个候选解都被编码为一条染色体,染色体上的基因代表了候选机构,基因取值与xi相等。我们将优化目标(等式(5))设定为适应度函数,决定了每条染色体的适应度,取值越小代表适应度越大。我们采用惩罚项的方式确保约束条件的成立,即未达到90%目标覆盖率(不满足等式(2))的解将被强制设置为最低适应度。迭代过程分为三个步骤:(1)生成初始种群;(2)在现有种群中以适应度为概率随机挑选染色体,通过交叉和变异生成子代种群。同时保留现有种群中的精英个体进入子代;(3)重复步骤(2)直到达到设定的迭代次数。最终种群中适应度最高的个体即被视为模型的最优解。我们在R中通过GA包实现遗传算法的求解,参数设定如表1所示:

我们采用最短就医时间的人口加权中位数(四分位间距)以及15分钟急救圈覆盖率来评价不同区县优化前后的急救医疗服务可及性。对于遗传算法解得的优化方案,我们基于覆盖率的提升水平,采用贪婪算法对机构进行排序,获得其建设优先级。所有数据分析均在R 3.6.1中进行。
4.研究结果
4.1 成都市急救医疗体系现状
2017年,成都市急救医疗体系包含95家网络医院,其中88家为医院,6家为中心卫生院,1家为急救中心。如图1所示,多数网络医院集中在中心城区,周边区县少有分布。即使在周边区县中,网络医院也倾向于聚集分布。

网络医院的聚集分布导致不同区县的急救医疗服务可及性差异显著。总的来说,成都市现有15分钟急救圈可覆盖78.27%的人口。5个中心城区(5/20)15分钟急救圈实现了全人群覆盖,4个临近区县(4/20)同样达到了90%的目标覆盖率。然而,现有急救医疗体系下仍有11个区县(11/20)未达到90%覆盖率,特别是覆盖率最差的简阳和金堂,其15分钟急救圈覆盖的人口不足60%。人口加权中位最短就医时间同样也表现出明显的差异,成都市整体的中位最短就医时间为6.45分钟,下辖20个区县从2.1分钟到34.35分钟不等。最短就医时间分布及各区县指标分别见图2a和表2。

4.2 新增网络医院
通过数据筛选,共有463家机构作为网络医院的候选机构。优化结果显示,最少新增55家网络医院即可构建90%人口覆盖率的15分钟急救圈。图3展示了新增网络医院的分布情况,数字显示了贪婪算法的结果,指示建设的优先度(建设顺序)。总的来看,新增机构分散分布于周边区县,其中10家为医院,其余45家均为乡镇卫生院。

如图2b和表2所示,新增网络医院后,成都市15分钟急救圈人口覆盖率提升至90.05%,人口加权中位最短就医时间由6.45分钟缩短至5.51分钟,减少了14.57%,四分位间距由10.65分钟缩短至7.17分钟。从区县层面来看,温江、青白江、都江堰3个区县在新增机构后达到了90%覆盖率(12/20);彭州、新津、崇州3个区县基本实现目标,覆盖率已超过88%。尽管与90%覆盖率仍有较大差距,可及性最差的金堂和简阳均有显著提升。其中金堂的中位最短就医时间从18.90分钟缩短到11.32分钟,覆盖率从37.26%提升到70.21%;简阳的中位最短就医时间从34.35分钟缩短到15.93分钟,覆盖率从10.94%提升至46.73%。

4.3 敏感性分析
为了探索不同情境下的可行方案,我们对模型进行修改,进行了以下三个敏感性分析:
(1) 将现有网络医院与符合条件的机构共同作为候选机构,对现有体系进行重布局。在这一分析下,现有网络医院可能不会出现在优化方案中。求解结果显示,最少需要81家网络医院即可实现90.01%覆盖率的15分钟急救圈。这一数据甚至少于现有急救医疗体系已有的网络医院数(81 vs. 95)。
(2) 放宽网络医院的建设标准,将更多机构作为候选机构。在这一分析下,除了主分析中463家候选机构外,还有290家机构被加入到候选集。求解结果显示,最少需要新增54家机构可实现90.13%覆盖率的15分钟急救圈。新增机构数与主分析结果基本没有差异(54 vs. 55)。
(3) 提高急救响应标准,将政策目标设为90%覆盖率的12分钟急救圈。我们发现即使将所有候选机构(463家)升级为网络医院,依然无法达到90%覆盖率(仅能达到89.23%)。因此,在这一分析下,我们将成都市全体1173家医疗机构作为候选机构,采用与(1)中一致的策略进行重布局。求解结果显示,最少需要206家网络医院可实现90.02%覆盖率的12分钟急救圈。
5.讨论
急救响应时间被视为急救医疗体系的一个重要评价指标。及时有效的急救医疗服务有助于降低死亡率和伤残率,改善健康结局。基于这一原因,缩短急救响应时间,增加急救医疗服务可及性被广泛纳入世界各国的卫生规划。例如,意大利法律规定城市地区的急救响应时间应该在8分钟内。奥利地下奥地利州政府要求急救医师应在20分钟内抵达95%的居民所在地。在中国,大多数省份以15分钟急救圈、3-5公里急救响应半径等概念为核心,发展当地的急救医疗体系,而“健康中国2030”规划纲要也明确规定,“要建立覆盖全国、较为完善的紧急医学救援网络”。虽然选址规划相关研究发展迅速,但是相关科学方法在中国区域卫生决策中的实践应用仍十分匮乏,现有急救医疗体系往往存在布局不合理的现象。因此,运用运筹学的方法对急救医疗机构进行选址规划有助于识别现有布局中存在的问题,协助未来的急救医疗体系建设。我们的研究同样指出了卫生决策现代化的重要性,这在现实实践中将大有裨益。
对于成都市现有急救医疗体系的分析显示,不同区县的急救医疗服务可及性存在显著差异。5个中心城区在优化前已经实现15分钟急救圈的全人群覆盖,而诸如简阳、金堂的周边区县却面临着急救医疗资源不足的困境。由于卫生资源的供给被视为卫生服务可及性最重要的影响因素之一,急救网络医院的聚集分布势必增大不同地区急救医疗服务可及性的差异,进而导致服务利用和健康结局的差异。
通过建立集合覆盖模型,并利用遗传算法进行求解,我们为成都市急救医疗体系提供了可行的优化方案。研究结果显示最少新增55家网络医院即可实现90%覆盖率的15分钟急救圈。新增机构后,成都市人口加权中位最短就医时间缩短了14.57%。区县水平也有显著的提升,超过50%(12/20)的区县实现了90%覆盖率的目标。上述结果证明了优化方案的有效性,也提示选址优化模型可在中国的急救医疗体系规划中发挥重要作用。
值得注意的是,在55家新增网络医院中,有44家(83.33%)均是乡镇卫生院。这一结果指示了乡镇卫生院在提升农村地区急救医疗服务可及性中的重要性。作为基层医疗机构的重要组成部分,乡镇卫生院相较于医院在空间上分布更为均衡,更加契合急救医疗服务全民覆盖的宗旨。因此,乡镇卫生院是农村地区网络医院的理想候选机构。然而,乡镇卫生院较低的服务能力和质量一定程度上阻碍了急救医疗服务的提供。尽管网络医院建设标准中对于乡镇卫生院的要求远低于对于医院的要求,达到这一标准对于大多数乡镇卫生院来说仍然存在困难。汇集区域医疗资源集中建设少数几个乡镇卫生院,打造区域医疗中心,将是一个可行的解决方案。通过资源的集中,目标乡镇卫生院将快速发展,显著提高服务能力,达到网络医院的建设标准。除此之外,急救相关的培训项目也有利于提升农村地区医疗机构的服务能力,应当大力开展。
现有网络医院的聚集分布同样揭露了成都市急救医疗服务体系存在的问题。成都市院前急救网络医院的资格审查是在医疗机构提出意向申请后,由120急救指挥中心被动开展审查。考虑到优质医疗资源聚集分布的趋势,网络医院很大概率会集中在少数几个区域内。这种聚集分布的模式往往会导致资源的错配,损害整个急救医疗体系的运行效率。正如敏感性分析(1)的结果所示,仅需要81家网络医院即可实现90%覆盖率的15分钟急救圈。尽管81家机构只是理论结果,可能无法满足现实需求,但方案之间的显著差异(81 vs. 95+55)仍足以说明现有急救医疗体系存在的资源错配问题。Fritze等在奥地利的研究也得出了类似的结论。为了缓解资源错配问题,一方面,地方政府应当充分发挥指导作用,鼓励医疗机构参与到急救医疗体系中;另一方面,卫生规划的制定者应该更多运用科学的选址规划方法,避免不合理的、低效的急救医疗机构布局。相关决策者应更多寻求管理科学、运筹学等领域学者的帮助,将科学方法运用到卫生实践中,不断推动卫生决策现代化的进程。
我们的研究也存在一定的缺陷。首先,我们采用最短就医时间来指示急救响应时间。考虑到救护车出发前的院内准备时间和潜在的交通拥堵,现实中的急救响应时间往往会更长。未来的研究可以利用更细致的数据使得方案更贴近于实际。其次,由于数据的局限性,我们无法获得成都市周边区域的急救医疗机构,不能避免跨区域就医行为的影响。居住在成都边界上的居民实际的急救服务可及性将高于我们的研究结果。然而成都市的边界区域大部分为农村地区,医疗资源相对较少,因此跨区域就医不会对研究结果造成太大的影响。最后,我们使用了经典的运筹学方法解决实际卫生规划问题,研究深度较为受限。未来的研究可使用更细致的数据,运用更前沿的模型进行深度研究,获得更为精细的优化结果。
6.结论
本研究阐述了如何在中国情境下运用运筹学方法协助急救医疗机构选址决策。我们使用集合覆盖模型对政策目标进行建模,并运用遗传算法进行求解。研究结果显示最少新增55家急救医疗机构即可构建90%覆盖率的15分钟急救服务圈。我们的研究将为成都市未来的急救医疗体系建设提供政策参考。同时,我们的研究也强调了选址优化在医疗机构布局相关决策中的重要性,这将是中国卫生决策现代化的重要发展方向。
供稿丨邓宇帆
编辑丨樊洋涛
审校丨邓宇帆、周静、樊洋涛
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作者简介
邓宇帆 男
目前就读于四川大学华西公共卫生学院,专业为流行病与卫生统计学。研究方向为区域医疗资源配置优化。
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