CN104750984A - 一种选择紧急医疗反应路径的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种综合考虑救援物质和区域救援重要性情况下选择最佳紧急医疗反应路径的方法,该方法首先将待救援的区域***分成若干个区域点Qp,然后收集各区域点Qp的信息参数,将不同区域间的最短距离dpq通过对应的不同速度vpq归一化处理为时间的参考量Spq,求解各通路的最小的救援时间Tmin,再通过比较各通路的时间Tmin与规定到达救援地的时间τ,求出救援物质数量为m情况下的所有救援方案F{F1,F2,F3,…,Fs},综合考虑足够的救援物质和不足够救援物质、区域不同的重要性之后,提供一种最佳的紧急医疗路径和救援物质的选址,提高不同区域的救援能力和救援效率。
Description
技术领域
本发明涉及医疗紧急反应管理领域,尤其涉及一种选择紧急医疗反应路径的方法。
背景技术
最近10年,我国自然灾害频发,对我国人民的身心健康和经济的发展造成了不利的影响。例如,我国2008年9月18日12时,汶川大地震共造成69227人死亡,374643人受伤,17923人失踪,造成直接经济损失8452亿元人民币。提高救援的效果和减少财产损失及人员伤亡最直接的方法就是选择最佳救援的方案。
选择最佳救援方案是在面对各种突发性紧急医疗救助事件时需要考虑的首要问题,而最佳的救援方案往往与救护车所处的位置有密切关系,在应急条件下,救护车的停放位置将影响着最大限度的紧急呼叫居民的数量。为了最大限度地提高紧急呼叫的居民数量和救援能力,城市中救护车的位置对救援效果起着至关重要的作用。
目前,发生重大灾难时,造成我国医疗应急救援效率低的主要瓶颈是应急救援路径的选取不可靠,依靠人工指挥调度,经常出现指挥权不够清晰的现象,难以保障应急资源运输的时效性。同时,在有限的备用救援物资的情况下,救援物质的选址,对城市救援能力起着重要的作用。
发明内容
本发明的目的在于克服现有救援路径选址不可靠和救援物质选址不合理的不足,综合考虑救援物质的数量是否充足以及区域不同的重要性之后,提供一种简便的选择最佳放置医疗救护物质地点和最佳救援路径的最佳医疗救援方案的方法,提高不同区域的救援能力和救援效率。
本发明的目的通过下述技术方案实现:
一种选择紧急医疗反应路径的方法,包括下列步骤:
A1、将待救援的区域***分成若干个区域点Qp{p=1,2,3,4,5,……n};
A2、收集各所述区域点Qp的人口数Rp{p=1,2,3,4,5,……n}、从所述区域点Qp到所述区域点Qq的最短距离dpq{p或者q=1,2,3,4,5,……n}、所述最短距离dpq上对应的速度vpq、救援物资的数量m、规定到达救援地的时间τ;
A3、将不同区域间的所述最短距离dpq通过对应的不同速度vpq归一化处理为时间的参考量Spq,其中,
A4、定义E为各个区域点Qp的距离的集合矩阵,其分量为Qij,用于表述区域点Qi与区域点Qj的有向长度距离,定义S为邻接矩阵,其分量为Sij,用于表述区域点Qi与区域点Qj的距离对应的时间,定义xij表示决策变量,若xij=1,则Qij位于区域点Qp与区域点Qq的最短路径上,若xij=0,则Qij不位于区域点Qp与区域点Qq的最短路径上,其中i或者j=1,2,3,4,5,……n;
A5、定义最短距离dpq所对应的最小救援时间为Tmin,通过所述最短距离dpq经过的每一段区域点之间的长度所对应的时间相加得到最小的救援时间,即Tmin=min∑xijSij,
满足条件:
其中,xij=0或1{i或者j=1,2,3,4,5,……,n};
A6、比较所述最小救援时间Tmin和所述规定到达救援地的时间τ的大小,若所述最小救援时间Tmin小于所述规定到达救援地的时间τ,则找到在所述救援物质数量为m情况下的所有救援方案F{F1,F2,F3,…,Fs},其中s表示救援方案的数量;
A7、将每个救援地点的救援重要性进行数字量化处理;
A8、判断救援类型是否日常救援,若救援类型为日常救援,判断所述救援方案的数量s是否大于等于1,若大于等于1,则转至步骤A9,否则,转至步骤A11;
A9、用SUMNt表示第t个救援方案的重要性的大小并依次计算s个救援方案的重要性,设第k个救援地点的重要性为Nk,
其中,当第k个地点放置救援物质时,Bk=1,当第k个地点不放置救援物质时,Bk=0,其中,t=1、2、…,s;
A10、求解最优的救援方案选址Z,其中Z=Max{SUMNt};
A11、用SUMNt表示第t个救援方案的重要性的大小并依次计算s个救援方案的重要性,设第k个救援地点的重要性为Nk,按照救援物质的数量m进行选择,
其中,当第k个地点放置救援物质时,Bk=1,当第k个地点不放置救援物质时,Bk=0,其中,t=1、2、…,s;
A12、求解最优的救援方案选址Z,其中Z=Max{SUMNt}。
进一步的,所述步骤A8中救援类型的判断结果若为非日常救援,则转入以下步骤:
A801、定义所述m份救护物资到达受灾区域点Qj的平均加权最短时间为Zj-min,并通过下式求得:
其中,Tminc代表第c份救援物资到达该受灾区域点Qj的最短时间,其中c=1,2,…,m;
A802、定义方案选址d下的城市个人平均救援时间:
其中,Nj代表j地区的人口数量;
A803、求解最优的救援方案选址Z,其中Z=Min Td。
进一步的,所述最短时间Tmin通过下述步骤求得:
A501、记所述邻接矩阵S为权重矩阵A1,利用权重矩阵计算直接相连或者中间经过区域点Q1的两个区域的最短时间,形成第二权重矩阵A2,其中矩阵A2的第i行第j列元素A2(i,j)=min(A1(i,j),A1(i,1),A1(1,j));
A502、依次类推,利用递推依次产生一个权重矩阵序列A1,…,Ak,…,An,其中,Ak(i,j)=min(Ak-1(i,j),Ak-1(i,k),Ak-1(k,j)),k是迭代次数,i,j,k=1,2,…,n;
A503、当k=n时,所得的权重矩阵An即是各个区域点之间的最短时间Tmin组成的矩阵。
进一步的,所述步骤A6中若所述最小救援时间Tmin大于所述规定到达救援地的时间τ,则表明不存在满足最优的救援方案选址并结束退出。
进一步的,所述最短距离dpq上对应的速度vpq为考虑周围道路的因素影响后救援车辆在不同最短距离dpq上对应的不同速度vpq。
本发明相对于现有技术具有如下的优点及效果:
1、本发明提出的方法考虑周围道路的因素影响后救护物资在不同道路上运输对应的不同速度、救援物资的数量等因素后得到覆盖全区域的救援方案,并且能根据不同区域的救援重要性不同选择最优的救援路径,提高了救援的效率和救援的效果,避免不必要的人员伤亡和财产损失。
2、之前的研究方案都是针对常规突发事件(如急诊病人,交通事故)的伤员救助,没有涉及大规模突发事件中的救援物质分配问题,而重大灾害最近几年却频发,如工业区工业事故频发、某些地区处于地震频繁等,重大灾害时,救援时间是最为重要的因素,本发明在考虑人口密集、环境道路等多方面因素下,提出一种主要依据救护平均救援时间最短选择最佳紧急医疗反应路径的救援方案。
附图说明
图1是本发明中一种选择紧急医疗反应路径的方法流程图;
图2是实施例一中3辆救护车的位置及选址位置人数图;
图3是实施例二中1辆救护车的位置及选址位置人数图;
图4是实施例三中非常救援情况下3辆救护车的位置及个人平均救援时间加权图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确,以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
实施例
请参见图1,图1是本发明中公开的一种简便的选择最佳放置医疗救护物质地点和最佳救援路径的医疗救援方案的方法流程图。
下面对本发明方法进行具体说明:
一、假定测试条件
首先,将救援的大区域***分成若干个小区域点Qp{p=1,2,3,4,5,……n},此实施例中n=6,即Qp{p=1,2,3,4,5,6};
收集不同小区域的人口数Rp{p=1,2,3,4,5,6}、从区域点Qp到区域点Qq的最短距离dpq、考虑周围道路的因素影响后救护车在不同dpq上对应的不同速度vpq、救援物资(救护车)的数量m、规定到达救援地的时间τ;
归一化处理:将不同区域间的距离dpq对应的不同速度vpq归一到时间的参考量Spq,其中,
以救护车代表救援物质,假定要求在8分钟内达到指定地点。城市划分为6个区,从一个区域到另一个区域所需的平均时间如下表1。
表1-从一个区域到另一个区域所需的平均时间
每个区域1,2,3,4,5和6的居住人口在下面的表2给出,如下所示:
表2-在每个区域的人口数量
区域 | 人口数量 |
1 | 50,000 |
2 | 80,000 |
3 | 30,000 |
4 | 55,000 |
5 | 35,000 |
6 | 20,000 |
合计 | 270,000 |
下面分别计算日常救援3辆和1辆救护车的情况,及非常救援的情况。
二、模型的分析与求解
1.救护车有3辆
1.1.模型分析
当使用的救护车有3辆时,到达收到需求电话的居民位置的最大时间限度应该在8分钟内,为了尽可能使3辆救护车覆盖的地区距离尽可能地宽广,3辆救护车应该区域1,2,3,4,5,6中不同的区域,设3辆救护车所在区域到达指定的呼救区域的最小路径所对应的时间分别Tmin1,Tmin2,Tmin3,有
Tmini≠Tmin j(i≠j)并且i,j=1,2,3。
由以上分析可以知道,第r{r=1,2,3}辆救护车在指定区域点Qp{p=1,2,3,4,5,6}位置到呼救区域点Qq{q=1,2,3,4,5,6}位置的最短距离的路径及其所对应的最短时间Tminij,同时有要求达到救援地的最大限度时间τ是8min,因此有
s.t.(Tminij)r≤8min
以上不等式约束条件对于任意的第r辆车均成立{r=1,2,3}。
如要覆盖6个区域,则还应满足对任意的j€{1,2,3,4,5,6},都存在r€{1,2,3},使得Tminij≤8min。
从区域点Qp{p=1,2,3,4,5,6}到区域点Qq{q=1,2,3,4,5,6}的最短路径及其相应的最短时间是否在所要求的8分钟之内。
最短路径所对应的时间为Tmin=min∑xijSij,
满足条件:
其中,xij=0或1{i或者j=1,2,3,4,5,……,n}。此主要说明该专利中最小救援时间的概念。
下面介绍如何求解最短时间Tmin:
定义E为各个区域点Qp的距离的集合矩阵,其分量为Qij,用于表述区域点Qi与区域点Qj的有向长度距离,定义S为邻接矩阵,其分量为Sij,用于表述区域点Qi与区域点Qj的距离对应的时间,定义xij表示决策变量,若xij=1,则Qij位于区域点Qp与区域点Qq的最短路径上,若xij=0,则Qij不位于区域点Qp与区域点Qq的最短路径上,其中i或者j=1,2,3,4,5,……n。
邻接矩阵S中的第i行第j列元素Sij表示从区域点Qi直接到区域点Qj的路径上最短时间,由于考虑到从区域点Qi直接到区域点Qj与从区域点Qj直接到区域点Qi所需的时间可能有所不同,因此带有方向性,若无直接通道,这该值为无穷大,同时,记邻接矩阵S为权重矩阵A1;利用权重矩阵计算直接相连或者中间经过序号为1的两个区域的最短时间,形成第二权重矩阵A2,其中矩阵A2的第i行第j列元素A2(i,j)=min(A1(i,j),A1(i,1),A1(1,j));
依次类推,利用递推依次产生一个权重矩阵序列A1,…,Ak,…,An,其中,Ak(i,j)=min(Ak-1(i,j),Ak-1(i,k),Ak-1(k,j)),k是迭代次数,i,j,k=1,2,…,n;
当k=n时,所得的权重矩阵An即是各个区域点之间的最短时间矩阵,由于在现实中,救援地点Qi与被救援地点Qj往往是确定的,为方便使用,从区域点Qi到区域点Qj的最短时间Tmin.pq常用Tmin表示。
其中,k是迭代次数,i,j,k=1,2,…,n;此实施例中n=6。迭代至最终,当k=n时,即当k=6时,A6即是各个区域点之间的最短通路值。
1.2.模型求解
求得救护车所对应的最短路径所对应的最短时间,3辆救护车能在8min内覆盖整个城市的6个区域的共有14种情况,均符合题目中要求救护车可以在8分钟内,到达收到需求位置,并覆盖城市所有人的要求。
记Ni为第i种救护车位置所对应的选址总人数,其中i=1,2,…,14,在本题目中,由于Qp区域的救护车到达Qp区域的时间较到达Qq(p≠q)区域的时间小,说明Qp区域救护车对Qp区域的救援能力是最强的,因此用Ni表征第i种方案的救护车位置安放对于整个城市的救援能力强弱是合理,选址总人数Ni越大,说明该方案对于整个城市的救援能力越强。所有符合条件的救护车位置及其对应的选址位置的总人数,如表3所示。
表3-所有符合条件的救护车的位置及选址位置人数
为更直观方便比较各个方案对于该城市而言的救援能力强弱,将表1用柱状图表示,如图2所示。
图2显示,在3辆救护车的条件下,救护车位于1,3,4区域的总人数Ni最大,为170000人,说明当将3辆救护车分别置于1,3,4区域时,不仅满足救护车可以在8分钟内,到达收到需求电话的居民位置,并覆盖城市所有人的要求,而且,该方案对于整个城市而言,其救援能力达到最强,其具体的救援路径如表4所示。
表4-选址1、3、4的最短救援时间
最短路径 | 1->1 | 1->2 | 3->3 | 4->4 | 3->5 | 3->6 |
最短时间 | 1 | 8 | 1.5 | 1 | 6 | 4 |
综上所述,符合题目中要求救护车可以在8分钟内,到达收到需求电话的居民位置,并覆盖城市所有人的要求的共有14种情况,救护车位于1,3,4区域时的救援能力最强。
实施例二
2.救护车有1辆
2.1、模型分析
当只有1辆救护车可以安排,根据上述的数据,1辆救护车要在8min内到达收到需求电话的居民位置并且覆盖6个区域是有难度的,满足使得尽量多的人呼救时救护车能在8min内到达,即Tmin ij≤8min,并使得满足这样的j所在的区域的人口最多。
2.2、模型求解
无论1辆救护车停放在哪个区域,均不能使得救护车在8min内到达城市所有的呼救区域,整理选址与不能覆盖人数的关系,如表5所示。
表5-救护车位置与不能覆盖人数关系
将表5所示的数据用柱状图表示,如图3所示。由表5和图3可知,虽然无论救护车停放在哪个地方都不能使得任意的j€{1,2,3,4,5,6},使得Tminij≤8min恒成立,但不同的停放位置覆盖的人数不同,因此救护车救援能力的发挥程度也不同,当将救护车停放在2区域时,不能覆盖的人数最少,为110000人,占总人数的40.74%,救援能力在所有方案中最佳。
综上所述,并没有符合题目中要求救护车可以在8分钟内,到达收到需求电话的居民位置,并覆盖城市所有人的要求的方案,但与其他方案相比,救护车位于2区域时的救援能力最强,当城市有人呼救时,有59.26%的把握在8min到达呼救的居民位置。
实施例三
3.非日常救援情况
3.1、模型分析
三辆救护车到达灾区的平均加权最短时间:
其中,Ti代表三辆救护车中某一辆救护车到达该灾区的最短时间。
方案选址的最短平均加权时间所对应的整个城市个人平均救护旅行时间:
其中,Nj代表j地区的人口数量。
3.2、模型求解
考虑每个人救援的重要性是是相同的,特殊时候更加着重于全部六区人口每人得到救护平均所需要的时间,计算得到每辆车到灾区对应的平均加权最短时间,并由此计算最短平均加权时间所对应的整个城市个人平均救护时间,由此得出整个城市个人平均救护时间的平均加权时间结果,如下表6所示:
表6-城市个人平均救护时间的平均加权时间结果
将计算结果用柱状图表示如图4所示,从柱状图中得出:当救护车选址为1、2、5时,全部人口中每个人得到救护,救护车的平均旅游时间是最短的,因此在比较各种方案后,救护车选址为1、2、5是最优的,这种选址是基于全部人口,目标是使得最大总效益最大,适用于当救援区域发生非常事故可能性较低的情况,而我国大多数的城市处于发生重大的非常事故可能性较低的条件下,因此对我国而言,本模型具有一定的普遍性和合理性。
上述实施例为本发明较佳的实施方式,但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制,其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化,均应为等效的置换方式,都包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种选择紧急医疗反应路径的方法,其特征在于,包括下列步骤:
A1、将待救援的区域***分成若干个区域点Qp{p=1,2,3,4,5,……n};
A2、收集各所述区域点Qp的人口数Rp{p=1,2,3,4,5,……n}、从所述区域点Qp到所述区域点Qq的最短距离dpq{p或者q=1,2,3,4,5,……n}、所述最短距离dpq上对应的速度vpq、救援物资的数量m、规定到达救援地的时间τ;
A3、将不同区域间的所述最短距离dpq通过对应的不同速度vpq归一化处理为时间的参考量Spq,其中,
A4、定义E为各个区域点Qp的距离的集合矩阵,其分量为Qij,用于表述区域点Qi与区域点Qj的有向长度距离,定义S为邻接矩阵,其分量为Sij,用于表述区域点Qi与区域点Qj的距离对应的时间,定义xij表示决策变量,若xij=1,则Qij位于区域点Qp与区域点Qq的最短路径上,若xij=0,则Qij不位于区域点Qp与区域点Qq的最短路径上,其中i或者j=1,2,3,4,5,……n;
A5、定义最短距离dpq所对应的最小救援时间为Tmin,通过所述最短距离dpq经过的每一段区域点之间的长度所对应的时间相加得到最小的救援时间,即Tmin=min∑xijSij,
满足条件:
其中,xij=0或1{i或者j=1,2,3,4,5,……,n};
A6、比较所述最小救援时间Tmin和所述规定到达救援地的时间τ的大小,若所述最小救援时间Tmin小于所述规定到达救援地的时间τ,则找到在所述救援物质数量为m情况下的所有救援方案F{F1,F2,F3,…,Fs},其中s表示救援方案的数量;
A7、将每个救援地点的救援重要性进行数字量化处理;
A8、判断救援类型是否日常救援,若救援类型为日常救援,判断所述救援方案的数量s是否大于等于1,若大于等于1,则转至步骤A9,否则,转至步骤A11;
A9、用SUMNt表示第t个救援方案的重要性的大小并依次计算s个救援方案的重要性,设第k个救援地点的重要性为Nk,
其中,当第k个地点放置救援物质时,Bk=1,当第k个地点不放置救援物质时,Bk=0,其中,t=1、2、…,s;
A10、求解最优的救援方案选址Z,其中Z=Max{SUMNt};
A11、用SUMNt表示第t个救援方案的重要性的大小并依次计算s个救援方案的重要性,设第k个救援地点的重要性为Nk,按照救援物质的数量m进行选择,
其中,当第k个地点放置救援物质时,Bk=1,当第k个地点不放置救援物质时,Bk=0,其中,t=1、2、…,s;
A12、求解最优的救援方案选址Z,其中Z=Max{SUMNt}。
2.根据权利要求1所述的一种选择紧急医疗反应路径的方法,其特征在于,所述步骤A8中救援类型的判断结果若为非日常救援,则转入以下步骤:
A801、定义所述m份救护物资到达受灾区域点Qj的平均加权最短时间为Zj-min,并通过下式求得:
其中,Tminc代表第c份救援物资到达该受灾区域点Qj的最短时间,其中c=1,2,…,m;
A802、定义方案选址d下的城市个人平均救援时间:
其中,Ni代表j地区的人口数量;
A803、求解最优的救援方案选址Z,其中Z=Min Td。
3.根据权利要求1所述的一种选择紧急医疗反应路径的方法,其特征在于,
所述最短时间Tmin通过下述步骤求得:
A501、记所述邻接矩阵S为权重矩阵A1,利用权重矩阵计算直接相连或者中间经过区域点Q1的两个区域的最短时间,形成第二权重矩阵A2,其中矩阵A2的第i行第j列元素A2(i,j)=min(A1(i,j),A1(i,1),A1(1,j));
A502、依次类推,利用递推依次产生一个权重矩阵序列A1,…,Ak,…,An,其中,Ak(i,j)=min(Ak-1(i,j),Ak-1(i,k),Ak-1(k,j)),k是迭代次数,i,j,k=1,2,…,n;
A503、当k=n时,所得的权重矩阵An即是各个区域点之间的最短时间Tmin组成的矩阵。
4.根据权利要求1所述的一种选择紧急医疗反应路径的方法,其特征在于,
所述步骤A6中若所述最小救援时间Tmin大于所述规定到达救援地的时间τ,则表明不存在满足最优的救援方案选址并结束退出。
5.根据权利要求1所述的一种选择紧急医疗反应路径的方法,其特征在于,
所述最短距离dpq上对应的速度vpq为考虑周围道路的因素影响后救援车辆在不同最短距离dpq上对应的不同速度vpq。
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105407456A (zh) * | 2015-10-22 | 2016-03-16 | 上海救要救信息科技有限公司 | 一种处理求救信息的方法和*** |
CN106355871A (zh) * | 2016-10-14 | 2017-01-25 | 北京建筑大学 | 一种基于gis的交通控制方法 |
CN108053877A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-05-18 | 苏州麦迪斯顿医疗科技股份有限公司 | 一种基于急诊绿色通道的信息管理方法及装置 |
CN113096785A (zh) * | 2021-04-09 | 2021-07-09 | 中南林业科技大学 | 一种疫情时期医疗资源分配方法 |
CN114649085A (zh) * | 2022-01-20 | 2022-06-21 | 淮安市第二人民医院 | 基于大数据的急救医疗用品管理*** |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101846524A (zh) * | 2010-04-30 | 2010-09-29 | 浙江大学 | 一种确定抢修路径规划方法 |
CN102542395A (zh) * | 2010-12-31 | 2012-07-04 | 北京师范大学 | 一种应急物资调度***及计算方法 |
-
2015
- 2015-03-20 CN CN201510128134.6A patent/CN104750984B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101846524A (zh) * | 2010-04-30 | 2010-09-29 | 浙江大学 | 一种确定抢修路径规划方法 |
CN102542395A (zh) * | 2010-12-31 | 2012-07-04 | 北京师范大学 | 一种应急物资调度***及计算方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
周苹: "应急救援物资配送车辆路径选择问题的研究", 《万方学位论文》 * |
张慧: "基于层次分析法的应急救援最优路径选择分析", 《交通标准化》 * |
李周清: "区际救援物资中转调度的多目标优化问题研究", 《万方学术会议数据库》 * |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105407456A (zh) * | 2015-10-22 | 2016-03-16 | 上海救要救信息科技有限公司 | 一种处理求救信息的方法和*** |
CN105407456B (zh) * | 2015-10-22 | 2020-06-02 | 上海救要救信息科技有限公司 | 一种处理求救信息的方法和*** |
CN106355871A (zh) * | 2016-10-14 | 2017-01-25 | 北京建筑大学 | 一种基于gis的交通控制方法 |
CN106355871B (zh) * | 2016-10-14 | 2018-05-08 | 北京建筑大学 | 一种基于gis的交通控制方法 |
CN108053877A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-05-18 | 苏州麦迪斯顿医疗科技股份有限公司 | 一种基于急诊绿色通道的信息管理方法及装置 |
CN113096785A (zh) * | 2021-04-09 | 2021-07-09 | 中南林业科技大学 | 一种疫情时期医疗资源分配方法 |
CN114649085A (zh) * | 2022-01-20 | 2022-06-21 | 淮安市第二人民医院 | 基于大数据的急救医疗用品管理*** |
CN114649085B (zh) * | 2022-01-20 | 2023-08-04 | 淮安市第二人民医院 | 基于大数据的急救医疗用品管理*** |
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Publication number | Publication date |
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