部隊衛勤研究的新思路與新方法

張鷺鷺

隨著戰爭形態變化、信息化變革、保障任務多樣化的發展，部隊衛勤保障研究的科學化、合理化、客觀化日益重要。如何在新形勢下開展部隊衛勤研究，決定了衛勤體制的優化，衛勤保障能力、效率和效果的提升，以及衛勤行動的成敗。但是，近年來部隊衛勤的研究內容較局限，難以從全面深遠的角度對部隊衛勤保障能力的提升提出精準的建議；研究方法較單一，以理論研究與分析為主，缺少客觀量化的證據。鑒于此，筆者將從以下4個方面，對部隊衛勤研究提供一些新思路和新方法。

1 衛勤研究總體思路

具體來講，部隊衛勤研究可根據以下6個步驟開展(圖1)。首先，對研究的問題進行明確界定，掌握該問題的現實需求。該階段主要依靠文獻資料和問題的主體，可通過文獻研究、既往資料Meta分析、專家訪談、不同主體的需求分析和層次分析方法實現。對文獻資料的研究可以充分掌握該問題的研究趨勢和現況，以更科學合理的確定研究范疇；對各主體的分析可從現實需求角度，對問題提出最具針對性的解決方案。其次，在提出具體研究問題的基礎上，應展開現場調研。這一階段工作目的在于為整個研究提供最關鍵、最必要和最真實的數據，現場調研的成功依賴于問卷的設計和調研的實施。問卷設計應基于文獻研究結果、標準量表和具體需求點，設計出能為解決研究問題提供數據的問卷。在問卷設計完成后，應實施預調研，其關鍵在于對樣本量進行估算，確定合適的預調研對象。基于預調研結果，應對問卷的信效度、合理性和可行性進行驗證和修正，尤其是信效度的檢驗關乎問卷的可靠性和有效性。問卷的各項驗證完成后，方可實施現場調研。調研過程應嚴格實施質量控制，確保調研問卷的高質量填寫，并根據預估樣本量嚴格執行現場調研。質量的控制應由每位調查者和質量控制小組同時管控，確保問卷的有效性和完整性[1]。現場調研完成后，應對問卷的完整性和有效性進行檢驗，整理后錄入所有數據。然后，根據研究需求和數據特征，構建數據庫，并將現場調研數據導入數據庫。第三，基于現場調研數據進行統計學分析，歸納研究對象的數量關系和特征，并對所提出問題的內在關聯性、數量關系、邏輯關系進行分析。該階段主要運用的統計學方法包括描述性分析、單因素分析和多因素分析，常借助SPSS和SAS兩種統計學分析軟件實施。第四，根據統計學分析結果得出的數量和邏輯關系，進行模型構建。模型的類型根據不同研究對象、研究內容、研究問題的特征，選擇智能體模型、離散事件模型和系統動力學模型中的一種或多種。模型的構建有利于對現實系統的抽象和還原，對于部隊衛勤中很多難以復制、發生代價過高的研究問題具有重要意義。第五，基于構建的模型，應對模型進行驗證，包括模型的靈敏度驗證、可靠性檢驗和歷史數據擬合檢驗[2]。模型驗證合格后，方可對模型實施模擬干預實驗。模擬干預實驗實施前，應確定政策點，設計模擬干預實驗方案，最后根據實驗方案實施干預實驗。最后，根據模擬干預實驗結果，確定最優解、最優政策或最優方案。

圖1 部隊衛勤研究的新思路

表1詳述了部隊衛勤研究關于包括智能體建模、離散事件建模和系統動力學建模的新方法體系。智能體建模關注的是模型主體，包括主體的類型，主體的行為選擇，以及主體的互動，這種建模方法是以主體為核心構建系統的方法[3]。構建該種模型的計算機軟件主要包括NetLogo、Swarm和AnyLogic等，本課題組主要采用Anylogic軟件[4]構建智能體模型，該軟件相對于其他計算機軟件更易使用[5]。離散事件模型關注隨著時間變化的問題，是以流程為基礎構建系統的建模方法[6]，其主要實現軟件包括Arena[7]和Anylogic，本課題組均配備并測試使用，效果俱佳。系統動力學建模則主要關注系統層面，從系統整體的角度構建模型，并從系統整體、不同子系統的聯系和互動，對系統問題展開模擬研究的建模方法[8, 9]。系統動力學建模的主要實現軟件包括Vensim，iThink，Stella和Anylogic等，其中，Vensim是系統動力學建模的最常用軟件，操作界面簡單友好[10]。

表1 部隊衛勤研究的新方法

2 衛勤研究的實踐

2.1 戰時部隊衛勤研究 以戰時部隊衛勤需求為基礎，通過計算機建模與仿真實驗，實現和平時期對“戰時”部隊衛勤的客觀準確研究。筆者所帶領的課題組，5年來對海軍衛勤進行了4次現場調研，涉及到78個基層單位，23 000余份樣本量，5類兵種，3個艦隊，填補了我軍近30年無衛勤本底數據的空白。以現場調研為基礎，可進一步展開對現場調研數據的統計學分析，定量明確衛生減員、衛勤組織指揮、衛勤力量編成、醫療后送、時效救治、戰時衛生資源配置等情況。我課題組首次系統性建立了我軍作戰衛勤保障數據庫，構建了涵蓋“三個層次”“五種要素”和“六類實體”的海軍衛生資源數據庫。在數據庫基礎上，結合統計學分析方法，可對現場調研數據進行分析，明確當前戰時衛勤保障的各項現況，并得出邏輯關系[11]。進一步地，在數據和邏輯關系基礎上，可構建計算機模型，實現對“戰時”衛勤保障體系的仿真系統構建，并可在計算機中，模擬系統運行、實施干預實驗，通過模擬不同衛勤保障方案，觀測結局指標的變化情況，評估不同方案的效率和效果，測算最優解，實現了1分鐘生成戰時衛勤保障方案。

這種以現實需求為基礎，從而構建計算機模型，實施干預實驗的方法，克服了難以開展作戰狀態下研究的困難。

2.2 “非戰爭軍事行動”部隊衛勤研究 “非戰爭軍事行動”部隊衛勤研究應從供需雙方的角度，高效完成應急醫學救援的組織、實施、后送和救治任務。我課題組于2008年以來，對4次大型地震(汶川、玉樹、蘆山、魯甸)開展持續現場調研，深入重災區獲取第一手資料，完成了玉樹、蘆山、魯甸三次地震傷病數據本底構建，包括194支機動衛勤力量、62個救治機構、3000余名后送住院傷病員、5700余名醫務人員數據和5300余名重災區災民，涵蓋傷病譜、力量部署、反應性和協同性4個模塊的災害應急醫學救援大數據本底。形成衛勤力量數據庫，包括醫療后送、救援力量配置、地震傷病員、地震重災災民、災后心理創傷5類數據庫。在此基礎上，創造性發現了抗震救災應急醫療救援“兩期三段”規律[12]，發現減員預計、力量部署、協同指揮、醫療后送、物資調集5類衛勤問題的干預靶點，降低了傷死率(由汶川地震 1.1%下降至玉樹地震 0.2%、雅安地震 0.3%[13])。在數據庫、救援規律、供需數量的現實基礎上，構建了5類衛勤問題的優化決策模型，發現了系統結構演化的干預靶點，填補了國際災難應急醫學救援建模研究的空白。在地震應急醫學救援研究的基礎上，課題組繼續對2次龍卷風災難跟進調研，并構建傷員發生與救援模型，實施仿真干預實驗，首次在國內實現了對龍卷風研究的數據庫構建、傷病員數據分析、醫學救援等系統研究，進一步擴展了“非戰爭”衛勤保障研究的內涵及應用范圍。同時，課題組還展開了城市大規模創傷的研究，跟蹤調研了4年內不同創傷機制的致傷特點，并構建了數據庫和應急醫學救援系統模型。

2.3 平時部隊衛勤研究 “平時”部隊衛勤研究應立足于不同主體，從各方主體的需求和利益相關關系出發，對主體行為和系統變化展開研究。我課題組十余年來，對患者、醫務人員、管理人員、醫院整體情況進行了跟蹤調研，涉及到樣本量2萬余份，并據此統計分析了患者的醫療需求和滿意度，醫務人員的工作狀況、薪酬激勵制度和滿意度，管理人員對于當前部隊衛勤體制的態度和評估，以及醫院整體運行和績效情況。根據調研數據和作用關系，構建了“1+n”模型體系，包括模型30個，階次7階，2000余個函數變量，近萬個反饋回路，22種函數關系，2010個函數方程。集成了衛勤復雜系統“模擬實驗廳”，實現了系統行為模擬干預實驗，突破了衛勤實驗技術與工具的瓶頸[14]。

“平時”部隊衛勤研究仍然按照我課題組提出的“調研-建模-仿真實驗”思路展開，突破了僅從文獻、純理論的角度開展研究的局限性，實現了衛勤保障方案的循證研究，推動了衛勤循證決策技術的發展。

3 衛勤研究的新方法學體系

結合上述我課題組的研究思路、方法學體系和實踐經驗，筆者對部隊衛勤研究提出了“調研-建模-仿真實驗”這一新的研究方法。這種新的方法學體系依托于可獲取的現實數據，實現對難以復制的場景、發生率較低但破壞力極大的災害、戰爭環境等難以重演場景的模擬和仿真[15]，極大推動了我軍衛勤研究的范圍和深度。這種方法學體系可以緊貼現實情況，通過現場調研獲取最詳盡可靠的數據基礎，結合統計學分析，可獲得基本情況和邏輯關系；這些數據庫和統計分析結果，可以為構建計算機模型提供數據基礎和邏輯來源；在構建的計算機模型基礎上，可以實現模擬仿真實驗，通過調整不同參數設置和干預方案，實現在計算機上模擬不同方案或政策的短期和長期效應，測算最優解。

具體而言，現場調研應結合研究目的，一般以問卷調查的形式，量表的制定應以國內外標準量表為基礎，結合研究需求適當修改并測算信效度后，對研究主體實施現場調研，獲取第一手資料。計算機建模主要依托于計算機軟件，我課題組常用的建模軟件包括Vensim、Arena、Anylogic等，可實現系統動力學建模、離散事件建模、智能體建模等多種模型構建。仿真實驗是以構建的計算機模型為基礎，通過調整關鍵參數值、應急醫學救援方案、政策方案等，觀察模擬仿真后的觀測指標變化，以此判斷不同干預方案的效應，篩選最優方案。在多年對數據、模型、軟件、裝備、方案的研究下，我課題組首次建成了我軍的衛勤決策支持平臺，包括作戰、非戰爭軍事行動和部隊訓練3種任務狀態，創造性地實現了我軍衛勤決策支持工具的研發和運用。這種研究思路和方法學體系將會有效推動我軍衛勤的迅猛發展。

【】

[1] 尹慧麗.統計工作中調查問卷設計的質量控制 [J]. 科學決策, 2008,7(9):31-33.

[2] 方美琪，張樹人.復雜系統建模與仿真[M].北京: 中國人民大學出版社，2005:15-19.

[3] 倪建軍.復雜系統多Agent建模與控制的理論及應用[M].北京: 電子工業出版社，2011:58-61.

[4] 魏 星,劉 影, 劉曉明.Anylogic系統仿真環境[C]. 中國航空學會信號與信息處理專業全國第八屆學術會議論文集，2004.

[5] Grigoryev I. AnyLogic建模與仿真[M].北京: 清華大學出版社:103-106.

[6] Famiglietti R M, Norboge E C, Boving V,etal. Using discrete-event simulation to promote quality improvement and efficiency in a radiation oncology treatment center [J]. Qual Manag Health C, 2017, 26(4): 184-189.

[7] Kelton W D, Sadowshi D T.仿真使用Arena軟件[M].北京: 機械工業出版社，2007:215-219.

[8] Forrester JW.System dynamics, systems thinking, and soft OR [J]. Syst Dynam Rev, 1994,10(2-3): 245-256.

[9] 王其藩.系統動力學[M].北京: 清華大學出版社，1994:98-103.

[10] Eberlein R L, Peterson. Understanding models with Vensim? [J]. Euro J Oper Res, 1992, 59(1):216-219.

[11] 張鷺鷺, 劉 源, 張 義.衛勤力量優化部署機制與應用研究[J]. 第二軍醫大學學報, 2008,29(8):864-867.

[12] Zhang L,Liu X, Li Y,etal. Emergency medical rescue efforts after a major earthquake: lessons from the 2008 Wenchuan earthquake[J]. Lancet, 2012, 379(9818):853-861.

[13] 張鷺鷺.四次地震應急醫學救援實證分析[M]. 上海: 復旦大學出版社，2017:112-117.

[14] 張鷺鷺, 栗美娜, 丁 陶.研究型醫院資源結構研究——基于(1+n)模型體系的循證分析 [J]. 解放軍醫院管理雜志, 2011, 18(12):1121-1123.

[15] Yu W, Lv Y, Hu C,etal. Research of an emergency medical system for mass casualty incidents in Shanghai, China: a system dynamics model [J]. Patient Prefer Adhere, 2018,12:207.