基于SD-ABMS方法的航空應急醫療轉運任務仿真系統*

占艷麗，王 鵬，郭勇陳，沈 洋

(1.南京航空航天大學 經濟與管理學院，江蘇 南京 211106；2. 海豐通航科技有限公司，北京 100070)

0 引言

航空醫療救援能力是一個國家綜合國力的重要體現，在軍用和民用領域都有很高的應用價值[1-2]，目前我國航空醫療救援產業仍處于發展階段，與部分發達國家相比仍存在較大的差距[3]?，F有航空醫療救援的研究場景仍局限于軍用[4]和大型災害場景下[5-7]的醫療后送場景，民用場景下的研究十分有限，且研究內容多處于概念構想層次[8-10]，研究方法多是在對病患到達、檢傷分類、醫療后送等流程進行簡化的基礎上進行建模和仿真[4-5]。Morin[11]和Plischke[12]認為，有效的應急管理和響應需要徹底了解救援行動及其相互作用，而對救援流程的可視化研究可以極大地促進該活動。2018年6月16日，昆明1架救援直升機在執行醫療轉運任務時不幸墜毀，引發關于我國航空應急醫療轉運產業發展的思考，而目前關于具體的航空醫療轉運任務執行流程及專業醫療轉運隊伍的協同操作機制等方面的研究較少。

航空醫療轉運是在當本地的醫療救治條件和水平不能滿足傷患的需求時，使用醫療直升機將病患轉運至合適醫院的一系列活動的總稱。轉運任務的執行需要各部門救援人員高效溝通、協同到位，執行結果會同時受實時任務特征、救援隊能力和救援環境的影響。這對救援人員技術能力和非技術能力提出了高水平要求，需要結合實際演練加以訓練，但由于國內可用的直升機數量較少，救援演練成本高昂，可以開展實際演練的次數有限。

本文旨在采用多主體仿真(ABMS)技術和系統動力學(SD)技術，從微觀視角研究航空醫療轉運任務執行機理，進行建模仿真，并在此基礎上實現通用航空應急醫療轉運任務系統可視化原型，為航空醫療轉運實時任務評估研究建立基礎，進一步降低演練成本。

1 通用航空應急醫療轉運問題分析

1.1 主要參與部門和人員界定

1次航空醫療轉運任務的參與部門有轉運需求方、轉運請求醫院和轉運承接醫院；專業航空醫療轉運隊伍包括飛行員、隨機機務、隨機醫生和隨機護士4個救援主體。

1.2 航空應急醫療轉運流程

航空應急醫療轉運流程如圖1所示，航空應急醫療轉運任務由病患求救觸發，轉運請求醫院評估病情，如果超過其治療能力，向轉運承接醫院申請轉運，轉運承接醫院綜合考慮距離、環境、病情、救援隊水平等多方面因素對轉運任務進行評估，如果符合轉運條件，派遣專業救援隊伍執行轉運任務，進入圖2所示的轉運子流程，需要說明的是：整個轉運任務執行既包括去程也包括返程，由于返程病患在直升機上，因此看似相同的流程塊的操作內容及重點不盡相同。

1.3 建立抽象層次

并非所有實體都可以用Agent來描述，需要對實體、對象、Agent加以區分。如圖3所示，依據組成結構將系統劃分為轉運請求醫院分系統、轉運承接醫院分系統、轉運需求分系統和環境分系統，各分系統擁有對應的Agent，各Agent之間通過消息交換和信息交互的方式實現分系統Agent之間的物質和能量交換，相互協同完成航空應急醫療轉運流程。

圖1 轉運任務產生流程Fig.1 Generation process of aeromedical transport mission

圖2 航空應急醫療轉運流程Fig.2 Process of aeromedical emergency transport

2 基于ABMS方法構建概念模型

在航空應急醫療轉運任務系統中，16種Agent及3種對象會產生一系列獨立及協同完成任務的離散行為和連續行為，Agent間的協同行為約束使得任務可按照標準流程執行，同時各Agent及對象的行為還會導致Agent及任務的內部狀態發生改變，包含離散狀態改變和連續狀態改變。為刻畫航空應急醫療轉運任務系統，使用ABMS技術對各Agent的離散行為進行建模，通過Agent間的協同行為約束對轉運流程進行建模；使用SD方法對Agent的連續行為及連續狀態變化進行建模。

圖3 航空醫療轉運任務系統抽象層次Fig.3 Abstract level of aeromedical transport mission system

多主體系統的全局承諾是1組有關組織結構、組織過程的約束和策略的集合，航空應急醫療轉運任務系統的全局承諾如式(1)所示。

TraModel=〈struct,metaphor〉

(1)

式中：TraModel表示系統組織模型；struct表示組織結構；metaphor表示組織原則。

2.1 系統組織結構

系統的組織結構如式(2)所示。

struct=〈Φ,Role,Re,Goal,Gr,Ω〉

(2)

式中：Φ表示智能主體集合；Role表示組織職能集合；Re表示責任分配集合；Goal表示組織目標集合；Gr表示承擔某組織職能的成員之間的相互關系集合；Ω表示系統的外部環境。

1)智能主體集合

Φ=〈A1,B1,…,B4,C1,…,C7,heli,E1,…,E3〉

(3)

式中：A1表示病患Agent；B1～B4依次表示轉運請求醫院負責人、醫生、護士和保安Agent；C1～C7依次表示轉運承接醫院負責人、飛行員、隨機機務、隨機醫生、隨機護士、地面機務和保安Agent；heli表示轉運承接醫院直升機Agent；E1～E3依次表示意外產生Agent、人為意外Agent和環境控制Agent。

2)組織職能集合

組織職能集合表示系統中各主體參與的所有職能的集合。航空醫療轉運任務系統的組織職能集合表示如式(4)所示。

Role=〈R1,R2，…,Rm〉，m=47

(4)

式中：求救R1、病情評估R2、病情上報R3、抬擔架R4、檢查病患R5、病患上機R6、清場R7、異物清理R8、地面安全檢查R9、地面安全控制R10、秩序恢復R11、請求轉運R12、院間協調R13、院內指揮R14、降落指揮R15、任務評估R16、方案審批R17、制定方案R18、任務指揮R19、直升機控制R20、飛行意外處理R21、協調溝通R22、機內安全檢查R23、機內安全觀察R24、機內安全控制R25、救護指揮R26、協調簽字R27、機內監護及救治R28、救護意外處理R29、直升機檢查R30、起飛指揮R31、觀察地標R32、安全意外處理R33、安全檢查R34、承載R35、轉運R36、意外捕捉R37、意外生成R38、環境控制R39,啟動R40、起飛R41、飛行R42、懸停R43、降落R44、變速R45、設定飛行目標R46、病患待機準備R47。

3)責任分配集合

責任分配集合表示的是智能主體集合與組織職能集合的對應關系，某智能主體所參與的所有組織職能的集合即該智能主體的能力，責任分配集合表示如式(5)所示。

(5)

4)組織目標集合

系統目標為協同轉運請求醫院、轉運承接醫院、專業轉運隊伍等多方力量以及直升機、機載設備等專業的醫療設備對病患進行緊急轉運，將病患轉運到合適的醫院，完成轉運目標。

5)相互關系集合

轉運承接醫院負責人為本醫院內部指揮；轉運請求醫院負責人為本醫院內部指揮；飛行員為任務執行總指揮；隨機醫生為救護總指揮；隨機機務為機內安全控制總指揮。

6)外部環境

系統的外部環境指可能會對系統發展產生影響的突發天氣狀況，不可控意外事件等。

2.2 系統組織原則

系統的組織原則如式(6)所示。

metaphor=〈Kds,Tds,Ccs〉

(6)

式中：Kds表示知識分布策略；Tds表示任務分布策略；Ccs表示協同控制策略。

1)知識分布策略

為了充分體現救援主體技術能力水平和非技術能力水平對轉運任務執行效果的影響，模型提供如表1所示的接口用來輸入從歷史訓練數據中學習得到的各救援主體個性化參數。

2)任務分布策略

使用轉運請求醫院地理位置及病患病情對實時轉運任務進行表示，模型將轉運承接醫院地理位置標記為

表1 專業航空醫療轉運隊伍個性化參數接口Table 1 Personalized parameter interfaces of professional team

(0,0,0)，轉運請求醫院的地理位置是基于轉運承接醫院的相對坐標，為(x,y,z)；病患病情使用剩余時間t表示(t過小將不存在救援價值)。實時任務表示如式(7)所示。

task={(x,y,z),t}

(7)

當轉運任務來臨時，需要從轉運承接醫院的專業救援隊員庫、轉運資源庫中為任務分配合適的專業救援人員和救援資源。

3)協同控制策略

①單純指令式協同

主體執行下個操作必須得到特定主體的特定內容的指令。單純指令式協同是任務執行過程中最基本、使用最頻繁的協同方式。通過消息傳遞機制實現單純指令式協同。

②任務并行式協同

任務需要多個主體的共同參與，每個主體完成任務中屬于自己的部分，率先完成的主體會進入等待狀態，任務完成時，所有參與主體才能進入其他狀態。控制策略為：完成任務的時間為用時最長的主體花費的時間，例如病患安全檢查，如式(8)所示。

Ttask=max(TΦ1,TΦ2,……,TΦn)

(8)

③任務同步式協同

任務需要多個主體共同參與，并且各主體必須時刻保持同步,任務才能有效進展，例如：抬擔架。相應的控制策略為：所有參與主體完成任務的速度都會受到最慢主體的影響，因此任務的完成速度為最慢主體的速度，如式(9)所示。

VΦ1=VΦ2=…=VΦn=Vtask=
min(VΦ1,VΦ2,……,VΦn)

(9)

④指令交互式協同

主體執行下一操作必須得到特定主體的特定內容的指令,同時，該主體執行任務的效果依賴于其協同主體的某種特性。比如：飛行員控制直升機的過程?？刂撇呗詾椋菏褂孟鬟f機制傳達特定指令，并通過調用接口傳參的方式對其他主體執行任務效果施加影響。

⑤并聯式協同

任務有多個主體共同參與，各主體單獨完成任務且互不影響。比如：直升機飛行時所有救援主體都會進行安全觀察，各主體并不會同時發現同1個緊急狀況?？刂撇呗詾椋和瓿扇蝿沼脮r最少的主體所用時間為任務的最終完成時間。

Ttask=min(TΦ1,TΦ2,……,TΦn)

(10)

3 基于SD方法的連續行為建模

系統需要對以下連續行為進行系統動力學建模：位置變動(各參與主體)、心態變化(各參與主體)、病情變化(病患)、位置變化(直升機)、速度變化(直升機)，下文以病患病情變化和直升機控制為例進行說明。

3.1 病患病情變化SD建模

病患的病情變化受3方面因素影響：病患病情會隨著時間自然惡化；隨機醫護正確及時的救護會提升病患生命值；救援人員的不當操作會對病患病情造成進一步的傷害。

假設病患病情會隨著時間以速度tv0惡化，當出現不當操作時，會因其影響程度傳遞不同的傷害值hurtv，當病患處于被救護狀態時，會因其醫護水平傳遞給病患不同的恢復值rescuev，用t表示病患自然流失的生命值累積，用hurt表示病患因專業救援隊不當操作流失的生命值累積，用rescue表示病患因有效救護增加的生命值累積，用time表示病患目前的剩余生命值，病患病情初始化為t0，則：

(11)

病患病情變化SD建模結果如圖4所示。

圖4 病患病情變化SD模型Fig.4 SD model of patient’s conditions

3.2 直升機SD建模

直升機Agent是標準的反應型Agent，飛行員(pilot)通過直升機提供的接口向直升機發送命令、設定飛行目標、改變飛行參數等方式對直升機進行控制。直升機基本參數表示如下。

初始位移：(x0,y0,z0)，x0,y0,z0≥0；實時位移：(x,y,z)，x,y,z≥0；飛行目標：(tx,ty,tz)，tx,ty,tz≥0；飛行員計劃飛行速度：Speed0，Speed0≥0；飛行員速度控制能力：sc，sc∈[0,1]；飛行員偏航控制能力：gc，gc∈[0,1]。

3.2.1 速度控制建模

直升機的實際飛行速度Speed因受到隨機因子rv的影響，往往會偏離計劃飛行速度Speed0，飛行員速度控制能力sc即表示隨機因子對直升機實際飛行速度的影響程度，sc為1時，Speed將不受rv的影響；sc為0時，rv對Speed將產生較大影響，如式(12)所示。

Speed=Speed0+(1-sc)*rv
Speed0≥0 sc∈[0,1]

(12)

3.2.2 偏航行為

直升機偏航行為是直升機偏離原來航線和原飛行目標的行為，飛行員的偏航控制能力gc越接近1，對路線的控制能力越強，飛行受隨機因素rg的影響越小，越可以較好地保證飛行遵循原設定目標；gc越接近0，對飛行路線的控制能力越弱，飛行受rg的影響越大，直升機偏離原飛行目標越遠，偏航后的目標位置以(gtx,gty,gtz)表示，如式(13)所示。

(13)

3.2.3 直升機實時位移建模

使用(x,y,z)表示直升機的實時位移，直升機的實時位移可以通過其初始位移(x0,y0,z0)及其動態飛行速度向量(vx,vy,vz)進行表示，如式(14)所示。

(14)

式中：直升機的動態飛行速度向量是帶有方向的向量，其計算方法如式(15)所示。

(15)

基于SD的直升機綜合建模結果如圖5所示：

圖5 基于SD的直升機飛行綜合建模結果(包含速度控制，目標控制，偏航控制和實時位移顯示)Fig.5 Integrated SD model result of helicopter flight which includes speed control, target control, yaw control and real-time displacement of helicopter

4 仿真模型實現及檢驗

4.1 仿真實現及可視化

Anylogic是一款可以對離散、系統動力學、多智能體和混合系統建模和仿真的工具。本文使用Anylogic平臺，采用多主體仿真技術和系統動力學技術相結合的方式，對通用航空應急醫療轉運任務系統進行仿真實現，并對系統進行可視化，包括病人求救、起飛、飛行、懸停、降落等視景，如圖6所示。

圖6 直升機正飛往目標醫院Fig.6 Helicopter is flying to the target hospital

4.2 模型檢驗

通用航空應急醫療轉運任務仿真模型構建的最重要的任務就是參與主體之間協同性的建模與實現，主體之間的協同性往往是通過多主體之間的有效交互實現的。因此，有必要對模型的交互性進行檢驗，結果如表2所示，需要說明的是，除上述職能外，各主體還存在“等待”等非職能狀態，用以實現與其他主體之間的協同，表中用w表示。

1)實驗1說明

直升機到達目標醫院前10 min ，隨機醫生會通知目標醫院負責人到達時間，醫院負責人會提前安排醫護人員和保安進行接機準備，醫護人員和保安準備好后會通知醫院負責人，醫院負責人持續觀測直升機狀態，如果直升機已經到達醫院上空并且地面準備工作已經就緒，會給飛行員下達降落指令，飛行員執行降落控制；否則直升機會一直處于懸停狀態。由此可見，各主體的個人行為會因為其流程協同性而影響到救援行動的整體執行效果。在其他主體的參數都保持不變的情況下，將轉運請求醫院醫護人員進行病患待機準備的時間從3 min改變為7 min，直升機處于懸停狀態的時間由0.5 min變為4.5 min，實驗證明：仿真模型較好地實現了各主體之間的指令式協同行為。

表2 航空應急醫療轉運任務仿真模型關鍵節點交互性檢驗實驗結果Table 2 Key nodes interaction test results of aeromedical emergency transport mission system

2)實驗2～5說明

在抬擔架職能中，隨機醫生、隨機護士、醫生和護士的初始操作時間均為2 min，任何1個主體速度變慢導致用時超過2 min，其他主體的用時也會與該主體保持一致，相反任何1個主體加快速度預計用時低于2 min，該主體最終用時仍保持2 min不變，這是由于各主體在抬擔架過程中必須保持同步，各主體速度均會受到最慢主體速度的影響。實驗證明：模型較好地實現了任務同步式協同。

3)實驗6～7說明

在病患檢查職能中，隨機醫生和隨機護士的初始完成時間均為1.5 min，加長任何主體完成病患檢查的時間，另1主體由于已經完成本職工作將會處于等待狀態。實驗證明：模型較好地完成了任務并行式協同。

5 結論

1)在真實的航空應急醫療轉運場景基礎上，抽象出16種Agent和詳細的醫療轉運流程，展示航空應急醫療轉運任務執行機理。

2)使用基于ABMS技術和SD技術的混合建模方法，從微觀層面對各Agent的離散行為、交互行為和連續行為進行建模，實現航空醫療應急醫療轉運任務仿真模型，并驗證模型的有效性，為后續進行復雜的科學研究，尤其是航空應急醫療轉運實時任務評估研究奠定基礎。

3)基于Anylogic平臺實現航空應急醫療轉運任務系統可視化原型，可用于航空應急醫療轉運任務執行流程及細節展示，進一步降低相關演練成本。

4)如何進一步完善可視化模型，以及將現有仿真模型、歷史訓練數據和任務執行數據結合起來，用于任務決策支持與安全控制，是后續研究的重點。