系統(tǒng)建模與仿真在血液保障中的應用現狀與思考

張澤瑞，段德光，李 昊，陶學強，鹿國偉，陳 恩

（1.軍事科學院系統(tǒng)工程研究院衛(wèi)勤保障技術研究所，天津300161；2.西寧聯勤保障中心藥品儀器監(jiān)督檢驗站，蘭州730050）

0 引言

血液作為一種特殊醫(yī)療物資，具有運輸氧氣和營養(yǎng)物質到肺和組織等多種功能，是人體不可或缺的成分，失血過多會導致貧血，引起失血性休克甚至死亡。血液保障主要分為平時與應急2種模式，平時保障主要用于各級醫(yī)療機構開展手術及相關疾病治療，應急保障主要用于地震、洪澇等自然災害以及戰(zhàn)爭等重大突發(fā)性事件的傷員輸血救治[1-4]，近年來相關研究主要涵蓋血液庫存管理、需求預測、調劑優(yōu)化、選址及網絡規(guī)劃等方面[5-8]。

血液保障是一個復雜的動態(tài)過程，現實環(huán)境模擬成本過高，且難以進行重復實驗，系統(tǒng)建模與仿真的突出優(yōu)點是能夠進行反復試驗尋優(yōu)，且費用較低，獲取結果快。基于線性規(guī)劃、目標規(guī)劃[9-10]等傳統(tǒng)解析法構建的數學模型通常需要對現實環(huán)境做出不同程度的條件簡化假設，影響系統(tǒng)的真實性，而計算機仿真模型更能反映系統(tǒng)運行的真實狀態(tài)，有助于解決動態(tài)復雜系統(tǒng)問題。因此，本文基于仿真模型構建的三大主流方法，即離散事件建模（discrete event modeling，DEM）、系統(tǒng)動力學建模（system dynamics modeling，SDM）、基于智能體建模（agent-based modeling，ABM），總結其在血液保障中的研究與應用，開展分析與討論，以期為軍地血液保障鏈條與資源配置優(yōu)化等研究提供一定的理論依據。

1 系統(tǒng)建模與仿真

系統(tǒng)建模與仿真通常具有系統(tǒng)、模型、計算機三要素[11]，是指基于系統(tǒng)體系評估的某項目標參數對系統(tǒng)中各模塊、要素的屬性和相互關聯進行分析，通過適當的建模語言、術語和條件對真實環(huán)境進行映射，構建具有一定邏輯或數量關系的系統(tǒng)模型，利用計算機仿真軟件建立仿真模型并進行實驗，重復試驗最終得出1組或多組目標參數的數據輸出，分析數據以獲得支持評估與決策的各種信息[12-14]。目前較為主流的仿真建模方法有離散事件建模、系統(tǒng)動力學建模、基于智能體建模3種，各自適用其特定的抽象層級范圍[15]，如圖1所示[16]。仿真軟件是指構建仿真模型與模型實驗運行的平臺，常用的有MATLAB、AnyLogic、Flexsim和Simio等。

圖1 各仿真建模方法適用抽象層級[16]

2 代表性仿真建模方法及其在血液保障領域的應用現狀

世界衛(wèi)生組織（World Health Organization，WHO）發(fā)布的《2016年全球血液安全與供應報告》中指出，中國無償獻血采血量高居全球首位[17]。2018年1—5月，全國無償獻血達到596.5萬人次，采血量達到2065 t，但可用血液量仍然無法滿足需求[18]。因此，開展血液保障鏈條優(yōu)化及庫存管理研究對于提升血液供給效率、減少浪費率和降低庫存成本等具有重要意義。

2.1 離散事件建模

離散事件建模[19]也稱以過程為中心的建模，構建離散事件仿真模型的關鍵在于分析和確定引起系統(tǒng)狀態(tài)發(fā)生改變的事件以及每類事件之間的邏輯關系，以一定的時間序列作為觸發(fā)條件，從而實現對系統(tǒng)運行過程的動態(tài)模擬與演示。

血液用于醫(yī)療輸注通常需要完成采集、檢驗、接收、發(fā)放、運輸等過程，采用離散事件建模的方法能夠較好地模擬血液保障流程，反映保障體系效能。Katsaliaki等[20]模擬了某地區(qū)醫(yī)院從捐助者獻血到受援者輸血的完整血液供應流程，對血液訂購策略進行優(yōu)化，在一定程度上解決了血液庫存短缺、過期浪費率高、血庫存在安全隱患和庫存成本高等問題，提高了血液供給服務水平。考慮到血液需求量不確定、不同血型血液比例不固定以及采集和制備方法不統(tǒng)一等因素，Osorio等[21]提出了一個集成的仿真優(yōu)化模型模擬血液供應鏈的流動過程（如圖2所示），并使用哥倫比亞某血液中心的真實數據進行效能評估，使該機構血液短缺率、過時率、獻血者數量和成本等關鍵指標得到了改善。Baesler等[22]分析并提出了一個區(qū)域血液中心的庫存策略模型，模擬了血液捐獻到達、檢測、制備、入庫和發(fā)放等全部過程，以最優(yōu)庫存、再訂貨點和額外捐贈水平為評價指標，對12種不同庫存策略進行對比評估并遴選出最佳方案。

圖2 血液供應鏈模型流程圖[21]

血液是一種易腐品，具有嚴格的儲存條件和周期。Millard[23]最早將工業(yè)庫存管理模型運用到血液庫存管理中，可有效減少血液浪費，降低存儲成本。Dumkrieger等[24]采用離散事件建模的方法對某診所血庫紅細胞保存周期進行了評估，結果表明28 d的最長貨架期可以滿足日常用血需求，但21 d及以下的最長貨架期可能會導致血液過期率過高或無法滿足患者用血。高寶俊等[25]以國內某大型醫(yī)院的血庫系統(tǒng)為研究對象，通過建模仿真計算出最優(yōu)血液訂購點，并考慮到血液需求隨季節(jié)性變化的特征對模型進行了優(yōu)化，提出的預期訂購點模型可有效降低庫存成本。

在血液保障輔助決策方面，Yegül[26]分析了土耳其某地區(qū)不同管理策略對血液供應鏈績效產生的影響，對該區(qū)域的血液過時率、錯配率和缺貨率等進行了重要改進，且模型被該國衛(wèi)生局和紅新月會用作決策支持工具。Alfonso等[27]以獻血者采血效率和血液保障能力為主要指標，以法國某中型城市的固定采血點和流動采血點為建模背景，優(yōu)化了人力資源配置和血液捐獻策略。Lang[28]建立了多地點血庫系統(tǒng)離散事件模型，對預防型與反應型血液補充、轉運和替代策略進行了仿真優(yōu)化，提出訂購級別的選擇對血液流轉效率影響明顯。Rytil?等[29]與醫(yī)學專家合作開發(fā)了一個血液服務保障模型，提供決策者更優(yōu)的血液供應方案，提高了資源分配效率。李猜[30]采用遺傳算法與離散事件建模相結合的方法，在馬爾科夫決策模型的基礎上提出啟發(fā)式控制策略，對血小板訂購與使用策略進行了參數優(yōu)化。

2.2 系統(tǒng)動力學建模

系統(tǒng)動力學建模是研究連續(xù)動態(tài)系統(tǒng)的方法，基本思想是充分認識系統(tǒng)中的“反饋”和“延遲”，并按一定的規(guī)則從因果關系圖逐步建立系統(tǒng)動力學流圖，多用于長期的戰(zhàn)略模型。系統(tǒng)動力學建模方法的優(yōu)勢在于揭示系統(tǒng)信息的反饋特性，放大各因素間的影響關系，在庫存管理和傳染病擴散等模型中廣泛應用，建模與仿真步驟如圖3所示[31]。

圖3 系統(tǒng)動力學建模與仿真步驟[31]

為合理控制血液儲存成本，血液庫存通常需要維持在一個較為恒定的水平，但血液消耗速度受多方面因素影響，如輸血患者數量、傷情、供給速度等，每個因素的變化都會導致庫存水平波動，系統(tǒng)動力學建模對于捕捉波動產生的關鍵性因素具有獨特的優(yōu)勢。Diller[32]采用系統(tǒng)動力學方法對冰島血庫供應模式與反饋循環(huán)進行建模，確定了580～650 U的理想儲備量。Ching等[33]評估了先進先出和后進先出策略對易腐品庫存水平的影響，并驗證了系統(tǒng)動力學模型比現有數學模型在效能評估方面具有更高的效率。

血液供應鏈通常需要具備穩(wěn)健、安全等特性，以保證血液供給過程中能夠長期有效地完成血液供應輸送。Clay等[34]分析了血液供應鏈對擾動的響應，并提出了改善供應鏈穩(wěn)健性的方案，從而改善血液短缺率和過期率。Afshar等[35]建立了一個復雜血液供應鏈的系統(tǒng)動力學模型，實驗仿真了17種方案，確定了安全庫存、供應商準備提前期、運輸時間和分離時間等參數的最優(yōu)值。Zahraee等[36]采用系統(tǒng)動力學和田口法設計了一個穩(wěn)健的血液供應鏈系統(tǒng)，以提高血液供應鏈的效率，并以伊朗國家血液中心進行了分析驗證。

系統(tǒng)動力學建模對于應急物資供應保障研究具有全局、靈敏等特點[37-38]。周愉峰等[39]首先以累積血液缺口量為主要指標，構建了震后應急血液保障績效評估系統(tǒng)動力學模型（系統(tǒng)流圖如圖4所示），并以汶川地震為案例設計了仿真模型，針對關鍵參數進行敏感性分析，為政府制定應急血液保障措施提供了借鑒，成功實現了系統(tǒng)動力學建模在應急血液保障領域的應用探索。

圖4 震后應急血液保障績效評估系統(tǒng)流圖[39]

2.3 基于智能體建模

智能體理論隨著分布式人工智能領域的發(fā)展被提出，其概念多年來被研究人員廣泛爭論卻未有統(tǒng)一定論。Wooldridge等[40]認為，智能體是任何能通過感知器感知外界環(huán)境及自身狀態(tài)變化并通過效應器自主地對外界環(huán)境和自身做出相應反應的物體。基于智能體的信念（Belief）-愿望（Desire）-意圖（Intention）模型結構關系如圖5所示[41]。

圖5 智能體模型結構關系圖[41]

基于智能體建模能夠反映系統(tǒng)各模塊信息與資源交互的特點，近年來開始應用于血液供應保障，但尚屬于一個新興研究領域，國內外應用案例較少。Choi[42]開發(fā)了醫(yī)院和血庫之間的通信方法，應用NetLogo仿真軟件建立了一個基于多智能體的仿真模型，制定了醫(yī)院最優(yōu)訂貨政策、血液分配政策以及研究了不同需求背景下生成最優(yōu)供給策略的有效性。Dwiartika等[43]為了避免嘗試—錯誤實驗造成的風險，開發(fā)了一個基于智能體的模型，以研究獻血者和潛在獻血者之間的相互作用，該仿真模型可用于評價不同行為對血液保障效能的影響。相較于離散事件建模與系統(tǒng)動力學建模方法，基于智能體建模對于系統(tǒng)具有更加準確的描述，突出了其內在的交互特點，有效提升了仿真試驗的有效性和準確性。

基于智能體建模方法同樣可以和其他建模方法結合使用，能夠融合其他方法的優(yōu)勢，提高模型的有效性。Sulis等[44]以血庫風險管理為出發(fā)點，討論了基于智能體建模和離散事件建模2種方法的優(yōu)缺點，對比了風險評估的差異。未來多種建模方法的結合使用必然成為系統(tǒng)建模與仿真的研究熱點。

3 討論與思考

隨著計算機技術的不斷發(fā)展，動態(tài)復雜系統(tǒng)分析手段也不斷更新，傳統(tǒng)建模方式因其模型構建困難、缺少與現實環(huán)境對應性及定性分析能力弱等缺陷，實用性逐漸減弱。反觀仿真模型邏輯層次清晰，可有效反映外部條件對系統(tǒng)整體的影響，數據有效性程度高，逐漸成為血液保障研究的重要工具。

對于現階段而言，系統(tǒng)建模與仿真技術在血液保障中的應用研究主要基于離散事件建模方法實現，該方法構建模型難度不高，仿真容易實現并執(zhí)行，對于體系流程的模擬有明顯的優(yōu)勢，可以有效地描述血液制品送達、接收、分發(fā)等保障過程。但離散事件建模也存在局限性，例如血液制備時間、運輸距離和時間等參數不夠精確，往往會丟掉一些“物理層”的細節(jié)。應用系統(tǒng)動力學和基于智能體建模方法的血液保障應用研究相對較少，基本圍繞血液需求預測、庫存控制和輔助決策方面。系統(tǒng)動力學是一種比較抽象的建模方法，往往忽略了系統(tǒng)各要素的具體屬性，主要分析系統(tǒng)內部的因果關系，形成反饋網絡，從宏觀的角度反映外部影響因素對系統(tǒng)整體結果的影響，例如輸血患者數量、輸血用量、庫存周期等對血液庫存水平的影響，現地環(huán)境、傷員數量等對突發(fā)性事件用血需求的影響，模型一般是長期的、戰(zhàn)略性的。基于智能體建模相對困難，需要計算機編程語言基礎，通過一定的信息交互與資源分配規(guī)則構建模型，但模型也更能反映模塊間的交互性與協作性，可用于血液調控與分配策略等方面的研究。本文中涉及的代表性系統(tǒng)建模與仿真方法在血液保障中的適用性與局限性對比詳見表1。

表1 血液保障領域代表性系統(tǒng)建模與仿真方法的適用性與局限性

4 結語

血液保障研究對平時降低醫(yī)療機構管理成本、應急情況下提升傷病員救治效率具有重要意義，系統(tǒng)建模與仿真技術為血液保障能力建設、保障鏈條優(yōu)化、系統(tǒng)保障效能評估提供了新手段、新思路。下一步可從以下3個方面進行研究：（1）加強應急血液保障的模擬仿真研究。目前系統(tǒng)建模與仿真方法主要應用于平時醫(yī)療救治領域，在大規(guī)模突發(fā)傷亡事件，如地震、戰(zhàn)爭等相關領域的研究應用開展較少。因此，有必要以應急血液保障為背景，借助系統(tǒng)建模與仿真手段，開展應急血液保障鏈條優(yōu)化研究，為有效提升應急救援能力提供理論方法和技術手段支撐。（2）加強混合建模與仿真方法的運用。單一的建模方法必然無法準確表示真實的運作情況，有必要探索結合不同建模方法，彌補單一方法的缺陷，以期實現更加準確的血液保障模型構建。（3）探索建模與仿真方法同智能優(yōu)化算法的結合。諸如遺傳算法、粒子群算法、誤差反向傳播（back propagation，BP）神經網絡等智能優(yōu)化算法的優(yōu)勢在于加快系統(tǒng)模型最優(yōu)解的生成，因而要加強仿真模型與智能優(yōu)化算法的結合，探索提升模型仿真效率的新方法。

綜上所述，離散事件、系統(tǒng)動力學、基于智能體建模方法可運用于血液保障領域，能夠較好地模擬血液保障流程、評價血液保障效能，為血液資源的優(yōu)化配置與高效運用提供輔助決策支持。