城市院前急救醫療服務點空間特征分析及優化

李建松，何麗華，田樺林，張 文，殷年，李 成

（1. 武漢大學遙感信息工程學院，湖北 武漢 430079；2. 湖北省地理國情監測中心，湖北 武漢 430070；3. 合肥市測繪設計研究院，安徽 合肥 230000）

2014年2月，國家衛生與計劃生育委員會頒布了《院前醫療急救管理辦法》，該辦法從機構組成、執業管理、監督管理、法律責任等方面對院前急救醫療進行了明確規定[1]。急救醫療具有鮮明的特點，患者發病急，現場救治急，病患轉移運輸急[2]。隨著城市建設的快速發展，急救服務的均等性受到挑戰。一方面可能因急救站點分布不合理，覆蓋度低，便利性和人口協調性差等問題，造成院前急救服務的響應時間延長，效用降低；另一方面可能因急救站點布局過于集中，造成服務范圍嚴重重疊，存在資源浪費現象。

院前急救醫療服務評價目前主要以調查統計分析、空間統計分析為主。前者側重評價急救醫療服務能力和水平，如站點設備情況、急救人員隊伍、資金投入、服務均等性、急救調度、患者的滿意度、5G技術應用、網絡體系建設、信息系統建設等[3-7]；后者側重急救設施空間布局和資源配置研究。莊江銓[8]等分析了資源的時空分布特征；高軍[9]對資源配置和運行問題進行了探討；高文慧[10]、羅燁[11]等分別對資源利用、反應時間進行了分析研究；張志遠[12]等提出了對站點布局規劃的規劃量化分析方法。這些研究方法主要集中討論某一個維度，不能系統反映其整體分布特征，且缺少對現有資源和潛在資源的全局和局部優化配置分析。

本文提出了以出行便利度、均等度、人口覆蓋度和人口協調度4 個空間測度，對急救醫療站點進行空間分布特征分析的方法，以識別現有設施站點分布存在的問題，并研究了從全局和局部2 個方面，對現有站點和潛在站點一起進行優化的方法。以合肥市為例，驗證了本文的方法能夠有效識別現有站點布局存在的問題，優化后的站點布局能夠提高服務的效用。

1 院前急救醫療服務站點特征分析方法

1.1 人口覆蓋度及計算方法

人口覆蓋度是指急救站點在各個社區被覆蓋的人口數量，除以社區總人口數。計算步驟是，首先生成人口的精細化格網數據，本文采用了朱瑾[13]等提出的基于“實有人口、實有房屋”數據的精細化人口空間化處理方法，格網大小為250 m。其次識別急救站點的服務區。具體方法是：①獲取急救站點位的空間坐標。②以各個急救站點為中心，每隔250 m 選取一采樣點位，生成采樣點陣（如圖1 所示）。③調取高德API 的車行路徑規劃接口，計算急救站點分別至采樣點的通行時間（單位為s）。④設置時間參數，利用ArcGIS 中的spline（樣條函數插值）將采樣點陣插值生成面狀服務區范圍（如圖2所示）。

圖1 采樣點分布

圖2 站點服務區范圍

最后計算覆蓋度。將服務區范圍與社區行政區劃相交，得到各個社區的急救服務范圍，利用該范圍與人口格網進行疊置分析，得到各個社區被覆蓋的人口數量，用覆蓋人口數除以社區總人口數，得到各個社區的急救醫療服務人口覆蓋度。

1.2 出行便利度及計算方法

出行便利度是用于評價各個社區在克服空間阻礙后獲得急救服務的便利程度，包含2 個測度，一是急救站點至社區的出行時間，另一個是社區獲得急救站點的數量[14]。根據急救醫療派車原則，急救站點的救護車輛歸急救中心統一調度，當有急救請求時，中心將協調距事發點最近的站點提供急救服務，若該點無法提供服務，則由第二近的站點派車，依次類推，直到有急救站點能夠提供服務為止[15]。根據這個原則，本文計算可達性的引力潛能公式如式（1）。

式中，Ai為第i個社區的可達性；Gj為急救站點的服務能力，這里用急救站點的值班車組來表示；Pi為社區i的居住人口；dij為從社區i到急救站點j的出行阻抗；dji為從急救站點j 到社區i 的出行阻抗，均用出行時間來表示；β為出行阻抗系數。

1.3 均等度及計算方法

均等度是用于評價急救站點服務的空間區域與不同比例人口享受到的服務資源的機會均等程度，并以此識別急救醫療服務的資源集中區域與資源匱乏區域。本文從空間與非空間2 個方面，分別選取莫蘭指數、覆蓋重疊率以及洛倫茲曲線3 個指標，從地理空間、資源重疊以及人口的角度對急救服務的均等機會進行多維度分析。全局自相關指數采用Moran指數。

式中，I為Moran指數；n為社區個數；wij為社區i與社區j 的臨近關系，其中臨近關系利用鄰接矩陣進行度量；xi，xj為社區i，j的可達性取值；-x為全部社區可達性的均值。

Moran 指數I是從全局的角度對空間自相關進行評估，不能反映局部空間的相關態勢，因而采用LISA局部相關指數刻畫局部特征，計算公式如式（3）。

式中，。

本文采用服務區覆蓋重疊率來評價在空間上各個區域獲得服務的差異性，并據此提出優化策略，提高站點利用率。服務區覆蓋重疊率為一定區域內急救站點重疊覆蓋面積與覆蓋面積的比值[16]，高值區域表示重復建設，存在資源浪費；低值區域表示分布均勻，布局合理。其計算公式為：

式中，S為服務區覆蓋重疊率；ΣOVERLAP 為一定區域內服務區重疊面積；ΣAREA 為一定區域內各個站點服務范圍面積之和。

計算洛倫茲曲線。首先借助兩步移動搜索法計算各個社區所能獲得的急救醫療資源，第一步以急救醫療站點作為搜索原點，分別以10、12、15 min作為時間參數，搜索時間限制內可到達的社區，計算可達社區人口之和，將急救站點的值班車組數作為單個站點的總服務資源，值班車組數除以可為之提供服務的社區人口之和，即為該站點可提供的人均急救資源量。第二步，以社區人口重心作為搜索原點，分別以10、12、15 min作為時間參數，搜索可為之服務的急救站點，將這些站點可提供的人均急救資源量分別乘以該社區的人口總數并進行求和，結果即為該社區可以享有的急救資源，用Pi表示。分別將Xi、Yi作為社區i的橫縱坐標，根據px將社區從小到大進行排序，根據次序，繪制洛倫茲曲線。

式中，；px為排序指標；Pi為社區i提供服務的急救資源服務量；ΣPi為急救服務總量；POPi為社區i 的人口數；ΣPOPi為全市人口總量。

再計算基尼系數，計算公式如式（6）：

式中，；P為基尼系數；n為社區數量；Yi為前i個社區的急救服務累積量；hi+1為第i+1個社區的人口數量，i=1,2,3…；n為各社區按平均每人占有的急救資源服務按遞增順序排列的序列。

1.4 人口與站點分布協調度及計算方法

人口與站點分布協調度是指急救站點空間分布與人口分布的空間協調程度。協調度的計算是在伍鐘潔[17]改進的人口集中指數算法基礎上，針對急救醫療站點在行政區劃上屬于某一區域，但是其真實服務范圍往往包含多個區域的情況，將原公式中Yk代表的研究區域內站點數量用服務量來代替，即Yk表示能夠為k區域提供服務的急救站點數量，ΣYk則表示各個急救站點服務社區數量的總和。計算公式為：

式中，Rpk為人口與急救站點的協調度指標；Xk為區域k內人口數量；Yk為k區域提供服務的急救站點數量；ΣXk與ΣYk分別為研究區內人口總和與各個急救站點服務社區數量的總和（含重復服務社區）。當Rpk值越大時，說明急救站點與人口的分布的協調度越高，反之二者的協調度越低。

2 院前急救醫療服務站點分布優化方法

2.1 全局優化模型算法

采用最大覆蓋模型，對急救站點進行全局優化，即將現有站點與候選新增站點共同作為候選點，采用最大覆蓋模型對急救站點進行選擇，得出一套全局最優的解決方案。最大覆蓋模型的基本思路是，規定建設點位的數量P，從候選點位中選定P 個點位，計算P個點位最大覆蓋人口的選擇方案。其數學模型如下。

目標函數：

約束條件：

式中，I為社區集合；J為急救站點集合；wi為社區i 的權重；N 為急救站點的限制數量；xi,yj,aij為取值0 或1 的二元值變量。目標函數保證了社區點i的加權和最大，式（9）保證了只有當社區點i被候選急救站點j 覆蓋，且候選急救站點j 被選中為急救站點時，社區點i 才有可能被覆蓋，式（10）限制了急救站點的數量為N，式（11）表示xi,yj,aij只能取值0或1。

2.2 局部優化模型算法

局部優化在更替最少急救站點的前提下，實現布局優化。首先計算全市急救站點服務區范圍的重疊情況，將覆蓋范圍重疊80%以上的急救站點作為優化對象。優化過程主要包括2 個目標函數。第1 個目標函數用公式（12）計算社區到急救站點的可達時間方差，使優化方案的可達時間方差最小，確保優化方案的均衡性：

式中，D為社區總數；Ai為需求點i的急救醫療可達時間。

第2 個目標函數用公式（13）計算社區到急救站點的可達時間之和，并使其值最小，確保急救站點的服務效率處于較高水平，該模型可表達為：

具體計算采用寬容分層序列法[18]。首先利用第一個目標函數進行求解，得到解集S=(S1, S2, S3, …, Sn)，對集合中的解按其優化質量進行排序，使解集以S1,S2,S3,…,Sn的次序，按質量從優到劣排列，然后選取S 中前n（n>1）組解作為第2 個目標函數的解空間，將n 組解分別代入第2 個目標函數進行求解，其中質量最優的解即為公平最大化的可達時間最優解。

3 驗證分析

3.1 研究區與數據

本文選擇合肥市對研究方法進行了驗證分析。實驗區包括廬陽區、包河區、瑤海區、蜀山區、經開區、高新區與新站區，面積1337 km2，市區常住人口共有393.44萬人。目前，合肥市急救中心共調度36個急救站，其中2 個位于長豐縣。按站點類型來分，直屬型分站共7 個，由合肥市急救中心直接負責，其余29個急救站為網絡型分站（如圖3所示）。

圖3 研究區急救醫療站點分布

本文使用的數據主要包括地理國情數據、急救站點位置數據、交通大數據和人口數據等。地理國情數據來源于合肥市2019年地理國情普查數據。急救醫療站點數據由合肥市急救中心協助提供，主要包含了全市急救站點名稱、地址、站點類型以及值班車組等信息。交通大數據主要是根據高德開放平臺提供的接口，對2 點進行路徑規劃查詢，獲取2 點間的實時通行時間，其中平峰數據是在下午13∶00～17∶00 間爬取的數據，高峰數據是晚上17∶30～19∶00 間爬取的數據。人口數據是合肥市統計局提供的2019年合肥市社區常住人口數據。

3.2 急救醫療站點空間特征分析

3.2.1 急救站點人口覆蓋特征分析

1）急救醫療服務區分析。以急救站點為中心，通過插值獲取合肥市急救醫療10、12、15 min服務區（表1），具體分布如圖4、5所示。

表1 急救站點人口覆蓋特征分析／%

圖4 平峰服務區范圍分布

圖5 高峰服務區范圍分布

2）急救站點覆蓋度分析。全市基本實現15 min急救醫療全覆蓋，覆蓋度高達91.63%；12 min覆蓋度為79.73%；10 min覆蓋度較差，不到60%。高峰時段，10、12、15 min覆蓋度分別下降19、18、9個百分點。

3.2.2 出行便利性分析

分別計算平峰與高峰時段下每個社區人口重心點至全市34 個急救站點的時間，選擇其中用時最少的時間作為該社區的急救最短通行時間。計算可知，平峰時段全市平均急救用時12.90 min，其中最長用時為54.92 min。全市高峰時段急救平均用時增加11.24%，平均急救用時14.35 min，其中最長用時為58.23 min。

將全市750 個社區按照每150 個一組分為5 個等級，其中1級便捷度最低，5級便捷度最高

3.2.3 急救醫療站點空間布局均勻性分析

1）分布聚集性分析。根據全局Moran’s I 計算結果，合肥市急救醫療可達性分布不具有隨機性，具有很強的聚集特征。一方面是可達性高值區域的聚集，另一方面是可達性低值區域的聚集。整體上站點建設相對完善，但分布不夠均衡。利用LISA計算的局部空間特征如圖6、7所示。

圖6 平峰局部自相關分布

圖7 高峰局部自相關分布

全市高-高型社區共有125個，覆蓋全市約32.6%的人口，區域內急救醫療站點數量與居民需求相匹配且布局均衡，急救醫療站點的空間服務能力得到最大化的使用，處于一種均衡且高水平的發展階段。低-低型社區是便捷度低值社區高度聚集的區域，全市共有138 個該類型社區，覆蓋全市8.23%的居民。主要分布在市區西部以及東南部的鄉鎮，缺乏急救醫療站點。居民獲取急救醫療服務耗時普遍超過20 min，遠低于全市平均水平。

2）覆蓋重疊率分析。以合肥市現行的急救醫療服務時間12 min作為時間標準，計算各個社區的重疊覆蓋區域面積與總覆蓋面積的比值，反映急救醫療站點的空間配置效率。計算結果如表2所示。

表2 分區覆蓋重疊率/%

3）服務的均等性分析。根據10、12 min與15 min服務水平下的洛倫茲曲線可知，合肥市急救醫療服務處于極度不均等狀態，當服務時間限定為10 min時，50%的急救醫療資源被12%的人口占據，當時間限制延長至15 min 時，50%的急救醫療資源僅服務20%的人口，居住在不同區域的人口享受到的服務差距極大。

從基尼系數看，10 min急救醫療懸殊最大，基尼系數高達0.69，15 min 急救醫療處于分配差距大與分配懸殊的臨界點，雖然比前兩者略微緩和，但依舊資源分配懸殊。交通因素對急救醫療均等性有較大影響，使各個時間段的基尼系數平均增加0.09（表3）。

表3 多時段服務范圍基尼系數

3.2.4 急救醫療站點人口協調度分析

全市人口協調度水平較低，且區域均衡性較差。一方面為缺少急救站點，以高新區為例，該區域內僅有一所急救站點，占全區人口一半的蜀麓社區與長寧社區均未被12 min 急救服務覆蓋，直接導致該區域協調度低于全市平均水平；另一方面為急救站點布局不合理，其中瑤海區該現象最為突出，全區62 萬人，占人口總數的16%，享有全市40%的急救醫療資源，但其站點點位與人口的協調度僅為65.68%（表4）。

表4 分區協調度計算結果

3.3 急救醫療站點位置優化

3.3.1 基于最大覆蓋模型的全局優化結果

全局優化的基本思路是將57 所候選等級醫院與34所現有急救站點統一作為備選站點點位，利用最大覆蓋模型，將站點分配給需求點。根據布局優化結果，在候選急救站點中選擇15個作為新增站點，保留19個原有急救站點，刪除的站點基本位于中心城區。

經過優化布局，全市社區急救醫療平均可達時間降低了0.88 min，12 min 可達社區與優化前相比增加59個，從空間分布來看，中心城區的逍遙津社區、包河社區的急救醫療服務盲區消除，區域內部社區均可10 min接受急救醫療服務；城市西北部、東南部市區外沿區域急救醫療服務得到顯著提升，急救醫療服務趨于均衡發展（圖8、9）。

圖8 優化前社區可達時間分布

圖9 全局優化社區可達時間分布

3.3.2 基于均等最大化的局部優化

局部優化的結果表明從57家等級醫院中選擇合適的候補站點進行補充，擴大急救醫療站點覆蓋范圍，提高站點布局均勻性。首先，計算全市34個急救站點兩兩間服務區重疊面積，根據計算結果可知，皖東分站、仁德分站與東南外科醫院分站服務范圍重疊度超過80%，當3家服務區高度重疊的急救站刪除后，以31家急救站點作為站點計算可達時間，全市平均急救可達時間僅增加7.2 s，證明三者服務范圍有限。因此將這些站點作為優化對象，從57個候選等級醫院中選擇3個站點對其進行替換。本文利用窮舉法解決局部優化問題。

根據計算結果，從候選點位中選取的3 家急救站點分別為安徽省省直機關醫院、中科院合肥物質科學研究院腫瘤醫院、安徽省安凱汽車集團有限公司醫院，三家新增站點遠離現有急救站點，位于中心城區外圍，充分發揮了單個急救站點的服務能力，與優化前相比，全市社區急救醫療可達時間平均下降0.58 min，新增站點與刪除站點相比，布局更加均衡。從具體的空間分布來看，新增站點有兩家位于包河區，極大改善了合肥市東南區域的急救醫療服務現狀，包河區社區平均可達時間降低2.38 min，12 min可達社區占比從優化前的60%增長至72.57%，其中濱湖新區改善最為明顯，優化前區域內僅濱湖醫院一家急救站點，服務范圍有限，導致方興社區、云華社區等急救時間超過15 min，優化后，濱湖新區基本實現12 min急救醫療全覆蓋。

4 主要研究結論

通過驗證分析可知，本文提出的空間特征分析的覆蓋度、便利度、均等度和協調度4 個特征參數指標能夠較全面和正確揭示城市急救醫療服務站點的空間分布特性和聯系，通過改進的引力模型能夠較好地刻畫服務站點和社區之間的可達性，可以作為便利性分析的依據。利用采集的實時路段通行時間，更能真實反映實際的交通情況，從經濟和效用角度看，局部位置優化結果較全局優化結果更為有效。