重大传染病应对市域医疗资源需求预测

徐蕴真

2023届 公共管理专业

中文摘要：在重大传染病频发的全球背景之下,我国政府高度重视重大传染病应对中医疗资源配置问题,同时市域医疗资源作为突发事件应对中的核心力量,分析不同情景下的重大传染病应对市域医疗资源需求,精准预测需求为更好地应对未来的重大传染病提供了科学有力的决策依据。鉴于此,本文具体研究问题如下:首先,本文基于我国新冠疫情防控政策和疫情规模划分出三种重大传染病应对市域情景;其次,利用扎根理论提取了重大传染病应对市域情景医疗资源要素,具体包括了机构需求、人员需求、物资需求和资金保障;再次,针对传统预测模型的预测缺陷,本文开发了一种基于多目标智能优化的组合预测系统并分析了原始序列的混沌性,采用相空间重构进一步发掘了了序列的潜在特征,同时从预测精度、稳定性、泛化性、预测能力以及拟合优度等五个方面对上述开发的组合预测系统进行了评价;此外,基于所开发的预测系统,结合收集到的隔离人员、轻症患者、重症患者等不同患病程度人群分别所需的医疗资源的消耗比例,对比分析出不同情景下的医疗资源需求;然后,以兰州市应对新冠疫情为例,对照兰州市现有医疗资源水平,回顾兰州市应对疫情期间的医疗资源配置,检验上述的医疗资源需求的预测结果是否与真实情况拟合;最后,根据前文的分析,围绕重大传染病应对中不同情景的医疗资源需求预测,针对未来应对重大传染病市域医疗资源需求问题提供有效的管理启示。研究的主要结论包括(1)基于新冠管控策略及疫情规模,构建了突发严重传播情景、常态化防控阶段市域暴发情景、常态化防控阶段市域局部暴发多点散发情景;(2)重大传染病应对市域情景医疗资源要素,具体包括了机构需求、人员需求、物资需求和资金保障(3)构建出了PSR-MOTSO预测模型,将其与基准模型,传统模型,基于不同优化策略的组合模型进行了对比,在所有预测情形下,PSR-MOTSO的预测精度,稳定性,预测能力,泛化性与拟合优度均优于其他模型;(4)以兰州市应对新冠疫情期间为例,再次验证了模型对于重大传染病应对市域医疗资源需求预测的效果良好。

关键词：医疗资源，需求预测，重大传染病，应急响应