Hjælper førstehjælpere: NCSU-computermodel kunne forbedre svartider

Udgivelsesdato: 8. maj 2023

Forskere ved North Carolina State University har udviklet en kompleks model for at forbedre, hvor hurtigt førstehjælpere - såsom politi og EMT'er - når frem til stedet for køretøjsulykker. I beregningsmæssig testning overgik modellen de eksisterende teknikker til hurtigt at få førstehjælpere til ulykkessteder.

"Målet var at finde ud af den mest effektive måde at få førstehjælpere til en ulykke," siger Leila Hajibabai, tilsvarende forfatter til et papir om arbejdet og en assisterende professor i NC State's Edward P. Fitts Department of Industrial and Systems Engineering. "Hvor skal førstehjælpere være baseret for at reagere på de mest sandsynlige ulykkessteder? Er det altid bedst for de nærmeste førstehjælpere at gå til et ulykkessted, eller – afhængigt af trafikken – kunne det være hurtigere for førstehjælpere, der er længere væk, at reagere? Hvordan påvirker sværhedsgraden af ulykkerne reaktionstiderne? Det er nogle af de spørgsmål, vores model adresserer."

Til det formål udviklede forskerne en model, der både maksimerer dækningsområdet, så responsenheder kan reagere på så mange mulige ulykkessteder som muligt, og minimerer den tid, det ville tage respondenterne at nå frem til ulykkessteder. Modellen tager også højde for "hot spots", der prioriterer effektiviteten af responstider til steder, hvor der er størst sandsynlighed for ulykker baseret på historiske data.

"Modellen kan bruges til både langsigtet planlægning og til at allokere hændelsesressourcer på en daglig basis," siger Hajibabai.

Til langsigtet planlægning kan modellen hjælpe myndigheder med at optimere respondenternes placering – dvs. hjælpe dem med at bestemme, hvor de skal placere first-responder-infrastruktur. I det daglige kan modellen også hjælpe myndighederne med at afgøre, hvilke respondenter der er bedst placeret til at nå frem til en ulykke hurtigst.

For at teste modellen trak forskerne på data indsamlet af North Carolina Department of Transportation vedrørende 10.983 trafikhændelser, der fandt sted på 10.672 forskellige steder i Raleigh, NC. Forskerne brugte dataene til at teste, hvor effektivt modellen fungerede sammenlignet med de to nuværende. state-of-the-art teknikker, der bruges til at allokere hændelsesressourcer.

"Vores model overgik de eksisterende modeller med hensyn til at forbedre svartider, uanset størrelsen af det trafikproblem, de reagerede på," siger Hajibabai.

Desuden gjorde forskerne modellen tilstrækkelig fleksibel til at inkorporere ændringer i mængden af tilgængelige ressourcer til hændelsesrespons.

"Budgetter og andre forhold kan ændre sig betydeligt over tid, og det er vigtigt for vores model at kunne inkorporere ændringer i, hvor mange respondenter der er tilgængelige," siger Hajibabai.

Forskerne tester nu modellens grænser.

"Er der ting, vi kan gøre for at gøre modellen endnu hurtigere? Dette er et proof-of-concept papir, og resultaterne er fremragende,” siger Hajibabai. "Nu vil vi se, hvad vi kan gøre for at gøre det endnu bedre." Forskerne leder efter partnere til at udføre pilotundersøgelser med deres model.

Papiret, "Fælles kolonnegenerering og lagrangiansk afslapningsteknik til hændelsesrespondentplacering og -allokering,” er offentliggjort open access i tidsskriftet Computerstøttet civil- og infrastrukturteknik. Første forfatter af papiret er Asya Atik, en ph.d. studerende ved NC State.

(C) NCSU

Original artikelkilde: WRAL TechWire