Aider les premiers intervenants : le modèle informatique du NCSU pourrait améliorer les temps de réponse
Date publiée:Des chercheurs de l’Université d’État de Caroline du Nord ont développé un modèle complexe pour améliorer la rapidité avec laquelle les premiers intervenants – tels que la police et les ambulanciers – arrivent sur les lieux d’un accident de voiture. Lors des tests informatiques, le modèle a surpassé les techniques existantes pour amener rapidement les premiers intervenants sur les lieux d'un accident.
"L'objectif était de trouver le moyen le plus efficace d'amener les premiers intervenants en cas d'accident", explique Leila Hajibabai, auteur correspondant d'un article sur le travail et professeur adjoint au département Edward P. Fitts d'ingénierie industrielle et des systèmes de NC State. « Où les premiers intervenants devraient-ils être basés pour intervenir sur les sites d'accidents les plus probables ? Est-il toujours préférable que les premiers intervenants les plus proches se rendent sur le lieu d'un accident ou, en fonction du trafic, pourrait-il être plus rapide pour les premiers intervenants les plus éloignés d'intervenir ? Comment la gravité des accidents affecte-t-elle les délais de réponse ? Telles sont quelques-unes des questions auxquelles notre modèle répond.
À cette fin, les chercheurs ont développé un modèle qui maximise la zone de couverture, afin que les unités d'intervention puissent intervenir sur autant de sites d'accidents possibles que possible, et minimise le temps qu'il faudrait aux répondants pour atteindre les sites d'accidents. Le modèle prend également en compte les « points chauds », en donnant la priorité à l'efficacité des temps de réponse aux endroits où les accidents sont les plus susceptibles de se produire, sur la base des données historiques.
« Le modèle peut être utilisé à la fois pour la planification à long terme et pour l'allocation quotidienne de ressources de réponse aux incidents », explique Hajibabai.
Pour la planification à long terme, le modèle peut aider les autorités à optimiser la localisation des répondants, c'est-à-dire à déterminer où localiser les infrastructures de premiers intervenants. Au quotidien, le modèle pourrait également aider les autorités à déterminer quelles personnes interrogées sont les mieux placées pour parvenir le plus rapidement à un accident.
Pour tester le modèle, les chercheurs se sont appuyés sur les données collectées par le ministère des Transports de Caroline du Nord concernant 10 983 incidents de circulation survenus dans 10 672 endroits différents à Raleigh, en Caroline du Nord. Les chercheurs ont utilisé les données pour tester l'efficacité du modèle par rapport aux deux modèles actuels. techniques de pointe utilisées pour allouer les ressources de réponse aux incidents.
« Notre modèle a surpassé les modèles existants en termes d'amélioration des temps de réponse, quelle que soit l'ampleur du problème de trafic auquel ils répondaient », explique Hajibabai.
De plus, les chercheurs ont rendu le modèle suffisamment flexible pour intégrer les changements dans la quantité de ressources disponibles pour la réponse aux incidents.
« Les budgets et d'autres circonstances peuvent changer considérablement au fil du temps, et il est important que notre modèle puisse intégrer les changements dans le nombre de répondants disponibles », explique Hajibabai.
Les chercheurs testent désormais les limites du modèle.
« Y a-t-il des choses que nous pouvons faire pour rendre le modèle encore plus rapide ? Il s’agit d’un document de validation de principe et les résultats sont excellents », déclare Hajibabai. "Maintenant, nous voulons voir ce que nous pouvons faire pour le rendre encore meilleur." Les chercheurs recherchent des partenaires pour mener des études pilotes avec leur modèle.
Le papier, "Génération de colonnes conjointes et technique de relaxation lagrangienne pour la localisation et l'attribution des répondants à l'incident», est publié en libre accès dans la revue Génie civil et des infrastructures assisté par ordinateur. Le premier auteur de l'article est Asya Atik, titulaire d'un doctorat. étudiant à NC State.
(C) NCSU
Source originale de l’article : WRAL TechWire