نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری، مهندسی صنایع، گروه مهندسی صنایع، پردیس البرز، دانشگاه تهران، تهران، ایران

2 استادیار، مهندسی صنایع، گروه کارآفرینی، دانشکده کارآفرینی، دانشگاه تهران، تهران، ایران

3 استاد، مهندسی صنایع، گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی، دانشگاه تهران، تهران، ایران

چکیده

مقدمه: از جمله مسایل پیچیده مدیران اورژانس پزشکی، تصمیم‌گیری در مورد محل استقرار پایگاه‌های اورژانس جهت پاسخدهی سریع به درخواست‌ها می‌باشد. هدف از انجام پژوهش حاضر، کاهش زمان پاسخ به درخواست‌های خدمات اورژانس پزشکی با استفاده از تلفیق تکنیک‌های بهینه‌سازی و شبیه‌سازی بود.روش بررسی: این مطالعه به روش توصیفی انجام شد. بر اساس شاخص‌هایی مانند تراکم جمعیت و میزان تماس‌های درخواست اورژانس پزشکی، تعدادی مکان در مناطق 1، 3، 5 و 6 شهر اصفهان جهت استقرار پایگاه‌های اورژانس تعیین گردید که باید محل نهایی استقرار پایگاه‌ها از بین آن‌ها انتخاب می‌شد. با تعیین عواملی همچون میزان تأثیر شرایط ترافیک بر زمان پاسخ، نرخ تقاضا و هزینه‌های عملیاتی، سناریوهای مختلف مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفت و بهترین سناریو از بین آن‌ها انتخاب گردید.یافته‌ها: با اجرای سناریوی انتخاب شده، میانگین زمان پاسخ به درخواست‌های اورژانس به 10 دقیقه می‌رسد که نزدیک به استاندارد بین‌المللی 8 دقیقه می‌باشد.نتیجه‌گیری: با توجه به نتایج به دست آمده، بدون صرف هزینه‌های زیاد جهت ایجاد و تجهیز پایگاه‌های اورژانس اضافی، می‌توان به تقاضاهای مختلف در کوتاه‌ترین زمان پاسخ داد. روش ارایه شده در تحقیق حاضر را می‌توان در مکان‌یابی پایگاه‌های سایر خدمات اضطراری مانند آتش‌نشانی استفاده نمود.

کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله [English]

The Placement of Emergency Medical Bases Using Hybrid Methods of Optimization and Simulation (Case Study: Isfahan Urban Emergency Medical Bases, Iran)

نویسندگان [English]

  • Ahmad Kamali 1
  • Seyed Mojtaba Sajjadi 2
  • Fariborz jolai 3

1 PhD Student, Industrial Engineering, Department of Industrial Engineering, Alborz Campus, University of Tehran, Tehran, Iran

2 Assistant Professor, Industrial Engineering, Department of Entrepreneurship, School of Entrepreneurship, University of Tehran, Tehran, Iran

3 Professor, Industrial Engineering, Department of Industrial Engineering, School of Industrial Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran

چکیده [English]

Introduction: Decision making about the location of emergency medical centers, to facilitate quick respond to requests for emergency medical services, is a complex issue for managers of emergency medical services. This research aimed to reduce the response time to emergency medical services requests, using a combination of optimization and simulation methods for placement of emergency bases.Methods: This was a descriptive research. A number of locations in the districts one, three, five, and six of Isfahan City, Iran, were defined as the locations of emergency medical bases, according to criteria such as population density, and the rate of request calls for emergency medical services. Then, the final locations of bases were determined among these possible locations. After determining factors such as the impact of traffic conditions on response time, demand rate, and operating costs, different scenarios were analyzed using Arena software, and the best scenario was selected.Results: The mean time of response to emergency requests reached nine minutes, with the implementation of the selected scenario, which was close to the international standard of eight minutes.Conclusion: The results of this research show that without spending a lot of money to create and equip additional bases, different requests can be answered in the shortest possible time. The method presented in this study can be used to solve placement problems of other emergency services such as firefighting stations.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Emergency Medical Services
  • Response Time
  • Geographic Location
  • Computer Simulation
  1. ReVelle C, Hogan K. The maximum availability location problem. Transportation Science 1989; 23(3): 192-200.
  2. Maleki A, Sajadi SM, Rezaee B. Explanation and improvement performance indicators of the emergency system using discrete event simulation (Case Study: Arak Imam Khomeini Hospital). Health Inf Manage 2014; 11(1): 4-16. [In Persian].
  3. Moradi H, Razavi M. Presentation the simulation model for paraclinical services in Shiraz Hafez hospital ‎and ‎evaluate scenarios to reduce waiting time. Health Inf Manage 2016; 13(1): 11-8. [In Persian].
  4. Brotcorne L, Laporte G, Semet F. Ambulance location and relocation models. European Journal of Operational Research 2003; 147(3): 451-63.
  5. Goldberg JB. Operations research models for the deployment of emergency services vehicles. EMS Mgmnt J 2004; 1(1): 20-39.
  6. Sahin G, Sural H. A review of hierarchical facility location models. Comput Oper Res 2007; 34(8): 2310-31.
  7. Alsalloum OI, Rand GK. Extensions to emergency vehicle location models. Comput Oper Res 2006; 33(9): 2725-43.
  8. Repede JF, Bernardo JJ. Developing and validating a decision support system for locating emergency medical vehicles in Louisville, Kentucky. Eur J Oper Res 1994; 75(3): 567-81.
  9. Zhou X, Shi Y, Deng X, Deng Y. D-DEMATEL: A new method to identify critical success factors in emergency management. Saf Sci 2017; 91: 93-104.
  10. Ingolfsson A, Budge S, Erkut E. Optimal ambulance location with random delays and travel times. Health Care Manag Sci 2008; 11(3): 262-74.
  11. Nogueira LC, Pinto LR, Silva MS. Reducing emergency medical service response time via the reallocation of ambulance bases. Health Care Manag Sci 2016; 19(1): 1-31.
  12. Sajadi SM, Ghasemi S, Vahdani H. Simulation optimisation for nurse scheduling in a hospital emergency department (Case study: Shahid Beheshti Hospital). International Journal of Industrial and Systems Engineering 2018; 23(4): 405-19.
  13. Sepehri MM, Maleki M, Nasab NM. Designing a redeployment model for located ambulances. Int J Ind Eng 2013; 24(2): 171-82.
  14. Beraldi P, Bruni ME. A probabilistic model applied to emergency service vehicle location. Eur J Oper Res 2009; 196(1): 323-31.
  15. McCormack R, Coates G. A simulation model to enable the optimization of ambulance fleet allocation and base station location for increased patient survival. Eur J Oper Res 2015; 247(1): 294-309.