摘要:為了應(yīng)對當(dāng)前公共突發(fā)事件的嚴(yán)峻形勢,幫助醫(yī)院建立一支訓(xùn)練有素、經(jīng)驗(yàn)豐富的救援人員隊(duì)伍,設(shè)計(jì)了一種面向醫(yī)院應(yīng)急救援人員的案例培訓(xùn)方法。應(yīng)急應(yīng)對經(jīng)驗(yàn)表明,應(yīng)急工作者所擁有的最重要資源就是相關(guān)的歷史案例。分析了醫(yī)療應(yīng)急救援事件的特征,設(shè)計(jì)了醫(yī)療應(yīng)急救援案例屬性表示的結(jié)構(gòu)化模型,并結(jié)合案例推理技術(shù),設(shè)計(jì)了生成目標(biāo)案例的工作流程;結(jié)合群體互動(dòng)學(xué)習(xí)的知識,設(shè)計(jì)了基于目標(biāo)案例的群體培訓(xùn)學(xué)習(xí)方法。這有助于提升應(yīng)急主體對突發(fā)事件情景的認(rèn)知能力及決策素質(zhì),以便更好地對公共突發(fā)事件作出快速有效的應(yīng)急響應(yīng)。
關(guān)鍵詞:突發(fā)事件;應(yīng)急救援;案例培訓(xùn);案例推理;互動(dòng)學(xué)習(xí)
中圖分類號:X43文獻(xiàn)標(biāo)識碼:ADOI:10.3963/j.issn.1671-6477.2015.06.0016
一、問題的提出
醫(yī)院應(yīng)急救援是指在公共突發(fā)事件發(fā)生時(shí),醫(yī)院迅速地組織相關(guān)人員,正確地應(yīng)對并實(shí)施醫(yī)療救治的活動(dòng)[1]。其強(qiáng)調(diào)了它不是對某一病人作臨時(shí)搶救,而是針對一定規(guī)模突發(fā)、傷情嚴(yán)重、復(fù)雜的集體。這就對救援人員的復(fù)雜情景認(rèn)知能力、應(yīng)急知識及處置經(jīng)驗(yàn)提出了較高的要求。我國正處于社會轉(zhuǎn)型階段,社會不穩(wěn)定因素增多,各類突發(fā)事件時(shí)有發(fā)生,且呈上升趨勢。2003年SRAS病毒、2008年汶川大地震、2009年甲型H1NI流感、“3.14”和“7.5”暴力恐怖等突發(fā)事件,給我國造成了巨大的人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失。重大突發(fā)事件的嚴(yán)峻形勢,迫切需要醫(yī)院建立一支訓(xùn)練有素、經(jīng)驗(yàn)豐富的救援人員隊(duì)伍,以便有效應(yīng)對隨時(shí)可能發(fā)生的應(yīng)急事件。為此,本文從培訓(xùn)演練方面著手,對醫(yī)院應(yīng)急救援人員的培訓(xùn)工作展開了研究。
醫(yī)院應(yīng)急培訓(xùn)演練能夠幫助應(yīng)急人員對突發(fā)事件情景的認(rèn)知進(jìn)行構(gòu)建、改善和加強(qiáng),形成求解問題的思路,提升其在緊急狀態(tài)下進(jìn)行有效快速響應(yīng)的能力[2]。國內(nèi)外學(xué)者設(shè)計(jì)了經(jīng)驗(yàn)傳授方法、實(shí)際演練方法、排故演練系統(tǒng)等來實(shí)現(xiàn)對應(yīng)急救援人員的培訓(xùn)。經(jīng)驗(yàn)傳授法[3]能夠幫助救援人員快速地獲取應(yīng)急救援相關(guān)知識,提升對相同應(yīng)急情急的應(yīng)對熟練程度。但由于缺乏現(xiàn)實(shí)情境的刺激,使培訓(xùn)人員難以形成深刻的認(rèn)知,應(yīng)對相似情景的啟發(fā)式思維缺乏,且知識及經(jīng)驗(yàn)的復(fù)用性不高;實(shí)際演練方法[4-5]在一定程度上彌補(bǔ)了經(jīng)驗(yàn)傳授法情景性的缺乏,但由于醫(yī)療行業(yè)的特殊性,實(shí)際演練成本過高,普適性和推廣性明顯不足;基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的排故演練系統(tǒng)[6-8]以規(guī)則等形式儲存專家知識和經(jīng)驗(yàn),并為培訓(xùn)人員提供了一定的演練情境,具備知識復(fù)用性和情景性,然其只能實(shí)現(xiàn)精確的匹配查詢功能,不能根據(jù)現(xiàn)實(shí)情境提供自適應(yīng)的相似解決方案,深層次的知識和經(jīng)驗(yàn)難以表達(dá)。因此,設(shè)計(jì)有效的醫(yī)院應(yīng)急培訓(xùn)方法便成為應(yīng)急培訓(xùn)工作展開的關(guān)鍵問題。
案例推理(Case-Based Reasoning, CBR)技術(shù)是由Roger Schank教授于1982年提出的一種基于過去求解類似問題的經(jīng)驗(yàn)來獲得當(dāng)前求解問題答案的推理模式[9]。該方法一經(jīng)提出,就得到了國內(nèi)外學(xué)者的肯定與好評并被廣泛應(yīng)用,其主要運(yùn)用于輔助決策、危機(jī)預(yù)警等方面[10-12],而應(yīng)急培訓(xùn)方面的研究尚未涉及。基于案例推理的培訓(xùn)模式,可以比較有效地將歷史案例作為參考知識,用以在相似情景態(tài)勢下的培訓(xùn)學(xué)習(xí),能夠增加救援人員應(yīng)急響應(yīng)的可用知識量,減少因缺乏經(jīng)驗(yàn)和具體任務(wù)規(guī)劃造成的壓力。本文以醫(yī)院應(yīng)急培訓(xùn)為研究主題,試圖結(jié)合案例推理技術(shù)來設(shè)計(jì)醫(yī)院應(yīng)急培訓(xùn)方法。
醫(yī)院應(yīng)急救援事件涉及了人、設(shè)備、作業(yè)和管理等多個(gè)因素。本研究首先對醫(yī)院應(yīng)急救援事件的特征進(jìn)行了分析,設(shè)計(jì)了醫(yī)療應(yīng)急救援案例描述屬性的結(jié)構(gòu)化模型。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合案例推理技術(shù)以及群體學(xué)習(xí)的知識,設(shè)計(jì)了醫(yī)院應(yīng)急救援的案例培訓(xùn)方法。
二、醫(yī)院應(yīng)急救援案例及結(jié)構(gòu)化模型
CBR技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵問題之一就是案例的表示。目前,醫(yī)院應(yīng)急案例多表現(xiàn)為網(wǎng)頁的文本模式,案例信息與知識未經(jīng)提煉,較難應(yīng)用其進(jìn)行培訓(xùn)。需要設(shè)計(jì)適用于應(yīng)急培訓(xùn)的案例結(jié)構(gòu)。本文參考美國國土安全部所制定的《National Planning Scenarios》[13]一文中致災(zāi)因子的描述,并結(jié)合醫(yī)院應(yīng)急救援的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了醫(yī)療應(yīng)急救援案例描述屬性包括:標(biāo)識屬性A1、分類屬性A2、事故過程屬性A3、處理措施屬性A4、效果屬性A5、案例應(yīng)用屬性A6。其中A2作為分類索引,措施屬性A4和效果屬性A5中的部分屬性作為相似度計(jì)算中的特征值。
圖1醫(yī)療應(yīng)急救援案例的結(jié)構(gòu)化模型醫(yī)院應(yīng)急救援案例采用集合的形式進(jìn)行表示:A=(A1,A2,A3,A4,A5,A6)。其中,每一屬性又可根據(jù)需要進(jìn)一步細(xì)化為Ai=(Ai1,Ai2,…,Ain)。整個(gè)醫(yī)院應(yīng)急救援案例庫則由不同屬性層次上的案例關(guān)聯(lián)而成,醫(yī)院應(yīng)急救援案例的結(jié)構(gòu)化模型如圖1所示。
三、醫(yī)院應(yīng)急救援案例培訓(xùn)方法構(gòu)建
應(yīng)急救援人員所擁有的最重要的資源就是相關(guān)的歷史案例[14],將其作為參考知識,用以在相似情景態(tài)勢下的培訓(xùn)學(xué)習(xí),可以幫助救援人員有效地梳理、積累應(yīng)急應(yīng)對經(jīng)驗(yàn),提升其對突發(fā)事件的快速響應(yīng)能力。研究首先結(jié)合案例推理技術(shù),設(shè)計(jì)了生成目標(biāo)案例的工作流程,用于進(jìn)一步的案例培訓(xùn)學(xué)習(xí);然后,結(jié)合群體經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)的知識,設(shè)計(jì)了基于目標(biāo)案例的群體培訓(xùn)學(xué)習(xí)方法。
(一)基于CBR技術(shù)的目標(biāo)案例生成
本文根據(jù)培訓(xùn)人員所給出的現(xiàn)有問題情景,運(yùn)用案例推理技術(shù),在案例庫中檢索出目標(biāo)案例,進(jìn)行培訓(xùn)學(xué)習(xí)。圖2說明了這一工作流程。
圖2基于CBR技術(shù)的目標(biāo)案例生成1.屬性輸入:根據(jù)當(dāng)前應(yīng)急救援培訓(xùn)問題,提取問題的特征屬性,并輸入系統(tǒng),用于目標(biāo)案例的檢索。
2.案例檢索:采用最大整體相似度的方法用于檢索出目標(biāo)案例TC。整體相似度計(jì)算方法為:SIM(IC,SCi)=∑nj=1wjsim(ICj,SCij)(3)其中,SIM(IC,SCi)表示輸入案例IC與案例庫中第i個(gè)源案例SCi的整體相似度;wj表示特征屬性j的權(quán)重,其值一般是根據(jù)應(yīng)急培訓(xùn)人員的經(jīng)驗(yàn)設(shè)定而成。由于培訓(xùn)人員的經(jīng)驗(yàn)有所差異,檢索到的目標(biāo)案例不一定總是有效的。為了降低人為經(jīng)驗(yàn)所帶來的誤差,Suykens和Vandewalle[15]采用下面的算法來對特征屬性的權(quán)重進(jìn)行設(shè)定。其中,cwj表示培訓(xùn)人員執(zhí)行本次推理時(shí)所設(shè)定的權(quán)重,owj表示從前運(yùn)用特征屬性j進(jìn)行推理時(shí)所用到的權(quán)重的平均值:wj=cwj+owj.
sim(ICj,SCij)表示輸入案例與源案例SCi在屬性j上的相似程度。根據(jù)各屬性值的特點(diǎn),可以將其劃分為確定符號(crisp symbolic, CS)、確定數(shù)(crisp numeric, CN)、模糊概念(fuzzy linguistic, FL)3種屬性值[13]:sim(ICj,SCij)=
1-|ICj-SCij|(max(j)-min(j)),CN
S(ICj∩SCij)S(ICj)+S(SCij)-S(ICj∩SCij),F(xiàn)L(4)