講    題：災害應對中大規模傷亡事件之最佳決策制定

(Optimal decision making of a mass casualty incident in disaster responses)

主 講 人：陳子立 副教授  清華大學工業工程與工程管理學系

主辦單位：陽明交通大學工業工程與管理系

時    間：114年12月8日(星期一) 13:20 ~ 15:20  

地    點：管理二館MB520教室

演講摘要：

在重大災難發生後，單一或多個災區會在極短時間內產生大量傷患，其中包含許多重傷患者。此類事件稱為大量傷患事件（Mass Casualty Incident, MCI），不僅會使醫院急診部門的正常運作受到干擾，也會使當地醫療體系與緊急醫療服務（如人員、病床、救護車等）面臨資源不足的情況。因此，在災後應變階段中，若能有效進行大量傷患管理（Mass Casualty Management, MCM），可大幅提高傷患的存活機率。

MCM 涵蓋策略層級、戰術層級及操作層級的決策流程。策略層級的決策於災前進行，主要決定可能作為傷患收容點（Casualty Collection Points, CCPs）的位置，例如避難所、學校、停車場、醫院等。戰術層級的決策則在災後應變初期做出，包含哪些 CCPs 應啟用，以及如何分配有限的緊急醫療資源（EMS），如救護車、消防人員和醫療人員，以迅速減輕潛在的威脅與傷害。

為減少死亡人數並最大化存活者數量，操作層級的決策需在災後並隨時間動態調整，主要包含：(1) 傷患優先順序：決定哪些傷患優先送醫；(2) 醫院選擇：將重傷患者由救護車送往最合適的醫院；(3) 救護車再部署：已完成任務的救護車如何重新調派至需要的 CCP。 本次演講將探討災後階段的戰術與操作決策，採用隨機最佳化方法，包括模擬最佳化、隨機規劃及近似動態規劃等。透過與國家災害防救科技中心（NCDR）的合作，並使用發生在臺南市的地震情境數據，本研究驗證並展示所提出之隨機最佳化模型與演算法的計算效率。

演講性質：學術研究專題

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