第八届“城垣杯·规划决策支持模型设计大赛”一等奖：基于图神经网络的OHCA风险预测和AED设施优化配置研究

本文转自： CityDS

由北京城垣数字科技有限责任公司、世界规划教育组织（WUPEN）、北规院弘都规划建筑设计研究院有限公司共同主办，北京城市实验室（BCL）、国际中国规划学会（IACP）、百度地图慧眼、中国联通智慧足迹、易智瑞信息技术有限公司、信息管理理论与技术国际研究中心（ICIR）、物流管理与技术北京市重点实验室、自然资源部国土空间大数据工程技术创新中心——人类活动大数据应用分中心联合协办的2024年 第八届“城垣杯·规划决策支持模型设计大赛” 已于2024年7月6日正式落下帷幕。经专家组评审，最终产生特等奖两名，一等奖五名，二等奖十二名。大赛虽然落幕，但赛事热度不减，接下来的一段时间中，小编将会陆续为大家奉上本届大赛优秀获奖作品展示！

本期，让我们共同欣赏 一等奖 作品，来自武汉大学城市设计学院、中国科学院大学人工智能学院、深圳市宝安区人民医院急诊医学科的马灿、许晨煜、李宏亮、曹晓玉、柴夏媛、林锦乐等合作完成的《基于图神经网络的OHCA风险预测和AED设施优化配置研究》。

院外心脏骤停（Out of Hospital Cardiac Arrest , OHCA）是一类致死率较高的严重疾病，在公共场所合理配置AED（Automated External Defibrillator, AED）并开展公众除颤项目（Public Access Defibrillation, PAD）能够显著提升OHCA存活率。但当前的AED设施选址方法中较少考虑AED选址与OHCA风险因子空间分布的关联性，并普遍存在可指导设施配置数量有限、未考虑路网实际距离等问题，AED设施配置效率无法得到保证。

本研究提出了一种结合OHCA流行病学空间分布特征的AED微观选址分析模型。该模型综合考虑了人口、社会经济、建成环境等因素，构建神经网络进行网格尺度OHCA发病风险预测和风险地图绘制，并基于风险地图构建最大覆盖模型（Maximal Covering Location Problem, MCLP）实现AED设施的微观选址。本研究将该方法应用于深圳市宝安区的AED设施服务效率评估和新增选址建模分析中，求解结果具有一定的可落地性，为在资源有限的情况下提升AED设施配置效率提供可行路径，同时也对我国其他地区的应急医疗资源布局工作具有一定参考意义。