一种基于数字孪生的重症ICU 运营管理探索与实践

0 引言

近年来，突发公共卫生事件的运营管理越来越受到医院的重视，往往突发公共卫生事件通常会涉及医院 ICU 和急诊部，医院重症 ICU 运营管理也是医院管理的重要组成部分。在医院重症 ICU 运营管理中，涉及到人员、物资、设备的动态配置，非常复杂。只有合理调配上述资源，才能取得良好的应急管理效果。与日常门诊不同，重症 ICU 的资源需要优先考虑，如何在动态情况下合理调度资源是医院重症 ICU 运营管理中的一个难题。医院的重症 ICU 运营管理需要动态配置药品、耗材、设备和医疗人员。

数字孪生是物理世界中的一模一样的东西，通过数字化，它们是数字世界中相似的实体。它集成了多学科、多物理、多尺度、多概率的仿真过程，充分利用物理模型、传感器更新、运行历史数据，在虚拟空间中完成映射，反映制造过程相对的物理设备。数字孪生技术已广泛应用于制造业和物流服务业，并在企业运营管理和分析中发挥了重要作用。考虑到医院重症 ICU 运营管理中资源分配的动态演变，采用数字孪生技术对医院资源调度进行仿真应急管理。

1 研究背景和目的

国内外学者在医院管理领域都在不断展开广泛且深入的研究，从早先的患者病情评估、手术设备准备、药品耗材管理以及手术人员安排等多个维度进行项目的管理和优化完善，为医院ICU 运营管理提供了全面且细致的参考。同时，随着计算机技术的不断进步，数字孪生技术作为一种新兴的前沿技术，在众多领域展现出了巨大的应用潜力，同时也吸引了医疗领域众多学者投身于其研究与探索。

在国际上通过将数字孪生技术应用于加工设备的智能化研究，通过对历史加工数据的深度分析，构建人工神经网络用以预测加工状态，成功实现了加工设备的智能化升级，大幅提高了设备的加工效率，为制造业的智能化转型提供了有力的技术支撑。同时，有研究者从数字化、交互、先知、预见和共同智能五个层面深入剖析了数字孪生技术演进过程的特点和关键技术，并对现实世界和虚拟数字世界的并行化进行了深刻阐释，这些研究方法也给重症 ICU 运营管理拓展了数字孪生技术在医疗领域的应用边界。

本文通过将数字孪生技术深度融入重症 ICU 运营管理的研究中，目前仍有较大的探索与实践空间，基于以上背景，本文通过基于数字孪生的重症 ICU 运营管理探索，以期为提升重症 ICU 的运营效率和管理水平提供新的方法与途径。

2 系统架构设计

重症 ICU 中实际存在的物理对象及环境，包括患者、各类医疗设备、病房设施等物理实体在空间内相互作用，产生大量的实时数据，构成了重症 ICU 运营管理的基础信息来源。同时虚拟实体空间是物理实体在虚拟世界中的映射，通过数字孪生技术构建的虚拟模型，对物理实体的外观、属性、行为等进行精准描述和模拟。在这个空间内，可以对重症 ICU 的各种场景进行仿真，模拟患者在不同治疗方案下的病情发展趋势、模拟医疗设备的故障场景及维修过程等，为运营管理决策提供多种可能性的分析和预演环境。系统的总体架构设计图如图1 所示。

孪生数据作为物理实体空间和虚拟实体空间之间的桥梁，是数字孪生模型的核心要素。孪生数据涵盖对这些原始数据进行清洗、转换、融合等处理后得到的有效数据，以及基于数据处理等技术生成的预测性数据。这些数据双向流动，一方面从物理实体空间实时采集并传输至虚拟实体空间，为虚拟模型的更新和完善提供素材；另一方面，虚拟实体空间中通过模拟分析得到的结果数据也会反馈至物理实体空间，辅助优化实际运营管理流程。重症 ICU 运营管理的实践中，几部分相互配合、相互作用。物理实体空间和虚拟实体空间通过连接和孪生数据保持紧密联系，实时反映 ICU 的实际运行状况；服务模块则为整个模型体系的高效运转提供支撑，使得重症 ICU 的运营管理能够基于全面、精准的信息和智能的决策辅助，实现对患者救治流程的优化、医疗资源的合理配置以及医疗服务质量的提升，从而有效提高重症 ICU 的运营管理效率和效益，改善患者的治疗效果和预后。

3 系统关键技术

3.1 系统应急调度机制模块

医院应急物资主要包括：常用物资、医疗器械、医疗耗材、药品等。在虚实空间映射的基础上，采用虚实空间交互方法和图像识别算法，实现医院应急调度虚实演化的优化。基于数字孪生的医院应急调度机制如图 2 所示。主要流程是先根据医院实际资源调度系统可以实时感知和获取调度相关信息，如常用物资、医疗设备、医疗耗材、药品、人员信息、医生等。根据感知到的数据，对实际的应急事件数据进行监控和分析，并反馈到相应的虚拟空间。在感知调度数据的基础上，虚拟空间通过调度优化目标和相关约束建立调度模型，并利用多目标优化算法、动态规划算法和蚁群优化算法生成新的调度方案。在虚拟仿真验证后，反馈给医院实施调度方案，构建了虚实连续迭代演化的资源调度流程。

物理空间与虚拟空间之间通过映射关系紧密相连，紧急事件数据在物理空间产生后，经由数据感知层传递到虚拟空间，虚拟空间对数据进行动态分析，结合调度目标和算法，生成相应的调度解决方案，并在虚拟环境中进行模拟验证。验证后的调度方案通过反馈机制作用于物理空间的实际资源调度，指导物理空间中的资源合理配置和应急处置行动。同时，物理空间中资源调度的执行情况和效果又会反馈到虚拟空间，进一步优化虚拟模拟和算法模型，形成一个动态循环的优化过程，不断提升应急调度的效率和精准度。

3.2 实物孪生资产标识

数字孪生体中实物资产的表示通过虚拟模型精确反映实物资产的状态和行为，为医疗管理提供有效支持。其中主要由医院床位信息、链接的医疗设备信息和患者相关信息组成。具体的数字孪生体中实物资产的表示如图3 所示。

医院床位信息包括床位标识符、床位信息、住院信息、病房、医院楼栋、床位位置和床位状态。这些信息有效辅助医护人员快速定位床位，了解其基本情况。链接的医疗设备信息涵盖多种设备的详细信息，包括设备状态和健康数据。设备状态显示设备是否正常运行，健康数据则提供设备性能指标。这些信息使技术人员能够及时维护设备，确保其可靠性。患者相关信息包含个人信息、生理测量、病历和医疗计划。这些数据全面反映患者健康状况，为医疗决策提供支持。床位和设备信息反馈给控制系统，优化资源分配和设备管理。通过这种全面的实物资产表示，数字孪生体为医院提供了详细、实时的资产信息，帮助优化资源管理，提升运营效率和患者护理质量。

3.3 孪生数据模块设计

为了简化系统的使用，系统通过提供可视化WEB 页面供用户进行直接使用，系统将患者的实时医疗数据和医疗文件在孪生系统中进行数据处理传输。患者可以直接使用可视化界面进行操作，包括管理任务，为患者、医院病床和医疗设备提供控制和监督功能。为了通过数字孪生编排医院病床，系统集成了各种功能，包括数字孪生模型的创建、更新和咨询，以及智能服务的调用。此外，为了监督整个系统生命周期中的各种参与者，集成的功能被分类为管理任务，例如用户管理和数字床管理；控制和监督任务，如新患者的床位分配；以及对患者生命体征的实时监测。随后，通过即时审查和监测生命体征、药物处方和医疗设备控制，这有助于重症监护。具体的医疗孪生数据流程处理图如图4 所示。

系统实时采集的医疗数据和历史医疗文件会进行数据特征提取，识别出与患者病情相关的关键特征，如心率、血压、血氧饱和度、体温等生命体征数据，以及检查结果、影像学特征等。这些特征是后续分析和预测的基础。提取的特征数据被存储到数据库中，形成结构化的数据仓库，不仅存储当前患者的数据，还包括历史患者的数据，为后续的聚类分析和模型训练提供丰富的数据资源。后续通过聚类分析算法，对数据库中的患者数据进行分类和分组。将具有相似特征的患者数据归为一类，发现不同患者群体的共性和差异，有助于识别出具有相似病情发展规律的患者群体，为个性化治疗和预测提供依据。当有新的患者数据输入时，需要进入数据关联步骤；如果不是新患者，则直接进行后续的预测和报警。将新患者的数据与数据库中的历史数据进行关联，寻找与新患者具有相似特征的历史病例。通过分析这些历史病例的病情发展和治疗过程，为新患者的治疗提供参考。利用数据分析算法，对患者的病情进行预测。系统能够预测患者的潜在风险，如病情恶化、并发症发生等，并及时发出报警信号。同时，还可以预测患者的未来医疗记录，如预计治疗时间、可能的检查项目等，为医护人员提供决策支持。

4 小结

本文提出了一种基于数字孪生的重症 ICU 运营管理方法，以应对突发公共卫生事件中的复杂挑战。首先分析了医院重症 ICU 运营管理的重要性和难点，指出其涉及人员、物资、设备的动态配置，需要合理调配资源以取得良好的应急管理效果。通过引入数字孪生技术，设计了重症 ICU 的系统架构，包括物理实体空间、虚拟实体空间、孪生数据和连接与服务模块。系统通过实时数据采集和处理，构建虚拟模型以模拟和优化重症 ICU 的运营场景。然后详细阐述了系统的关键技术，包括应急调度机制、实物孪生资产标识和孪生数据模块设计。应急调度机制通过虚实空间交互和多目标优化算法，实现资源调度的动态优化。

尽管本文在基于数字孪生的重症 ICU 运营管理方面取得了一定的成果，但仍有许多可以进一步拓展和深化的方向。未来的研究可以从继续深化数字孪生技术在重症 ICU 中的应用，优化系统的实时性和准确性。通过引入更先进的传感器技术和数据处理算法，进一步提高数据采集和分析的效率，实现更精准的病情预测和资源调度。加强多学科的融合，结合临床医学、数据科学、计算机科学等多领域的知识，开发更加智能化和自动化的重症 ICU 管理系统。通过以上方面的研究和实践，基于数字孪生的重症 ICU 运营管理系统将不断完善和发展，为提高重症 ICU 的管理水平和医疗服务质量，保障患者的生命安全和健康提供更有力的支持。

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作者简介：姚元（1984 年1 月—），男，籍贯（ 省市） 安徽池州，民族汉族，职称工程师，学历大学本科，公司名称，中国电信股份有限公司上海分公司，研究方向：通信技术、云网融合、物联网技术和人工智能。