การบูรณาการปัจจัยเสี่ยงเชิงพื้นที่ร่วมกับการวิเคราะห์์ข้อมูลจากสื่อสังคมออนไลน์ สำหรับการกำหนดจุดจอดรถพยาบาลฉุกเฉิน กรณีศึกษากรุงเทพมหานคร

Integrating spatial factors with social media information analysis for an ambulance allocation strategy: a case study in Bangkok

Name: ภาคินัย ชัยเจริญวุฒิ

ThaSH: รถพยาบาล -- ปัจจัยเสี่ยง

Sears: Ambulances -- Risk factors

Abstract: การกำหนดกลยุทธ์ในการจัดสรรจุดจอดรถพยาบาลฉุกเฉินเพื่อให้ตั้งอยู่ในพื้นที่ที่เหมาะสมมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการจัดการการบริการทางการแพทย์ฉุกเฉิน เพื่อทำให้เข้าถึงพื้นที่เกิดเหตุ และนำส่งผู้ที่ประสบเหตุไปยังโรงพยาบาลได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งการตอบสนองต่อเหตุฉุกเฉินด้วยความรวดเร็วนั้นจะเพิ่มโอกาสรอดชีวิตหรือลดการพิการของผู้ประสบเหตุ แต่อย่างไรก็ตามในปัจจุบันการจัดสรรจุดจอดรถพยาบาลฉุกเฉินถูกกำหนดโดยผู้เชี่ยวชาญหรือข้อมูลในอดีตเพื่อใช้ประกอบการตัดสินใจ ดังนั้นการศึกษาครั้งนี้ได้นำเสนอการประยุกต์ใช้ปัจจัยเชิงพื้นที่ ได้แก่ ทางแยกที่มีความเสี่ยงต่อการเกิดอุบัติเหตุ จุดเสี่ยงการเกิดน้ำท่วม ที่ตั้งสถานีรถไฟฟัา พื้นที่ชุมชน ที่ตั้งตลาดและห้างสรรพสินค้า ร่วมกับปัจจัยจากสื่อสังคมออนไลน์ ได้แก่ การแจ้งการเกิดอุบัติเหตุ การเกิดน้ำท่วม และเพลิงไหม้ มาใช้เป็นข้อมูลเพื่อระบุถึงพื้นที่ที่มีความหนาแน่นของปัจจัยที่เกี่ยวข้อง ด้วยวิธีการประมาณค่าความหนาแน่นเชิงพื้นที่แบบเคอร์เนลในการระบุถึงความหนาแน่นของปัจจัยในแต่ละพื้นที่ และนำผลที่ได้มาใช้เป็นข้อมูลในการสร้างรูปแบบการตัดสินใจด้วยจินตทัศน์ ในลักษณะของแผนที่ความร้อน และเสนอรูปแบบการตัดสินใจแบบทันทีทันใด ด้วยแบบจำลองความครอบคลุมความต้องการสูงสุดร่วมกับแผนที่ความร้อน (Maximizing Covering Location Problem with Heatmap; MCLP-Heatmap) โดยได้ประยุกต์ใช้พื้นที่กรณีศึกษากรุงเทพมหานคร นอกจากนี้ได้ทำการทดสอบและเปรียบเทียบผลที่ได้รับจากวิธีการที่นำเสนอกับจุดจอดรถพยาบาลฉุกเฉินที่มีในปัจจุบัน จำนวน 59 จุด พบว่ามีความแตกต่างกันของผลลัพธ์ โดยแบบจำลองที่นำเสนอสามารถเข้าถึงความต้องการได้มากกว่าร้อยละ 3 ของจำนวนที่ตั้งในปัจจุบัน แต่อย่างไรก็ตามมีการเรียกใช้จุดจอดรถพยาบาลฉุกเฉินที่ลดลงร้อยละ 16.9 และพบว่าวิธีการที่นำเสนอนั้นใช้ระยะทางเฉลี่ยสูงกว่าจุดจอดรถพยาบาลที่ใช้ในปัจจุบันเนื่องจากมีจำนวนจุดให้บริการน้อยกว่า แต่ผลที่ได้รับยังอยู่ในระยะทางที่กำหนดและสามารถนำไปใช้งานได้จริง

Abstract: The allocation of emergency ambulance bases plays a crucial role in Emergency medical service system. Fast arrival of ambulance to the emergency scene increases the chances of surviving or reduces the victim disability. However, at present, the allocation strategy has been performed by experts using past data without using all other relevant information. In this study, we propose the integration of using spatial risk factors, namely Risky intersections, flood risk areas, BTS stations, community areas, market locations and shopping centers with social media information, include road accident situation, flood and fire situation. All information is analyzed using Kernel density estimation method resulting in the form of heat map. Then, the map is used in a modified Maximizing Covering Location Problem with Heatmap (MCLP-Heatmap). The integrated approach is then applied to Bangkok area with 59 emergency bases. The simulated results indicated that the number of stops can be reduced 3 percent, However, there was a 16.9 percent decrease in the use of emergency ambulance bases. And Its average covering distance is higher than that of current situation.

สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง. สำนักหอสมุดกลาง

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: Lifelong@kmitl.ac.th

Name: ชุมพล ยวงใย

Role: อาจารย์ที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์

Email : chumpol.yu@kmitl.ac.th

Created: 2563

Modified: 2564-06-25

Issued: 2564-06-25

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

tha

Spatial: ภาคกลาง

Spatial: กรุงเทพมหานคร

DegreeName: วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต

Level: ปริญญาโท

Descipline: วิศวกรรมอุตสาหการ

Grantor: สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง

©copyrights สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	Fulltext Pakinai Chaicharoenwut.pdf	8.42 MB	5	2023-06-27 15:10:35

ใช้เวลา

0.026148 วินาที