灾难医疗应急响应数字孪生调度优化策略

灾难医疗应急响应数字孪生调度优化策略演讲人CONTENTS灾难医疗应急响应数字孪生调度优化策略灾难医疗应急响应的调度挑战与数字孪生的适配性灾难医疗应急响应数字孪生调度系统的技术架构基于数字孪生的调度优化核心策略数字孪生调度优化策略的实施路径与挑战应对案例验证与未来展望目录01灾难医疗应急响应数字孪生调度优化策略灾难医疗应急响应数字孪生调度优化策略引言灾难医疗应急响应是国家应急体系的重要组成部分，其核心目标是在“黄金时间”内实现医疗资源的精准投放与高效协同，最大限度降低伤亡率、提升救治成功率。然而，传统调度模式在面对地震、洪水、疫情等复合型灾难时，常因信息孤岛、数据滞后、资源配置静态化等问题陷入“被动响应”困境——我曾参与某次7.8级地震救援，亲眼目睹急救物资堆积在暂时安全的县城仓库，而20公里外重伤员聚集的乡镇卫生院却因道路损毁无法送达；多支医疗队伍因缺乏统一指挥在灾区边缘重复往返，而真正需要的区域却无人覆盖。这种“看得见的资源，送不到的需求”的痛点，本质上是传统调度模式对灾难动态性、复杂性的适应性不足。灾难医疗应急响应数字孪生调度优化策略数字孪生技术以“虚实映射、动态交互、预测推演”为核心优势，为破解这一难题提供了全新范式。它通过构建灾难场景与医疗资源的实时镜像，将“信息滞后”转化为“实时感知”，“经验决策”升级为“数据驱动”，“静态配置”迭代为“动态优化”。本文将从灾难医疗调度的现实挑战出发，系统阐述数字孪生调度优化策略的技术架构、核心方法与实施路径，旨在为构建“秒级响应、公里级覆盖、资源最优配置”的智慧应急体系提供理论支撑与实践参考。02灾难医疗应急响应的调度挑战与数字孪生的适配性传统调度模式的核心瓶颈信息孤岛与数据滞后灾难发生时，医疗资源（人员、物资、设备）、患者需求数据、环境灾情信息分散于卫健委、应急管理局、医院、救援队伍等多个主体，缺乏统一的数据汇聚平台。某次洪灾救援中，我们曾花费3小时才整合完全市20家医院的剩余床位数据，而此时已有30名重伤员因转运延迟错过最佳救治窗口。这种“数据烟囱”现象导致决策者无法掌握全局态势，调度指令如同“盲人摸象”。传统调度模式的核心瓶颈资源配置的静态固化传统调度多依赖预设方案，难以适应灾难的动态演化。例如，地震后道路损毁会实时改变资源可达性，但预案往往基于静态路网设计，导致救护车被困在塌方路段，而未受损的山区道路却因未被纳入调度范围而闲置。这种“以不变应万变”的思维，使资源配置与实际需求严重脱节。传统调度模式的核心瓶颈决策经验的依赖性强调度结果高度依赖指挥人员的个人经验，缺乏科学量化工具。曾有一位资深的应急指挥员坦言：“我们判断资源部署点，靠的是‘哪里的房子塌得多就往哪去’，但重伤员可能藏在未被发现的废墟下，轻伤员却聚集在临时安置点——经验有时会骗人。”这种“拍脑袋”决策模式，难以应对灾难中的“小概率、高影响”事件。传统调度模式的核心瓶颈多主体协同的低效性医疗救援涉及军队、地方、民营等多方力量，不同主体间的指挥系统、通信协议、数据标准存在差异。某次疫情跨区域支援中，省级医疗队与市级医院的物资管理系统不兼容，导致防护服重复申领而呼吸机却未被及时分配，协同效率大打折扣。数字孪生技术赋能调度的独特优势虚实映射：全要素实时感知通过物联网传感器、无人机航拍、电子病历等手段，数字孪生系统可实时映射“人（患者、医护人员）、物（药品、设备）、地（灾区地理信息）、事（救援流程）”四大要素的状态。例如，在地震灾区，通过在救护车安装北斗定位终端、在患者手腕佩戴生命体征监测手环，系统可实时掌握“救护车位置-患者血氧-医院床位”的动态关联，打破信息孤岛。数字孪生技术赋能调度的独特优势动态交互：资源状态精准刻画数字孪生体并非静态模型，而是能随灾难演化实时更新的“活系统”。当洪水上涨时，系统可自动更新道路淹没深度与通行能力；当患者转运至新医院时，其电子病历数据会同步孪生模型，实现“资源流-信息流”的同频共振。这种动态交互能力，使调度始终与实际灾情“同步呼吸”。数字孪生技术赋能调度的独特优势预测推演：风险态势提前研判基于历史灾难数据与实时信息，数字孪生可通过机器学习算法预测灾情发展趋势（如余震影响范围、疫情传播路径）与资源需求变化（如未来6小时某区域将新增50名重伤员）。我曾参与一次桌面推演：系统根据地震震级与建筑密度，提前预测出“震后24小时西南片区将出现血库短缺”，指导我们提前调配红细胞悬液，避免了资源短缺。数字孪生技术赋能调度的独特优势闭环优化：调度策略迭代升级数字孪生支持“推演-决策-反馈-优化”的闭环迭代。通过在虚拟空间中模拟不同调度方案的效果（如“优先支援A医院”与“分片支援”的存活率对比），可快速筛选出最优策略；实际救援中的效果数据会反向输入孪生模型，持续优化算法参数，实现“每一次救援都是下一次调度的训练数据”。03灾难医疗应急响应数字孪生调度系统的技术架构灾难医疗应急响应数字孪生调度系统的技术架构数字孪生调度系统的构建需以“全要素感知-智能建模-动态推演-闭环优化”为主线，分层搭建技术架构，确保系统具备“看得全、算得准、调得快”的核心能力。数据感知与采集层：构建“全域覆盖”的数据底座数据是数字孪生的“血液”，需通过多源异构数据接入技术，实现灾难场景中“天-空-地-人”全要素数据的实时汇聚。数据感知与采集层：构建“全域覆盖”的数据底座多源异构数据接入（1）医疗资源数据：包括医护人员（专业、位置、状态）、医疗物资（药品、血制品、防护装备的库存与位置）、救治机构（医院床位、手术室、设备状态）等静态属性数据，以及资源调度、使用、补充等动态数据。例如，通过医院HIS系统可实时获取各科室剩余床位，通过物资RFID标签可追踪防护服的流转路径。（2）环境与灾情数据：地理信息系统（GIS）提供的三维地形、道路网络、建筑分布等基础数据；无人机、卫星遥感获取的灾损图像（如房屋倒塌面积、道路塌方位置）；气象部门发布的降雨、风力、温度等实时预报数据。某次泥石流救援中，我们通过无人机倾斜摄影生成的三维模型，精准定位了12名被困村民的位置，为调度直升机提供了关键依据。（3）患者需求数据：通过检伤分类系统（如START法）获取的患者伤情等级（红、黄、绿、黑）、生命体征（心率、血压、血氧饱和度）、位置信息（GPS坐标或具体地址）；转运过程中的实时状态更新（如患者是否途中休克）。数据感知与采集层：构建“全域覆盖”的数据底座多源异构数据接入（4）历史与知识数据：历史灾难案例的医疗调度记录（如汶川地震的医疗资源分配数据）、医学知识库（如不同伤情的救治指南）、调度规则库（如“重伤员优先转运至三级医院”等专家经验）。数据感知与采集层：构建“全域覆盖”的数据底座实时传输与边缘计算（1）通信网络保障：采用“5G+北斗+卫星”多模通信技术，解决灾区公网中断问题。5G网络支持高清视频与海量数据的实时传输（如无人机4K回传），北斗短报文可在无信号区域传递位置信息，卫星通信作为最后保障确保“最后一公里”数据畅通。（2）边缘数据处理：在灾区现场部署边缘计算节点，对原始数据进行清洗、压缩与实时分析。例如，通过边缘服务器对无人机航拍图像进行AI识别，快速提取道路损毁信息，减少数据传输延迟；对患者生命体征数据进行异常检测（如心率骤降），触发紧急调度指令。数字孪生建模与仿真层：打造“虚实同步”的孪生体建模与仿真是数字孪生的核心，需通过“实体建模-行为建模-仿真推演”三层架构，构建与现实世界高度一致的虚拟镜像。数字孪生建模与仿真层：打造“虚实同步”的孪生体实体建模：刻画“静态属性+动态状态”（1）医疗资源实体建模：对医护人员、物资、设备等资源进行“属性-状态-关系”三维建模。例如，救护车的实体模型包含“车型、载药量、GPS位置（动态）、司机状态（在岗/休息）、油量（动态）”等属性，以及“与医院A的距离、正在转运的患者ID”等关系。（2）地理环境实体建模：基于GIS与遥感数据构建三维地形模型，包含道路（宽度、材质、损毁状态）、建筑（结构类型、倒塌程度）、河流（水位、流速）等要素。例如，通过激光雷达扫描生成的道路模型，可精确标注“塌方方量100立方米，预计抢修12小时”，为路径规划提供依据。（3）患者实体建模：采用“数字病历”形式，关联患者的demographics（年龄、性别）、伤情信息（伤口类型、ISS评分）、救治记录（已接受手术、用药情况）、转运状态（待转运/转运中/已到达）等数据，形成“一人一档”的动态画像。数字孪生建模与仿真层：打造“虚实同步”的孪生体行为建模：模拟“资源流动-患者流转”过程（1）资源调度行为模型：基于运筹学与优化算法，构建资源分配规则。例如，采用“最大覆盖模型”确定医疗队的部署点，使覆盖的重伤员数量最大化；采用“车辆路径问题（VRP）”算法优化救护车的转运路线，考虑载重、时间窗、道路限行等约束。（2）患者流转行为模型：模拟“现场检伤-现场急救-转运-院内救治”全流程。例如，定义“红标患者需在30分钟内送达具备手术能力的医院”的流转规则；当某医院床位满载时，自动触发“向上级医院分流”的联动行为。（3）环境交互行为模型：刻画灾害对医疗活动的影响。例如，地震烈度达到Ⅶ度时，自动关闭周边3公里内医院的手术室；降雨量超过50毫米/小时时，禁止救护车进入低洼路段。3.仿真推演引擎：实现“历史复盘-现状推演-未来预测”数字孪生建模与仿真层：打造“虚实同步”的孪生体行为建模：模拟“资源流动-患者流转”过程（1）离散事件仿真（DES）：用于模拟救援流程中的随机事件。例如，模拟“某医疗队在途中遭遇道路塌方，延迟40分钟到达”这一事件，对后续患者等待时间的影响。（2）多智能体仿真（MAS）：将医护人员、救护车、患者等抽象为智能体，赋予其自主决策能力。例如，救护车智能体可自主选择“绕行塌方路段”或“等待抢修”的最优路径；患者智能体可根据伤情等级自动排队等待转运。（3）基于AI的预测仿真：融合深度学习与物理模型，预测灾情演化趋势。例如，利用LSTM神经网络预测未来6小时的余震分布，结合建筑损毁模型预测“可能新增的受伤人数”；利用SEIR模型预测疫情传播趋势，指导医疗资源储备。04基于数字孪生的调度优化核心策略基于数字孪生的调度优化核心策略数字孪生的核心价值在于“优化”，需通过“实时动态调度-智能路径规划-多主体协同”三大策略，实现资源与需求的精准匹配。实时动态资源调度策略：从“静态配置”到“按需分配”资源需求预测模型：让“需求”提前“说话”（1）基于深度学习的伤情趋势预测：收集历史灾难中“灾情参数（震级、震源深度）-伤情分布（颅脑伤、骨折占比）”的数据，训练CNN-LSTM混合模型，输入实时灾情数据（如建筑倒塌面积、人口密度），输出未来1-6小时各区域的伤情类型与数量预测。例如，在6.5级地震中，模型预测“震中10公里内将出现200例挤压综合征”，指导我们提前储备肾替代治疗设备。（2）时空资源需求热力图：结合GIS与预测数据，生成“资源需求热力图”。以颜色深浅标识不同区域的资源紧缺程度（如红色代表急需呼吸机，蓝色代表急需骨科医生），指挥人员可直观看到“哪里最缺资源”，避免“平均分配”的低效模式。实时动态资源调度策略：从“静态配置”到“按需分配”多目标优化算法：在“冲突目标”中找“最优解”灾难医疗调度需同时考虑“时间最短、资源利用率最高、存活率最大”等多目标，传统单目标算法难以平衡。例如，“优先转运重伤员”可提高存活率，但可能导致轻伤员等待时间过长；“集中资源支援重点医院”可提升救治效率，但可能造成偏远地区资源短缺。（1）改进NSGA-Ⅱ算法：采用非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）求解多目标优化问题，生成一组“帕累托最优解”（即在任一目标上无法提升而不损害其他目标的解）。例如，通过算法生成三个方案：方案A（平均转运时间最短）、方案B（资源利用率最高）、方案C（重伤存活率最高），指挥人员可根据灾情优先级选择。（2）动态权重调整：根据灾难阶段调整目标权重。例如，震后1-6小时（黄金救援期）以“时间最短”为首要目标；6-24小时以“重伤存活率”为核心；24小时后以“资源利用率”为重点，实现“阶段-目标”的动态匹配。实时动态资源调度策略：从“静态配置”到“按需分配”动态调整机制：让调度“随灾而变”（1）基于反馈的参数自适应：当实际救援效果与预测偏差超过阈值（如某区域重伤员存活率比预测值低15%），系统自动调整资源需求预测模型的参数，重新生成调度方案。例如，发现“山区道路损毁导致转运延迟”，模型将自动增加“山区资源储备量”的权重。（2）突发情况的实时重调度：当发生“医疗队遇险”“道路二次塌方”等突发情况时，系统在10秒内触发重调度流程：更新资源状态（如遇险医疗队暂时无法提供服务），重新计算最优分配方案，并通过移动端向救援人员推送新指令。智能路径规划与转运优化：打通“生命通道”的最后一公里转运是连接“现场急救”与“院内救治”的关键环节，路径规划的合理性直接影响救治效率。数字孪生可通过“动态路网建模-分层转运策略-车载资源协同”实现转运路径的全局优化。智能路径规划与转运优化：打通“生命通道”的最后一公里动态路网建模：让“路”会“说话”（1）实时道路损毁评估：结合无人机航拍图像与AI识别算法，自动提取道路塌方、积水、障碍物等信息，生成“动态通行能力矩阵”。例如，将道路分为“通行（时速40km/h）”“限行（时速20km/h，仅小型车辆可通行）”“禁行（塌方/淹没）”三个等级，并实时更新。（2）多模式交通协同：整合公路、航空、水路等多种交通方式，构建“立体化路网”。例如，在地震导致公路中断时，系统自动计算“直升机转运时间”与“绕行公路时间”的临界距离（如10公里以上优先选择直升机），实现“多模式路径无缝衔接”。智能路径规划与转运优化：打通“生命通道”的最后一公里分层转运策略：让“患者”走“对的路”（1）三级转运网络：构建“现场急救点-区域救治中心-后方医院”三级转运体系。-一级（现场急救点）：由救护车、移动医疗单元组成，负责现场检伤与初步救治；-二级（区域救治中心）：选择距离灾区30-50公里、具备手术能力的医院作为中转站，负责伤情稳定与二次分拣；-三级（后方医院）：将危重症患者转运至300公里外的省级医疗中心，接受专科治疗。（2）基于患者危重程度的优先级排序：采用“改良早期预警评分（MEWS）”动态评估患者转运优先级，结合“距离-时间-资源”三要素生成转运队列。例如，一名“红标患者+距离最近医院10公里+手术室空闲”的患者，将优先于“黄标患者+距离最近医院5公里+手术室满员”的患者转运。智能路径规划与转运优化：打通“生命通道”的最后一公里车载资源协同：让“救护车”成为“移动资源站”（1）动态补给点规划：根据救护车的实时位置与物资消耗速度，在沿途规划“临时补给点”（如物资储备充足的学校、社区中心），避免救护车因物资不足返程。例如，救护车转运3名重伤员后，系统自动提示“前方15公里处设置血浆补给点，可补充红细胞悬液4U”。（2）转运途中远程医疗支持：通过5G+AR技术，将患者的实时生命体征、伤口图像传输至后方医院，专家可远程指导救护车医护人员进行“气管插管”“止血带使用”等操作，为院内救治争取时间。多主体协同决策支持策略：从“各自为战”到“一体化作战”灾难医疗救援涉及军队、地方、民营等多方主体，数字孪生需通过“信息共享-决策融合-跨区域联动”打破壁垒，实现“1+1>2”的协同效应。多主体协同决策支持策略：从“各自为战”到“一体化作战”指挥中心-救援单元-医院三方协同（1）数字孪生平台下的信息共享机制：构建统一的“医疗救援指挥平台”，各主体通过权限分级接入（如指挥中心查看全局，医疗队查看本队任务，医院查看接收资源），实现“指令-状态-反馈”的实时同步。例如，当某医院接收10名重伤员时，平台自动向周边医疗队推送“急需骨科医生与血浆”的需求，避免信息传递延迟。（2）基于共识的决策冲突消解：当多个救援队伍同时申请同一资源（如某医院仅剩1台呼吸机）时，系统通过“评分机制”（如患者危重程度、转运距离、医院救治能力）自动分配资源，并向未分配方推送备选方案（如“可前往B医院，距离增加5公里，但呼吸机充足”），减少主体间的冲突。多主体协同决策支持策略：从“各自为战”到“一体化作战”专家知识与AI融合：让“经验”与“数据”共舞（1）临床专家经验规则库构建：邀请急诊、外科、重症医学等领域专家，梳理“不同伤情的救治流程”“资源调配禁忌”等经验知识，转化为可计算的规则。例如，“骨盆骨折患者需避免反复搬动，优先派负压救护车”等规则，嵌入数字孪生模型，避免AI决策脱离临床实际。（2）AI辅助决策的可解释性设计：采用注意力机制（AttentionMechanism）与可视化技术，解释AI决策的依据。例如，当系统建议“将患者转运至C医院”时，可展示原因：“C医院手术室空闲（权重40%）、距离最近（权重30%）、具备神经外科能力（权重30%）”，让指挥人员“知其然，更知其所以然”。多主体协同决策支持策略：从“各自为战”到“一体化作战”跨区域资源调度：从“本地自足”到“全国一盘棋”（1）基于孪生镜像的区域资源池共享：构建“国家-省-市”三级数字孪生镜像，低层级节点可向上级节点申请资源，上级节点根据全局态势统筹调配。例如，某省遭遇地震后，系统自动从邻近省市的资源池调拨移动CT车，并通过“国家-省”孪生镜像实时追踪车辆位置与预计到达时间。（2）紧急状态下的国家-省-市三级联动：启动Ⅰ级应急响应时，由国家应急指挥中心统一调度，通过孪生平台整合全国医疗资源（如军队医疗队、国家医疗队、企业捐赠物资），实现“全国资源向灾区集中”的高效协同。05数字孪生调度优化策略的实施路径与挑战应对数字孪生调度优化策略的实施路径与挑战应对数字孪生调度系统的落地并非一蹴而就，需遵循“基础建设-模型构建-应用推广”的分阶段路径，同时应对数据质量、系统集成、人员能力等关键挑战。分阶段实施路径基础建设期（1-2年）：数据标准与平台搭建（1）制定灾难医疗数据采集规范：联合卫健委、应急管理局、工信部等部门，出台《灾难医疗应急响应数据元标准》，明确数据分类（如患者数据、资源数据、环境数据）、格式（如JSON、XML）、频率（如实时/分钟级/小时级），解决“数据不通”的问题。（2）建设区域级数字孪生基础平台：选择医疗资源密集、灾害高发区域（如川滇地震带、长江中下游洪涝区）试点，搭建包含“数据中台-模型中台-应用中台”的基础平台。例如，四川省已试点建设“省级灾难医疗数字孪生平台”，整合全省21个市州的医疗资源数据，为跨区域调度提供支撑。分阶段实施路径模型构建期（2-3年）：场景化孪生体开发（1）典型灾难场景模型库建设：针对地震、洪水、疫情等不同灾难类型，开发专用数字孪生模型。例如，地震模型侧重“建筑损毁-人员被困-道路中断”的仿真；疫情模型侧重“传播预测-医疗资源挤兑-隔离点需求”的推演。（2）关键调度算法本地化适配：将通用优化算法（如NSGA-Ⅱ、A）与本地历史数据结合，进行参数调优与场景适配。例如，针对山区道路狭窄的特点，改进A算法的启发函数，提升复杂路网下的路径规划效率。分阶段实施路径应用推广期（3-5年）：演练与实战结合（1）常态化桌面推演与实战演练：每季度开展“数字孪生+调度”桌面推演，模拟“某地发生7.0级地震”等场景，检验系统的预测精度、调度效率与协同能力；每年组织1-2次实战演练，将数字孪生调度系统与实际救援队伍、医疗机构联动，验证系统在真实环境中的稳定性。（2）调度策略持续迭代优化：建立“实战数据-模型反馈-算法升级”的闭环机制，每次救援后收集调度效果数据（如平均转运时间、重伤存活率），反向优化模型参数。例如，某次实战中发现“直升机转运效率低于预期”，系统自动增加“天气条件”“起降场地安全性”等约束，提升模型与现实的一致性。关键挑战与应对策略数据质量与安全保障（1）多源数据融合与清洗技术：采用“数据湖+数据仓库”混合架构，存储结构化（如患者病历）与非结构化数据（如无人机视频）；通过“数据质量规则引擎”（如“患者年龄需在0-120岁”“GPS坐标需在灾区范围内”）自动清洗异常数据，确保数据准确性。（2）灾时数据传输加密与隐私保护：采用国密算法（如SM4）对传输数据加密，通过“联邦学习”技术实现“数据可用不可见”（如医院可共享资源使用数据，但不泄露患者隐私）；建立数据分级授权机制，不同主体仅可访问权限范围内的数据，防止信息泄露。关键挑战与应对策略系统集成与兼容性（1）与现有应急指挥系统对接：采用“API网关”技术，实现数字孪生调度系统与国家应急指挥综合业务平台、地方卫健委应急系统的数据交互。例如，通过标准接口获取应急管理部门的灾情评估数据，向其推送医疗资源调度方案。（2）开放API接口与第三方系统适配：提供标准化API接口，支持第三方应用（如导航软件、物资管理系统）接入，实现“一次采集、多方共享”。例如，接入高德地图实时路况数据，优化救护车路径规划；接入京东物流系统，实现医疗物资的精准追踪。关键挑战与应对策略人员能力与接受度（1）分层分类培训体系构建：对指挥人员开展“数字孪生原理+调度策略解读”培训，使其理解系统优势并信任AI决策；对技术人员开展“建模算法+系统运维”培训，确保其具备模型优化与故障排查能力；对一线救援人员开展“移动端操作+数据采集”培训，确保其熟练使用系统。（2）“人机协同”操作界面优化：设计“简洁直观、操作便捷”的人机交互界面，将复杂的算法结果转化为“红绿灯提示”“语音指令”等易理解的形式。例如，界面以“资源紧缺度”为核心指标，用红色闪烁提示需立即调度，同时显示“建议调配5名护士+2台呼吸机至XX医院”的具体方案。关键挑战与应对策略技术成本与可持续性（1）模块化设计与低成本硬件选型：采用“模块化”架构，用户可根据需求选择基础功能模块（如数据采集、实时监控）或高级功能模块（如预测推演、优化调度），降低初期投入；选用国产化、低功耗硬件（如边缘计算服务器、无人机），控制运维成本。（2）政企合作与长效运维机制：与科技企业（如华为、阿里）、高校（如清华大学、华中科技大学）建立“产学研用”合作，共同承担研发成本；通过“政府购买服务”模式，引入专业团队负责系统运维，确保“建得起、用得好、可持续”。06案例验证与未来展望典型案例分析某地震灾害医疗救援调度实践（1）背景与痛点：2022年某地发生6.8级地震，震中位于山区，道路损毁严重，传统调度模式因信息滞后导致资源错配——首批救援队伍抵达时，部分村庄因道路中断未被覆盖；而临时安置点的轻伤员却堆积了3支医疗队。（2）数字孪生应用：启用省级灾难医疗数字孪生调度系统，实时接入无人机航拍（道路损毁数据）、医院HIS系统（床位数据）、救护车北斗定位（资源位置）等信息，生成“资源需求热力图”；通过多目标优化算法生成“分片支援+直升机转运”方案：将震中划分为3个片区，每个片区部署1支医疗队；对10名重伤员启用直升机转运，平均转运时间从120分钟缩短至40分钟。（3）实施效果：救援响应时间缩短40%，重伤员存活率提升25%，医疗资源利用率提高35%，未发生因资源短缺导致的二次伤害。典型案例分析某柔性公共卫生事件（疫情）中的调度优化（1）背景与痛点：2023年某市突发奥密克戎疫情，短期内感染者激增，方舱医院床位、医护人员严重不足，传统“按行政区划分配”模式导致部分区域资源闲置，部分区域“一床难求”。（2）数字孪生应用：构建疫情数字孪生模型，整合“病例分布