標題:1131104專家學者演講(陳子立副教授)

內容

Optimal Decision Making of a Mass Casualty Incident (MCI) in Disaster Response

(caused by earthquake disaster)

講師：陳子立　副教授

日期：113年11月4日

參加人員：資決所114、115年班學員

撰寫人：資決所115年班學員黃哲男上尉、陳宥良上尉

本次很開心參加國立台灣科技大學智慧製造科技研究所陳子立副教授的「災難應變中大量傷亡事件的最佳決策制定」專題演講。陳副教授的講座充滿活力及熱情，以台灣位處地震帶頻繁接觸的地點為例，及如發生災害時應對大量傷亡事件中醫療資源的最佳分配問題，研究中應用的模擬最佳化、隨機規劃以及近似動態規劃的策略，對於提升災後救援效果有相當大的重要性。

台灣處於亞太地區的環太平洋地震帶上，地震頻繁，特別是1999年的921集集大地震和2016年的美濃地震，均帶來了慘重的人員傷亡與財產損失。此類事件顯示出台灣在面對重大災難時，醫療資源往往不足，而傳統的救援模式無法應對大量傷患，導致救援效率低下，傷患延誤治療甚至死亡。因此，如何有效分配緊急醫療服務資源，尤其在災難當下快速決策，成為災害應變中不可忽視的問題。

重大災難通常伴隨大量傷亡事件，大量傷亡事件指的是在單一事件中受傷人數遠超出現有醫療資源的負荷。在這樣的環境中，傳統的醫療資源調度與分配方式難以應對，必須運用更精確和快速的決策模型來協助。這樣的背景下，最佳化模型的引入便顯得至關重要。了解這些模型不僅僅是針對醫療資源調度的理論工具，更是在真實災難場景中被證明有效的實踐方案。特別是在災後的黃金救援時間內，這些技術和模型的應用更能大幅增加救援的成功率，拯救更多的生命。

副教授在研討會中介紹了幾種最佳化方法，這些技術在複雜資源分配問題上提供了良好的解決思路，特別是面對災難中的不確定性和資源不足的情況。模擬最佳化透過不同情境模擬，它被用於傷患收容點的選址及緊急醫療資源（如救護車和醫療人員）的分配上。這些模擬技術的應用，使得資源分配和動線規劃更具彈性，並可根據實際需求迅速調整資源配置方案。

這次演講中最令我印象深刻的是陳副教授提到的資源分配和動態調度，因為這些技術的應用讓我對於如何提升救援效率有了更清晰的理解。做為軍人，我經常會思考在重大災難發生時，自己能如何發揮專業，快速、有效地協助救援。因此，這些先進技術的引入不僅僅讓我看到資源配置上的智慧化，也喚起了我對職責的重新審視。透過模擬不同的救援場景並進行預先演練，不僅可以提升救援行動的反應速度，也讓我更加堅信國軍在災害應變中扮演的重要角色。

今天的演講內容不僅在理論上顯得有價值，在實務中也具備高度潛力。比如若能在災難前進行醫療物資預置和收容點選址規劃，當災難發生時，救援單位可以更快速有效地應對處理，未來可以進一步將此技術應用於軍事領域。若能將救援資源的最佳化模型與軍事資源整合，將有助於提升整體救援效率，此外，國軍也可以透過模擬和動態規劃事先演練不同受攻擊情境下的處置策略；使用模擬來分析不同救援場景下的部署方式，有助於國軍更快速地應對實際災情。

未來若能引入國軍這類模擬與隨機規劃技術，部隊將能以更全面、機動的方式支援救援行動，並在國家災難應變中發揮更重要的角色。透過引入人工智慧和最佳化模型，救援行動能夠以更高效率、更低成本進行。這樣的結合將更強化災難應變系統的整體韌性，對國土防衛和人民安全都有深遠的貢獻。隨著科技的不斷進步，期待未來的救援系統能夠以更智能化的方式運行，不僅能減少人員傷亡，也能最大程度地減少災害對社會經濟的衝擊。