Afetlerde yaralı taşıma sistemi tasarımı için benzetimle analiz ve stokastik programlama modeli: istanbul depremi için pilot uygulama
Simulation analysis and a stochastic programming model for casualty transportation in disasters: a pilot application for the istanbul earthquake
Yazar: NADİDE ÇAĞLAYAN
Danışman: PROF. DR. ŞULE ITIR SATOĞLU
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Afet hazırlığı = Disaster preparation ; Afet yönetimi = Disaster management ; Ambulanslar = Ambulances ; Karar destek sistemleri = Decision support systems ; Stokastik programlama = Stochastic programming ; Çok amaçlı programlama = Multiobjective programming

Özet:
Afetler; ani gelişen, doğal veya doğal olmayan olaylar sonucunda ortaya çıkan ve çok sayıda kişiyi hem sağlık açısından hem de maddi olarak etkileyen olaylardır. Afetin olumsuz etkilerinin üstesinden gelebilmek için öncesinde organizasyon çalışmalarının afet yönetim yaklaşımıyla planlanmış olması gerekir. Afet yönetimi, olayların ortaya çıkmasından önce başlayan ve durumun eski haline döndürülebilmesi ile tamamlanan dinamik yapıda bir yönetim sürecidir. Arama-kurtarma faaliyetlerinin yürütülmesi, ilk yardım, yaralı nakli, geçici sağlık merkezlerinin konumlarının belirlenmesi ve kurulum süreçleri, gerekebilecek kaynak ve ekipmanlar, iletişim ve haberleşme kanalları, sistem elemanlarının koordinasyonu, malzeme akışı gibi birçok konuda afet öncesinde eylem planlarının hazırlanması gereklidir. 
Afet yönetimi sürecinde alınan neredeyse tüm kararlarda ilk amaç hayat kurtarmaktır.   Yaralıların kurtarılması, ilk müdahalenin yapılması ve gerekirse sağlık kuruluşlarına nakledilmesi doğrudan insan hayatıyla ilgili olduğu için büyük öneme sahiptir. Çalışmamızda büyük ölçekli afetlerde yaralıların triyaj alanından hastanelere ulaştırılana kadar taşıma süreci incelenmektedir. Çalışma, yaralı taşıma süreci için karar destek aracı önerisi, etkili faktörlerin belirlenmesi ve ambulans konumlarının, sayılarının belirlenerek yaralı atama ile ilgili kararların alınabilmesi için matematiksel programlama modelinin geliştirilmesi olmak üzere iki bölümde ele alınmıştır. 
Çalışmanın ilk bölümünde yaralıların ve hastane kapasitelerinin gerçek zamanlı takibini sağlamak için Radyo Frekansı ile Tanımlama teknolojisi bazlı veri temelli bir karar destek aracı önerilmiştir. Afetlerde bilgi sistemleri ile ilgili çalışmalarda karar destek sisteminin etkileri ve müdahale aşamasında karar verme konularına etkileri yeterince çalışılmadığı görülmüştür. Yaralı taşıma sürecinde bilgi sistemlerine dayalı süreçler ile mevcut durumların karşılaştırılarak değerlendirildiği çalışmaların da sınırlı sayıda olduğu anlaşılmıştır. Afetlerde simülasyon çalışmaları daha çok hastane içi süreçleri ve triyaj politikalarını analiz etmektedir. Ancak bu çalışmalarda da büyük ölçekli ve nadir gelişen olaylar için bilgi sistemi önerisinde bulunulmamıştır. Bu çalışmada, önerilen bilgi sistemi, uygulama stratejisi ve yaralı nakil optimizasyonu için performans kriterlerine göre önemli faktörler analiz edilmiştir. Hazırlık aşamasında hem bilgi sisteminin tasarım aşamaları hem de önerilen uygulama stratejisi için ayrıntılı akışlar hazırlanmıştır. Çalışmada yaralı takibi, ulaştırma süreçleri ve müdahale aşamasında bilgi sisteminin kullanımı arasındaki ilişki açıklanmıştır. 
Çalışmada genel amaç yaralı nakil sürecini iyileştirmektir. Hastanelere nakledilen yaralıların triyaj tipi, hastane seçim kararı, yaralı sağlık puanı önceliği ve ambulans sayısı olmak üzere iki seviyeli dört faktör dikkate alınarak farklı senaryolar için simülasyon analizi yapılmıştır. Mevcut durum ve önerilen sistemi performans ölçütlerine (Kurtarılamayan yaralı sayısı ve triyaj kategorilerine göre yaralıların hastaneye ulaştırılana kadar geçen süreler) göre karşılaştırmak için simülasyondan elde edilen sonuçlarla istatistiksel olarak önemli seviyede etkileyen faktörler belirlenmiştir. Faktör etkisi sonuçları simülasyon analizi ve matematiksel model arasında bir köprü oluşturmaktadır. Bir diğer ifadeyle simülasyon analizinin çıktıları matematiksel modelin girdilerini oluşturmuştur. 
Çalışmanın ikinci bölümünde, belirlenen önemli faktörlere göre çok amaçlı iki aşamalı stokastik programlama modeli geliştirilmiştir. Belirlenen faktörler karar alma sürecinde önemli olacakları için matematiksel model amaçları bu faktörlere göre geliştirilmiştir. Önerilen çok amaçlı model ile sırasıyla sağlık puanı ağırlıklı toplam taşınamayan yaralı sayısının, gereken toplam ambulans sayısının ve toplam yaralı taşıma sürelerinin en küçüklenmesi hedeflenmiştir. Geliştirilen matematiksel programlama modeli ile zarar azaltma ve hazırlık aşamasında, var olan acil yardım istasyonlarının hangi mahalleleri kapsaması gerektiği ve bölgede mevcut olan ambulansların bu merkezlere kaçar adet konumlandırılması gerektiği kararları verilmektedir. Hazırlanan senaryo setine göre periyotlar bazında ek ambulans ihtiyaçları ikinci aşama kararlarını oluşturur. Önerilen yöntemler ile İstanbul ili Kartal ilçesi verileri kullanılarak vaka çalışması yapılmıştır. Nüfus, sağlık puanlarına ve bölgelerine göre beklenen yaralı sayıları, lokasyonlar (talep noktaları, hastane, acil yardım istasyonları) arası mesafeler ve yaklaşık süreler, hastane kapasiteleri çalışmanın veri setini oluşturan parametreler arasındadır. Senaryolar Japon Uluslararası İşbirliği Ajansı ve Deprem ve Zemin İnceleme Müdürlüğü tarafından hazırlanan deprem raporlarına dayanarak deprem şiddeti, beklenen  yaralı tipi, yol ve hastane hasarı oranlarına göre dokuz senaryo geliştirilmiştir. Çok amaçlı matematiksel model Augmented Epsilon Constraint Method 2 (AUGMECON2) yöntemi ile çözülmüştür.

Abstract:
In recent years, natural disasters such as earthquakes, floods, landslides and hurricanes have caused serious loss of life and property damages. Based on historical data, between 1966 and 2015, 20,533 disasters caused the death of 4.5 million people worldwide. In addition, natural disasters can have a significant financial impact costing the affected country up to 0.5% of its gross domestic product (Ritchie and Roser, 2014). According to the statistics provided by The United Nations Office for Disaster Risk Reduction (UNDRR), in 2019, natural disasters affected 88 million people worldwide in the last 20 years and caused global economic losses exceeding 140 billion dollars per year (Wang et al., 2021). 
Disasters are evaluated in two groups: natural disasters and man-made disasters such as terrorist attacks. According to the United Nations international disaster database (EM-DAT), for the events to be considered as disasters, either of the following situations should occur: ten or more people's loss of life, a hundred or more people affected by the disaster, an international call for help or a state of emergency declared by the affected country. At least one of these conditions must be present (Url-1). According to this explanation, a disaster has a large impact even if its severity is not great. The fact that the relevant institutions and organizations are ready for all kinds of scenarios by taking preliminary measures ensures that the process is managed with the least loss of human life and material.  Disaster management starts with the mitigation and preparation stages before unexpected or predictable events occur suddenly and includes response and recovery stages. Disaster management is a dynamic process, and different problems are solved as a whole in this process. Disaster management planning and operation activities keep disaster events under control before and after by dividing them according to mitigation, preparedness, response and recovery phases. In literature, there are different definitions. The disaster management process is generally evaluated in four stages, and three main phases cover these processes. The three main phases of disaster management are pre-disaster, disaster and post-disaster. Pre-disaster management is considered as the preparedness activities before the disaster occurs, and post-disaster activities deal with the process between the occurrence of the disaster and the return to normal conditions (Lettieri et al., 2009).
In literature, the studies are evaluated in pre-disaster operations and post-disaster operations. These studies cover the temporary medical centers location problems, needed equipment and materials, relief transportation processes, evacuation planning, ambulance dispatching. These decisions provide an effective roadmap to facilitate the operational decisions. Casualty transportation problem is an important part of disaster management, and it includes multi-stage decisions. The transportation operation includes evacuation, and casualties transportation from the affected areas to the medical centers. The transportation planning decisisons effect the survival rates of the casualties in disasters. 
In this study, the casualty transportation process is examined from the triage area to the hospitals in large-scale disasters. The study is discussed in two parts: the decision support tool proposal for the casualty transportation and the optimization study for ambulance planning. In first part, a Radio Frequency Identification Technology (RFID) based data-driven decision support tool is proposed to track casualties from the triage areas to the hospitals, monitor hospitals' available capacities, and coordinate the ambulances according to the hospitals' capacity data. Through the use of decision support tool in the process, it is aimed to facilitate the data flow. Data collected from the casualty tags at triage points, ambulances and hospitals, available hospital capacity and ambulance locations are transmitted to the emergency coordination center database. Using data analytics techniques, the emergency coordination center can decide on real-time. The proposed system configuration and data stream is shown by the figures, in the thesis. 
In the simulation study, an experimental design is made for two-level four-factors. The number of ambulances, RPM priority, the triage type of casualties and the hospital selection rule are evaluated as four main factors. Then, the proposed DSTs' utility is analyzed with a simulation technique to validate the system performance. A total of sixteen different scenarios were run. The simulation study examines the first critical twelve hours after the disaster. The number of casualties who cannot be transported to the hospital within the first 12 hours and the arrival time to the hospital for casualty triage type are considered as the performance measures. According to the simulation results, the obtained values were analyzed by using factorial analysis. For both of the performance criteria, main and interaction effects are determined. All main effects of the factors were found significant for unrecoverable casualties.
In the second part of the study, we developed a multi-objective two-stage stochastic programming model to minimize the RPM weighted total number of casualties who cannot be transported to the hospital, the total number of ambulances, and the total transportation time by scenarios based on uncertain parameters. The model was developed by considering the significant factors. The nine scenarios were created by considering the Japan International Cooperation Agency (JICA) and Directorate of Earthquake and Geotechnical Investigation (IBB-DEZIM) reports. The first critical twelve hours period are considered in this model, too. According to the reports, the scenarios are considered based on optimistic, expected and pessimistic earthquake magnitudes. The uncertain parameters are the magnitude of the earthquake, the proportion of casualty triage type, damage of roads and hospitals. The proportion of casualties based on triage type was determined based on the reports for each scenario. The population data is obtained from the Turkish Statistical Institute. In addition to these parameters, we obtained the number of expected casualties and casualties' RPM scores based on periods and districts from simulation analysis results. Finally, we added to the data set the distances and arrival time matrices based on the scenario. The capacity of the hospitals was obtained from the hospitals' websites, and it was assumed that hospitals had occupancy of 40% before the disaster. 
The proposed multi-objective two-stage stochastic programming model was developed for multiple periods. The proposed model has three objective functions. The model minimizes the RPM-weighted total number of unserved casualties, the number of ambulances required, and the total spent time for casualty transportation to the hospital. The model finds a Pareto optimal solution set for the number of ambulances to minimize unserved casualties and the total transportation time. In the first stage of the model, the demand points are assigned to the emergency coordination station by considering international standards. The second stage decisions are determined based on scenarios, where the post-disaster casualty transportations, ambulance direction and additional ambulance requirements are determined. The proposed models were applied to the expected earthquake disaster in Istanbul, Turkey, and the developed model was solved with the AUGMECON2 algorithm. The Pareto optimal solutions set was obtained. The assigned demand points to the emergency stations, the located number of ambulances, the additional number of ambulances were determined for periods. The decisions compared in terms of equity show that the proposed decision support tool is better than the actual system (with no casualty tracking and data flow) in terms of efficiency and equity. Finally, results and managerial implication strategies were presented to contribute decision-makers according to the results obtained.