祝丙华，马建新，张 蓉,高岱峰,张金萍,刘志鹏*

(1.解放军第305医院医务部，北京 100017；2. 解放军第305医院干部病房，北京 100017；3.解放军中央警卫局保健处，北京 100017)

大规模伤亡事件(Mass Casualty Incidents，MCI)指造成大规模伤亡的重大事故，特指伤亡规模超出现场急救、转运和处理能力，具有突然性、爆发性、不确定性、多样性和破坏性强等特点[1]。随着我国城市化进程不断加快，城市聚集大量人口，人口密度大，大规模伤亡事件易造成更为巨大的人员伤亡[2-4]。同时拥堵的交通状况、复杂的现场环境导致救援路线开辟困难，医学救援人员难以迅速到达，为伤员的时效救治带来巨大困难[5]。因此事件发生后现场救援人员面对大量伤亡人员，客观、快速、准确地评估伤情，无疑对伤员的诊断分类、抢救治疗及预后判断等至关重要。而近两年来，火爆的微信小程序为这一问题提供新的解决思路。借助在城市中广泛存在的智能手机，本文根据大规模伤亡事件现场检伤分类特点设计一项基于微信小程序的伤情评估系统，期望其能够在现场快速高效地区分伤员伤势，并为医疗后送提供辅助建议。

1 设计依据

1.1伤员检伤分类特点大规模伤亡事件发生后，灾害现场充满大量伤员，急需快速分类，以便进一步治疗后送。因此检伤分类是所有医疗救治的首要环节。在进行伤员检伤分类时，其最终目的是最大限度地优化有限的医疗资源，抢救尽可能多的伤员，因此按照先重后轻、先急后缓检伤分类。灾区抢救工作分秒必争，检伤分类更是要求尽可能的快速、准确。而采用信息化手段进行检伤分类，不仅能够有效提高检伤分类的速度，同时能够自动依据创伤判断标准智能判断伤势，及时向后方中心提供信息，有助于更加科学合理地组织各类医疗资源，同时有效保存救治医疗数据，为以后的抗震救灾工作留下宝贵经验。

1.2伤情分类标准检伤分类的主要目的是根据伤员伤势及医疗资源确定救治先后顺序，为保障相对紧缺的医疗资源合理利用，一般将伤情按救治的迫切性分为4类：第1类伤情为紧急治疗型，伤票采用红色，多为重伤员，如重度休克、四肢严重挤压伤、开放性气胸、实质脏器破裂大出血等；第2类伤情为延迟治疗型，伤票采用黄色，一般为中度损伤，短期内不会死亡(2到4小时内)，如单纯四肢骨折、胃穿孔、20% 以下Ⅱ度烧伤等；第3类伤员为一般处理型，伤票用绿色表示，基本没有死亡风险，如单纯关节脱位、局限性皮肤软组织损伤等；第4类伤员为期望治疗型，伤票用黑色表示，主要是一些生命极度危险、好转可能性不大的危重伤员，应采取对症支持疗法，并不断根据伤情和诊疗资源的变化再次进行分类[6]。

1.3智能判定伤势基础院前指数法(Prehospital Index,PHI)，是在CRAMS评分法的基础上改进简化而来，在院前急救检伤分类方法中灵敏度和特异度最高，在灾害现场检伤分类过程中得到广泛应用。其是将收缩压、脉搏、呼吸、神智、伤部等5项指标的参数得分值相加，根据总分来判定伤势的。其中总分评分0～3分的为轻伤员，评分4～5分的为重伤员，评分6分以上的为危重伤员[7](表1)。

表1 院前指数法具体指标得分

1.4微信小程序优势

1.4.1 开发优势 微信小程序开发主要使用JavaScript 语言和 HTML 语言，编程过程简洁快速，并且便于调整。小程序基于手机现有微信，可以直接在苹果、安卓或者是 Windows 等各类主流平台上运行，开发者无需考虑软件与设备的兼容性；在构建过程中可以随意调用微信本身的各种基础组件以及扩展 API，同时还能够保障接近正常APP的运行能力和流畅度；同时小程序无需额外安装，能够做到即开即用，用完就走；数据及时上传至服务器，在关闭小程序后手机内没有信息残留，节约客户端存储空间[8]。

1.4.2 现场使用优势 借助于广泛存在的智能手机，微信小程序能够保证救援现场瞬间出现大量专业检伤分类终端。在其协助下，现场普通救援人员也能够完成检伤分类工作，有效解决现场救援力量及资源不足的问题。小程序调动手机本身摄像头、闪光灯等权限，可以完成肢端脉搏、血氧饱和度、收缩压等的测量检测等。

2 系统结构设计

2.1系统构成系统主要由数据服务器及手机端微信小程序两部分组成，两者通过手机4G网络连接。服务器系统部署对接阿里云服务器，安全可靠，响应迅速准确，主要负责现场救援过程中伤员检伤分类系统监视以及对中心数据库维护，并实时更新伤员检伤分类信息至服务器数据库。

手机端微信小程序基于微信公众号开放的API接口进行开发。采用常见的SQL数据库以及.net语言进行开发。具有的基本功能如下: 生理指标采集、伤员伤情采集、智能伤势判断、伤员信息管理、伤员信息统计、即时通信等功能。

2.2系统功能分析

2.2.1 生理指标采集 调用手机内置程序，借助手机本身的摄像头、闪光灯、话筒等硬件，进行血氧饱和度、脉搏频率、血压等监测。利用手指末端充满血红蛋白的血管，摄像头使用波长660 nm的红光和940 nm的近红外光，摄像头测定通过手指的光传导强度计算出血氧饱和度，并将光的波动情况转换成脉搏波，在话筒采集心音辅助下进行脉搏频率及血压的监测[9-10]。

2.2.2 伤员伤情采集 专业医疗救援人员还可以对伤员的伤情进行录入。通过对大规模伤亡事件伤情特点的研究，设计采集内容包括将基本信息、负伤地点时间、生命体征、伤部、伤型、伤势、并发症等内容进行录入。

2.2.3 智能伤势判断 系统通过分析伤员伤情要素，自动进行基于PHI法的计算，初步得出伤员伤势，再根据监测得到的脉搏、血氧饱和度等信息进行修正，最终得到伤员伤势及后送等级建议。

2.2.4 伤员信息管理 主要包括添加、查询、删除、修改等伤员基本信息操作。基本信息、负伤地点时间、生命体征、伤部、伤型、伤势、并发症等内容以及后送情况等进行查看监督。在发现伤员检伤分类不当时，可及时进行修改，避免延误救治，减少震后本就稀缺的医疗资源的浪费。

2.2.5 伤员信息统计 统计伤员录入数量、不同伤情、伤势伤员数量，便于科学组织医疗救治工作。

2.2.6 即时通信 借助互联网无线网络与其他手机、后方数据服务器进行联系。按照距离由近到远智能显示附近的医院等医疗机构，并按照医治专业特长将医院分组，并实时显示医院目前收容情况，便于现场救援人员选择后送医院；同时在微信组件支持下实现文字图像信息的即时传递功能，同时在中心服务器支持下实现历史信息查询功能，随时查询之前的交流内容。

3 系统应用流程

3.1救援现场城市内发生大规模伤亡事件后，现场大量伤员救出，急需快速高效的检伤分类。现场救援人员使用手机登录微信小程序，记录伤员基本信息、负伤地点时间、生命体征、伤部、伤型、伤势、并发症等信息，并使用探头进行生理指标检测，系统自动判定伤员伤势、后送等级，按后送等级分类伤员等待后送。对于系统判定伤势严重者，专业医务人员进行确认，及时开展急救措施，避免延误治疗，降低救治效率。

3.2后送各区域指挥中心根据后台服务器发送来的伤员后送信息以及自身可调控医疗资源使用情况，进行有效合理的快速分类。并将拟后送医院信息发送回相应手机，通知现场救援人员按指导进行后送。同时将伤员信息通知拟接收伤员医院。拟接收医院根据已收到的伤员信息和院内可用医疗资源情况提前进行治疗方案拟定，保证伤员来到医院即刻接受治疗，大幅缩短伤员的治疗等待时间，有效提高伤员救治效率。

4 小 结

与传统的伤情评估系统相比，只要具有智能手机，能够操作微信，就可以使用基于微信小程序的伤情评估系统，能够真正做到随身携带，唾手可得，同时又无需安装，无需培训，大幅度缩短用户的操作路径，能够有效节约时间。这在大规模伤亡事件现场救援过程中优势巨大：通过微信小程序将随处可见的智能手机转化成为大量检伤分类终端，辅助一般救援人员完成检伤分类工作，有效缓解灾害现场救援过程专业医学救援难以到达、相对缺乏的情况；微信基本人人会用，基于微信框架进行开发，保证伤情评估系统极易上手，基本无需培训，在现场救援过程中可将大量人员转化成检伤分类人员。可见基于微信小程序的伤情评估系统能够有效提高现场检伤分类效率，在城市大规模伤亡事件现场救援过程中具有一定的应用前景。