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Retracted: Medical Emergency Resource Allocation Model in Large-Scale Emergencies Based on Artificial Intelligence: Algorithm Development

2020· article· en· 14 citations· W3018856756 sur OpenAlex· 10.2196/19202

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Revue canadienneIl a paru dans une revue canadienne.

Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Dossier post-publication

OpenAlex signale ce travail comme rétracté, mais aucune notice correspondante de Retraction Watch ne figure dans cette base.

Résumé

BACKGROUND: Before major emergencies occur, the government needs to prepare various emergency supplies in advance. To do this, it should consider the coordinated storage of different types of materials while ensuring that emergency materials are not missed or superfluous. OBJECTIVE: This paper aims to improve the dispatch and transportation efficiency of emergency materials under a model in which the government makes full use of Internet of Things technology and artificial intelligence technology. METHODS: The paper established a model for emergency material preparation and dispatch based on queueing theory and further established a workflow system for emergency material preparation, dispatch, and transportation based on a Petri net, resulting in a highly efficient emergency material preparation and dispatch simulation system framework. RESULTS: A decision support platform was designed to integrate all the algorithms and principles proposed. CONCLUSIONS: The resulting framework can effectively coordinate the workflow of emergency material preparation and dispatch, helping to shorten the total time of emergency material preparation, dispatch, and transportation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

La notice

Revue
JMIR Medical Informatics
Thématique
Facility Location and Emergency Management
Domaine
Business, Management and Accounting
Établissements canadiens
Organismes subventionnaires
Key Technology Research and Development Program of Shandong
Mots-clés
WorkflowComputer scienceScale (ratio)Government (linguistics)Operations researchResource allocationEmergency managementEngineeringDatabase
Résumé présent dans OpenAlex
oui