EVA: Emergency Vehicle Allocation

Emergency medicine plays a critical role in the development of a community, where the goal is to provide medical assistance in the shortest possible time. Consequently, the systems that support emergency operations need to be robust, efficient, and effective when managing the limited resources at their disposal. To achieve this, operators analyse historical data in search of patterns present in past occurrencesthat could help predict future call volume. This is a time consuming and very complex task that could be solved by the usage of machine learning solutions, which have been performed appropriately in the context of time series forecasting. Only after the future demands are known, the optimization of the distribution of available assets can be done, for the purpose of supporting high-density zones. The current works aim to propose an integrated system capable of supporting decision-making emergency operations in a real-time environment by allocating a set of available units within a service area based on hourly call volume predictions. The suggested system architecture employs a microservices approach along with event-based communications to enable real-time interactions between every component. This dissertation focuses on call volume forecasting and optimizing allocation components. A combination of traditional time series and deep learning models was used to model historical data from Virginal Beach emergency calls between the years 2010 and 2018, combined with several other features such as weather-related information. Deep learning solutions offered better error metrics, with WaveNet having an MAE value of 0.04. Regarding optimizing emergency vehicle location, the proposed solution is based on a Linear Programming problem to minimize the number of vehicles in each station, with a neighbour mechanism, entitled EVALP-NM, to add a buffer to stations near a high-density zone. This solution was also compared against a Genetic Algorithm that performed significantly worse in terms of execution time and outcomes. The performance of EVALP-NM was tested against simulations with different settings like the number of zones, stations, and ambulances.A medicina de emergência desempenha um papel fundamental no desenvolvimento da Sociedade, onde o objetivo é prestar assistência médica no menor tempo possível. Consequentemente, os sistemas que apoiam as operações de emergência precisam de ser robustos, eficientes e eficazes na gestão dos recursos limitados. Para isso, são analisados dados históricos no intuito de encontrar padrões em ocorrências passadas que possam ajudar a prever o volume futuro de chamadas. Esta é uma tarefa demorada e muito complexa que poderia ser resolvida com o uso de soluções de Machine Learning, que têm funcionado adequadamente no contexto da previsão de séries temporais. Só depois de conhecida a demanda futura poderá ser feita a otimização da distribuição dos recursos disponíveis, com o objetivo de suportar zonas de elevada densidade populacional. O presente trabalho tem como objetivo propor um sistema integrado capaz de apoiar a tomada de decisão em operações de emergência num ambiente de tempo real, atribuindo um conjunto de unidades disponíveis dentro de uma área de serviço com base em previsões volume de chamadas a cada hora. A arquitetura de sistema sugerida emprega uma abordagem de microserviços juntamente com comunicações baseadas em eventos para permitir interações em tempo real entre os componentes. Esta dissertação centra se nos componentes de previsão do volume de chamadas e otimização da atribuição. Foram usados modelos de séries temporais tradicionais e Deep Learning para modelar dados históricos de chamadas de emergência de Virginal Beach entre os anos de 2010 e 2018, combinadas com informações relacionadas ao clima. As soluções de Deep Learning ofereceram melhores métricas de erro, com WaveNet a ter um valor MAE de 0,04. No que diz respeito à otimização da localização dos veículos de emergência, a solução proposta baseia-se num problema de Programação Linear para minimizar o número de veículos em cada estação, com um mecanismo de vizinho, denominado EVALP-NM, para adicionar unidades adicionais às estações próximas de uma zona de alta densidade de chamadas. Esta solução foi comparada com um algoritmo genético que teve um desempenho significativamente pior em termos de tempo de execução e resultados. O desempenho do EVALP-NM foi testado em simulações com configurações diferentes, como número de zonas, estações e ambulâncias