Ensihoito: ambulanssien kiinteiden sijoituspaikkojen optimointitehtävän mallinnus - Heinonen, Jarmo (fi=Turun yliopisto|en=University of Turku|, 2011)
Kun ihminen joutuu onnettomuuteen tai sairastuu vakavasti, toivoo hän saavansa luotettavan hoidon riittävän nopeasti. Ensihoito pyrkii tarjoamaan tämän palvelun. Työssä aloitetaan tutkimusta ensihoidon mallinnuksesta ja autetaan vastauksen saamisessa kysymykseen, kuinka monta prosenttia sairaanhoitopiirin kullakin alueella asuvista ihmisistä tavoitetaan määräajassa. Pohjustusta tämän määrittämiseen on tässä pro gradu -työssä tehty laatimalla optimointimalli ensihoidon ambulanssien kiinteille sijoituspaikoille. Mallin avulla kyetään arvioimaan ambulanssien saavutettavuudeltaan ja kustannuksiltaan optimaalisia kiinteitä sijoituspaikkoja. Tuloksena saadaan tietyllä tavoittamisviiveellä Pareto-tehokas ratkaisu palvelutason ja kustannusten suhteen. Tässä työssä selvitetään mallinnuksen matemaattista pohjaa eivätkä reaaliset parametrit ole vielä olennaisen tärkeässä osassa. Esimerkiksi tieverkosto ei ole mukana ja keliominaisuudet on mallinnettu yksinkertaisella kertoimella. Prototyyppimallia voidaan jatkossa muunnella muihin vastaavanlaisiin ongelmiin sekä tarkentaa ottamalla mukaan reaalisia karttapohjia ja keli- ym. olosuhteita. Valtakunnallisesti ollaan ehdottamassa siirtymistä pienemmistä ensihoidon sopimusalueista pinta-alaltaan ja väestömäärältään laajemman asiakaskannan kattaviin, esimerkiksi sairaanhoitopiirikohtaisiin, palvelualueisiin. Tämä uudistus tarjoaa mahdollisuuden suunnitella ambulanssien määrät ja sijoituspaikat uudelleen, jotta saavutetaan mahdollisimman hyvä tasapaino sekä kustannusten että palvelun peiton osalta. Työssä kehitetty ensihoidon optimointiin käytettävä matemaattinen malli toimii lähtökohtana reaaliselle optimaalisen kustannusten ja palvelun peiton tuottavalle ambulanssien sijoituspaikkojen ratkaisulle. Tässä Pareto-optimaalisessa tilanteessa kumpaakaan parametreista – kustannusta tai palveluprosenttia - ei voida parantaa huonontamatta toista.