当像地震这样的自然灾害袭来时，社区确实可以动摇到其核心。评估社区恢复程度和速度的一种方法是衡量其医院和更广泛的医疗体系如何以及以多快的速度再次完全发挥功能并照顾患者。预测恢复的轨迹并非易事。

这是因为医疗保健系统的恢复力措施非常复杂。它们涵盖了从医护人员的可用性，关键设备的保护，救护车行驶的道路状况到医院将重病患者转移到不同医院的效率等各个方面。

科罗拉多州立大学土木与环境工程系副教授Hussam Mahmoud和他的学生花了大量时间思考如何定义和描述“社区弹性”。Mahmoud和研究生Emad Hassan创建了一个建模工具，该工具可以帮助城市规划人员和紧急情况管理人员在自然灾害后了解医疗系统的全部功能和恢复情况。

Mahmoud说：“我们着手开发模型，使我们能够了解地震发生后对医院医疗机构的需求。”“当我们开始对此进行研究时，我们震惊地发现目前没有任何模型可以让您了解医院的需求是什么，自然灾害如何影响医院，这将如何影响医院?需求和容量，随着时间的流逝将如何变化?”

在即将出版的《可靠性工程与系统安全》杂志上描述了他们的模型，该模型对包括大流行在内的其他灾难具有更广泛的意义，例如世界上现在正在使用COVID-19的大流行。

医疗保健作为一个复杂的网络

Mahmoud和Hassan在他们的论文中试图将医疗保健系统理解为可以可视化为不同功能节点的复杂网络。其中包括人员配备的床位数，医院工作人员的可用性，住房功能，患者等待治疗的时间，甚至包括患者X前往医疗机构Y的可能性。水，电，运输和电信的可用性还支持医院的运营和运营。纳入模型。研究人员不仅根据身体指标来定义医疗保健，而且还根据质量指标来定义客户满意度，例如客户满意度，这是由患者等待时间等指标来衡量的。

为了开发和测试他们的框架，研究人员将其应用到了一个名为Centerville的虚拟社区，该虚拟社区是由CSU基于风险的社区抵御能力中心(美国国家标准与技术卓越研究中心)的研究人员开发的。 Mahmoud和Hassan是贡献成员。研究人员将地震场景应用于Centerville(一个设想中的美国中型社区，该社区有50,000名居民，设有商业和工业区，学校，消防局和医院)，以了解地震的后果。使用虚拟环境可帮助他​​们突出模型的功能以及社区恢复后所做决策的影响。

大流行应用

马哈茂德(Mahmoud)和哈桑(Hassan)的工作目的是定义需要由社区衡量的参数，以评估他们对自然灾害的准备程度。Mahmoud说，在COVID-19之后，他们已经开始使用其模型来理论化并预测医院网络如何根据不同的最坏情况通过识别资源缺口和潜在瓶颈来更好地管理流行病。他们现在正在与国家灾难医学与公共卫生中心合作，进一步完善该模型并将其应用于大流行病规划。