Data-Gouv-FR/defibrillateurs-de-la-ville-de-paris

该数据集提供了法国巴黎市管理的自动除颤器的定位信息。除颤器安装计划基于SAMU 75、巴黎消防队和猝死参考中心的研究，主要安装在火车站附近、人流量大的公共场所（如大道、广场）、体育爱好者常去的公园和森林等地。多年来，游泳池、体育场、市政厅、博物馆、图书馆和行政大楼已配备除颤器；自2016年起，巴黎大型公园安装了全天候可用的全自动除颤器。设备包括16个自主站、44个外部柜子和662个内部柜子，自2021年3月起还在教堂、养老院等地新增了约100个设备。数据集的目的是支持公共健康和安全应用。This dataset provides location information for automatic defibrillators managed by the City of Paris, France. The installation program is based on studies by SAMU 75, the Paris Fire Brigade, and the Sudden Death Reference Center, focusing on areas such as train stations, high-traffic public spaces (e.g., boulevards, squares), and parks frequented by sports enthusiasts. Over the years, defibrillators have been installed in swimming pools, sports centers, town halls, museums, libraries, and administrative buildings. Since 2016, major Parisian parks have been equipped with fully automatic defibrillators available 24/7. The equipment includes 16 autonomous stations, 44 external cabinets, and 662 internal cabinets, with around 100 new devices added since March 2021 in places like churches and nursing homes. The dataset aims to support public health and safety applications.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集源自法国巴黎市政府开放的公共数据平台data.gouv.fr，由巴黎急救中心（SAMU 75）、巴黎消防队及猝死研究中心共同协作，基于对心脏骤停高发区域的系统性分析构建而成。数据收集过程涵盖对城市关键公共空间（如火车站、广场、公园及体育场馆）的全面调查，并整合了2016年以来逐步部署的自动体外除颤器（AED）设备信息，包括室内外安装类型、具体位置及24小时可用性标识。原始数据以表格形式存储于Parquet格式文件中，在Hugging Face平台上被组织为单一子集“defibrillateurs”，并统一划分为训练集（train），确保数据结构的简洁性与标准化。

使用方法

数据集可通过Hugging Face的datasets库便捷调用。用户需安装datasets库后，采用load_dataset函数指定仓库名称“Data-Gouv-FR/defibrillateurs-de-la-ville-de-paris”及配置名称“defibrillateurs”，即可加载包含所有记录的Parquet文件。加载后，数据以Hugging Face的标准Dataset对象格式呈现，其中“train”切分包含完整的资源表格，支持后续的筛选、可视化或地理分析。例如，通过打印ds['train']可快速预览数据结构与字段信息，便于进一步集成至城市公共服务应用或学术研究中。鉴于许可证为ODbL，用户可自由修改与再发布数据，唯需遵循其署名与共享要求。

背景与挑战

背景概述

心脏骤停是危及生命的紧急情况，及时使用自动体外除颤器（AED）能显著提高患者存活率。巴黎市政府为提升公共安全水平，联合SAMU 75、巴黎消防队及猝死参考中心等机构，系统性地规划了除颤器部署方案。该数据集发布于法国开放数据平台data.gouv.fr，并由Data-Gouv-FR团队整理至HuggingFace，核心研究问题是记录巴黎市管辖区域内自动除颤器的精准地理位置与安装详情。自2016年大规模部署以来，数据集囊括了662台室内设备、44台室外立柜及16台独立外机，覆盖了公园、体育场馆、图书馆、市政建筑等人流密集区域，为公共急救资源优化配置与应急响应研究提供了关键数据支撑。

当前挑战

领域问题方面，数据集致力于解决公共场所心脏骤停应急设备可达性的评估难题，巴黎市虽已部署数百台除颤器，但如何在有限资源下通过历史部署数据优化新设备选址、实现高需求区域全覆盖仍是核心挑战。构建过程中，数据整合面临多源异构信息的协调困难，例如需将来自不同管理部门（如体育中心、博物馆、养老院）的分散记录统一标准化，同时要确保位置坐标的精确度与时效性——设备会因搬迁、维护或新增而产生位置变更，数据集需持续更新以反映2021年3月新增的百余台设备等最新状态，这要求建立可靠的数据同步机制与版本管理策略。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了巴黎市政府管理的自动体外除颤器（AED）的精确地理位置信息，涵盖设备类型、安装地点、可访问时段等关键元数据。研究者和城市规划者可将这些地理坐标与人口密度、交通流量、公共设施分布等多源时空数据融合，构建城市紧急医疗响应网络的可视化地图，定位急救设备覆盖的薄弱区域，为优化AED布设策略提供量化依据。数据集支持空间统计分析与可达性建模，是城市应急管理研究中不可或缺的基础资源。

解决学术问题

在学术领域，该数据集有效解决了心脏骤停急救中“黄金四分钟”响应时效的空间优化问题。通过量化分析AED分布与高密度人群流动区域的匹配程度，研究者能够识别现有部署方案中的服务盲区，评估不同布设策略对院外心脏骤停生存率的潜在影响。数据集推动了应急资源配置理论从经验判断向数据驱动的转型，为复杂城市环境下的急救网络韧性评估提供了实证基础，显著提升了心脏骤停事件生存链研究的可操作性与结论可信度。

实际应用

实际应用中，该数据集支撑了巴黎市智能急救基础设施的精细化运营。市政当局借助其分析结果动态调整AED安装计划，优先在火车站、大型广场、体育场馆等高危区域增设设备，并配合独立式外箱与夜间自动柜员机式部署方案实现24小时可用性。第三方急救导航应用（如巴黎消防局与SAMU急救调度系统）可将该数据集集成至实时响应平台，引导现场施救人员在专业医护抵达前快速获取除颤器，从而缩短急救响应间隔，提升院外心脏骤停患者的生存概率。

数据集最近研究

最新研究方向

在公共安全与急救响应领域，巴黎市除颤器数据集为城市应急资源优化配置提供了关键支撑。当前研究前沿聚焦于利用该地理空间数据与人口流动模型耦合，结合突发心脏骤停（SCA）事件的流行病学特征，通过机器学习算法预测高风险区域并优化自动体外除颤器（AED）的部署策略。近期热点包括基于这组公开数据所开展的大规模网络分析，旨在量化除颤器可达性与覆盖效率，进而指导巴黎市政府与急救医疗机构（如SAMU 75）在交通枢纽、体育场馆及老年护理院等高人流量与脆弱人群聚集处的精准增设计划。该数据集的开放共享不仅推动了法国智慧城市应急管理体系构建，也成为全球城市公共安全领域从经验式配给向数据驱动决策转型的典范，对降低院外心脏骤停死亡率具有深远社会意义。