目的 通过构建地震灾害救援过程中现场急救力量的需求决策模型，旨在实现灾害救援工作中医疗资源优化的决策，从而为救援预案快速形成提供参考依据。方法 收集与整理地震案例中的毁伤信息，建立多层感知器（multi-layer perceptron, MLP）神经网络算法的地震灾害伤亡预测模型，再利用多服务台排队论完成现场急救力量的需求决策论证；实现“信息-伤亡-决策（information-casualties-decision, ICD）”的分布式建模过程。结果 信息获取方面，共纳入72项震例数据，以里氏震级、预报情况、震中烈度等8个毁伤信息作为ICD建模的信息基础；伤亡数量方面，建立的预测模型拟合优度为r=0.840（受伤人数）和r=0.990（死亡人数）;需求决策方面，动态规划了院前急救、检伤分类和紧急手术等8个急救模块在灾害救援初期（第1个月）的量化部署需求。结论 基于ICD模式构建的需求决策模型，实现了灾害毁伤信息向现场急救资源的需求转化过程，为地震灾害救援预案的高效制定提供了创新性的方法学思路。