摘要
本发明公开了院前医疗急救应急帮助集成设备及系统,包括如下步骤:S1、利用医疗设备采集患者的关键生命体征数据;S2、通过设备调取患者的基本信息和医疗历史;S3、将采集的数据实时传输至远程数据处理中心的服务器;S4、在服务器上,应用预训练的深度学习模型对接收到的生命体征数据和患者病史信息进行综合分析,生成预测报告;S5、使用数据可视化技术,将预测结果在便携设备或远程监控台上实时展示;S6、基于可视化的预测结果和病史分析,指导急救人员采取针对性的紧急医疗措施;S7、持续监控患者的生命体征反应和任何病史相关的健康变化,依据深度学习模型的进一步分析更新治疗策略。
技术关键词
生命体征数据
院前医疗急救
深度神经网络模型
深度学习模型
数据处理中心
模糊逻辑
医疗设备
患者
实时监测设备
数据可视化技术
特征工程方法
信息交换系统
集成系统
闭环反馈机制
数据噪声
集成设备
便携设备
实时监测数据
集成技术单元
系统为您推荐了相关专利信息
深度学习模型
监测方法
数据
卷积神经网络模型
图像处理技术
LSTM模型
分类准确率
图像
人工智能交叉技术
混合深度学习模型
热能回收方法
电力电子变流器
深度学习模型
数据采集周期
内部开关元件
残差数据
DICOM图像
存储方法
数据处理单元
无损压缩算法