基于人工智能的幼儿疼痛监测方法、装置、介质、程序产品及终端

本申请提供基于人工智能的幼儿疼痛监测方法、装置、介质、程序产品及终端，通过集成学习技术及声音的循环速度图和短时傅里叶变换的技术手段，实现了对儿童疼痛监测的显著提升。具体而言，集成学习模型提高了疼痛监测的准确性和鲁棒性，达到了比单一模型高约20％的准确率。声音的循环速度图用于捕捉哭声中的动态变化，为疼痛特征的提取提供了新的维度，而短时傅里叶变换分析哭声在不同时间段的频率特征，增强了对疼痛信号的识别能力。此外，同时还具备实时监测功能，能够即时分析哭声并快速响应疼痛信号，为医生提供准确、及时的疼痛评估结果，助力临床决策与护理。