一种利用机器学习预测急救资源方法及系统

本申请提供一种利用机器学习预测急救资源方法及系统。其中，获取并解析实时应急请求信息，生成情境感知数据；对当前请求与历史案例之间的复杂关系进行衡量，得到具有高度相似性的历史案例集合，分析出关键影响因素；动态调整资源分配优先级模型中的权重参数，模拟多种情景，生成针对当前应急请求的优化资源配置方案；结合地理信息系统数据和交通流量预测，对多种调度情景进行模拟，选择最优路径及时间安排，生成确保急救资源最快速度抵达现场的调度指令；在执行所述调度指令的过程中，持续监控事件进展和环境变化，根据最新的观察结果实时修正智能调度平台的决策。本申请提供的技术方案提高了资源分配的效率和响应速度。