基于深度学习模型的现场伤情评估调度系统

本发明公开了基于深度学习模型的现场伤情评估调度系统，涉及智能医疗调度技术领域，包括采集与计算模块，采集多源数据结合模糊逻辑和斜率分析，计算综合评分，提取时序和图像特征，通过多头注意力机制进行融合后，结合综合评分调整伤情概率，得到轻、中、重伤评估结果；优化模块，结合评估结果，使用蚁群算法优化救护车路径，构建Actor‑Critic网络优化蚁群算法参数，并利用遗传算法进行全局优化后，反馈至蚁群算法进行迭代，得到最优解；本发明实现了对伤员伤情的精确评估，并提高了救护车调度效率，确保了伤员能够在最短的时间内得到及时救治，其次，实现了伤情评估结果与路径优化调度的高度结合，进而提升了本发明的响应速度与准确性。