一种基于深度学习算法和大数据分析模型的巡诊机器人

本发明提供一种基于深度学习算法和大数据分析模型的巡诊机器人，涉及医疗机器人技术领域。包括生理数据集成模块、行为状态识别模块、设备冲突调控模块、任务分级执行模块和控制指令调度模块。本发明中，通过将多设备生理信号按时间推送顺序整合，识别信号间的重叠与同步波动区段，实现高精度时序对齐，结合病患动作轨迹与信号波动一致性提取联动特征，提升异常状态识别的准确性，通过突变幅度对比重排设备数据处理顺序，强化关键信号优先级判定，非紧急操作按响应时间与功能归类压缩调用周期，提升高频任务执行效率，操作指令按紧急程度筛选并协同分发，优化执行流程与现场响应速度，增强重症场景下的诊疗调控能力与干预时效性。