本技術實施例涉及智能急救，尤其涉及一種基于環境適應性的急救方法及系統。

背景技術：

1、在緊急醫療救援中，環境條件(如溫度、濕度)對傷患的額外風險和急救效果有著重要影響。例如，在極端天氣或復雜地理條件下，傳統的急救方法可能無法充分考慮這些因素，導致救治效率低下或效果不佳。因此，需要一種能夠實時評估環境因素并結合傷患生命體征數據的急救方法。此外，急救過程中還需要快速確定最近的醫療機構位置，并提供個性化的急救方案，以確保最有效的治療措施能夠在第一時間實施。

2、目前的急救方法主要依賴于現場急救人員的經驗和有限的設備支持。常見的做法是通過簡單的生命體征監測設備收集傷患信息，并根據預設的標準流程進行處理。雖然一些系統已經引入了地理定位服務來指導最近的醫療機構，但它們通常缺乏對環境因素的綜合評估，也未能充分利用先進的數據分析技術來生成個性化的急救方案。此外，現有的通訊手段多為單向或延遲較大的連接，難以實現實時的多方專家會診和支持。

3、然而，現有急救方法存在以下主要缺陷，傳統急救方法未能充分考慮事故發生地的溫度、濕度等環境因素對傷患的影響，可能導致急救措施不當，增加傷患的風險。現有的急救方案大多基于固定的標準流程，未能結合個體的生命體征和具體環境條件，缺乏個性化和針對性。現有的通訊手段無法實現現場急救人員與專業醫療人員之間的實時互動，限制了遠程指導的支持效果，影響了決策的及時性和準確性。

4、綜上所述，現有急救方法在應對復雜環境和個性化需求方面存在明顯不足，亟需一種能夠全面考慮環境適應性的新型急救方法，以提高急救響應的速度和成功率。本發明通過集成環境評估、深度學習分析、虛擬現實模擬和4g/5g實時通訊等先進技術，旨在克服上述缺陷，提供更加科學、高效的急救解決方案

技術實現思路

1、本技術實施例提供一種基于環境適應性的急救方法及系統，用以解決現有技術中急救響應的速度慢和準確性低的問題。

2、第一方面，本技術實施例提供了一種基于環境適應性的急救方法，包括：

3、收集事故發生地的溫度、濕度的環境信息，評估環境對傷患造成的額外風險，得到環境因素評估結果；

4、根據所述環境因素評估結果和從可穿戴醫療設備獲得的傷患生命體征數據，結合地理定位服務提供的最近醫療機構位置信息，利用深度學習算法進行分析處理，生成個性化急救方案；

5、基于動態規劃算法持續監控并即時分析環境條件的變化，預測所述個性化急救方案在不同決策路徑下的結果，對所述個性化急救方案通過虛擬現實技術創建的急救場景模擬平臺進行預演測試，根據預演結果對急救策略進行優化調整，得到優化后的急救策略；

6、利用4g/5g網絡建立現場急救人員與專業醫療人員之間的實時通訊連接，整合多方專家意見，對所述優化后的急救策略進行改進，生成包含遠程指導支持和現場急救行動計劃的綜合急救行動方案。

7、可選地，所述根據所述環境因素評估結果和從可穿戴醫療設備獲得的傷患生命體征數據，結合地理定位服務提供的最近醫療機構位置信息，利用深度學習算法進行分析處理，生成個性化急救方案，包括：

8、對所述環境因素評估結果與從可穿戴醫療設備獲得的傷患生命體征數據進行整合，得到綜合急救輸入數據；

9、基于地理定位服務提供的最近醫療機構位置信息，對所述綜合急救輸入數據進行關聯處理，并結合地理位置對急救措施的影響，生成地理位置優化的急救輸入數據；

10、利用卷積神經網絡對所述地理位置優化的急救輸入數據進行特征提取和模式識別，并分析不同環境條件和生理狀態下的最優急救措施組合，生成初步急救方案；

11、基于歷史急救案案例的推理技術對所述初步急救方案進行匹配和調整，生成個性化急救方案。

12、可選地，所述利用卷積神經網絡對所述地理位置優化的急救輸入數據進行特征提取和模式識別，并分析不同環境條件和生理狀態下的最優急救措施組合，生成初步急救方案，包括：

13、利用卷積神經網絡對所述地理位置優化的急救輸入數據進行特征提取處理，得到多層特征表示；

14、利用池化層對所述多層特征表示進行簡化，得到簡化后的特征表示；

15、利用全連接層結合激活函數對所述簡化后的特征表示進行轉換，生成綜合特征向量；

16、根據所述綜合特征向量，應用回歸算法分析不同條件下的最優急救措施組合，得到急救措施的概率分布，并基于所述概率分布，生成初步急救方案。

17、可選地，所述基于動態規劃算法持續監控并即時分析環境條件的變化，預測所述個性化急救方案在不同決策路徑下的結果，對所述個性化急救方案通過虛擬現實技術創建的急救場景模擬平臺進行預演測試，根據預演結果對急救策略進行優化調整，得到優化后的急救策略，包括：

18、利用動態規劃算法，對事故發生地的實時環境條件變化進行持續監控和即時分析處理，預測所述個性化急救方案在不同時間點、不同條件下面臨的環境挑戰，得到環境變化預測結果；

19、根據所述環境變化預測結果，結合所述個性化急救方案中的措施組合，利用馬爾可夫決策過程模型進行分析處理，評估每種路徑的成功概率和潛在風險，生成多條決策路徑和預期結果；

20、基于虛擬現實技術創建的急救場景模擬平臺，對所述多條決策路徑和預期結果進行預演測試處理，檢驗不同決策路徑的實際效果，得到預演測試反饋信息；

21、根據所述預演測試反饋信息，對所述個性化急救方案進行針對性優化調整，生成優化后的急救策略，其中，調整內容包括急救步驟的順序調整和資源分配的重新規劃。

22、可選地，所述利用動態規劃算法，對事故發生地的實時環境條件變化進行持續監控和即時分析處理，預測所述個性化急救方案在不同時間點、不同條件下面臨的環境挑戰，得到環境變化預測結果，包括：

23、利用部署在現場或遠程服務器上的傳感器網絡，采集事故發生地的實時環境參數，其中，所述實時環境參數包括溫度，濕度和空氣質量；

24、基于所述實時環境參數，利用動態規劃算法中的狀態空間表示法，構建事故發生地環境條件的狀態模型，其中，所述狀態模型用于描述環境條件隨時間和空間的變化規律，生成環境狀態模型；

25、利用動態規劃算法中的價值迭代方法和所述環境狀態模型，對環境條件的變化趨勢進行預測，預測所述個性化急救方案在不同時間點、不同條件下面臨的環境挑戰，得到環境變化的時間序列預測結果；

26、根據所述環境變化的時間序列預測結果，識別出對急救行動產生重大影響的關鍵環境因素及變化趨勢，生成環境變化預測結果。

27、可選地，所述根據所述環境變化預測結果，結合所述個性化急救方案中的措施組合，利用馬爾可夫決策過程模型進行分析處理，評估每種路徑的成功概率和潛在風險，生成多條決策路徑和預期結果，包括：

28、對所述環境變化預測結果和所述個性化急救方案中的措施組合進行整合，得到綜合急救決策輸入數據；

29、基于馬爾可夫決策過程模型，對所述綜合急救決策輸入數據進行狀態空間定義處理，識別所有急救行動作為狀態轉移，并確定每個狀態下采取不同行動的概率分布，生成急救行動狀態轉移圖；

30、利用所述急救行動狀態轉移圖，結合馬爾可夫決策過程模型的價值迭代算法，對每種急救路徑進行價值評估，生成各路徑的價值評估結果，其中，價值評估內容包括路徑的成功概率、所需時間、資源消耗和潛在風險；

31、根據所述各路徑的價值評估結果，確定出每條路徑預測執行后的預期結果，生成多條決策路徑和預期結果。

32、可選地，所述利用4g/5g網絡建立現場急救人員與專業醫療人員之間的實時通訊連接，整合多方專家意見，對所述優化后的急救策略進行改進，生成包含遠程指導支持和現場急救行動計劃的綜合急救行動方案，包括：

33、利用4g/5g網絡技術，建立現場急救人員與專業醫療人員之間的實時通訊連接，得到穩定通訊鏈路；

34、利用所述穩定通訊鏈路，將傷患生命體征數據、環境因素評估結果及個性化急救方案傳輸給醫療專家，以獲取醫療專家的專家參考信息；

35、整合多位不同領域醫療專家的意見，基于所述專家參考信息，結合虛擬現實技術創建的急救場景模擬平臺，對優化后的急救策略進行模擬演練和調整處理，形成集體智慧改進方案；

36、根據所述集體智慧改進方案，制定現場急救行動計劃；

37、基于所述集體智慧改進方案和現場急救行動計劃，生成包含遠程指導支持和現場急救行動計劃的綜合急救行動方案。

38、第二方面，本技術實施例提供了一種基于環境適應性的急救系統，包括：

39、收集模塊，用于收集事故發生地的溫度、濕度的環境信息，評估環境對傷患造成的額外風險，得到環境因素評估結果；

40、分析模塊，用于根據所述環境因素評估結果和從可穿戴醫療設備獲得的傷患生命體征數據，結合地理定位服務提供的最近醫療機構位置信息，利用深度學習算法進行分析處理，生成個性化急救方案；

41、預測模塊，用于基于動態規劃算法持續監控并即時分析環境條件的變化，預測不同決策路徑下的結果，對所述個性化急救方案通過虛擬現實技術創建的急救場景模擬平臺進行預演測試，根據預演結果對急救策略進行優化調整，得到優化后的急救策略；

42、整合模塊，用于利用4g/5g網絡建立現場急救人員與專業醫療人員之間的實時通訊連接，整合多方專家意見形成集體智慧，對所述優化后的急救策略進行進一步提升處理，生成包含遠程指導支持和現場急救行動計劃的綜合急救行動方案。

43、第三方面，本技術實施例提供了一種計算設備，包括處理組件以及存儲組件；所述存儲組件存儲一個或多個計算機指令；所述一個或多個計算機指令用以被所述處理組件調用執行，實現如上述第一方面所述的一種基于環境適應性的急救方法。

44、第四方面，本技術實施例提供了一種計算機存儲介質，存儲有計算機程序，所述計算機程序被計算機執行時，實現如第一方面所述的一種基于環境適應性的急救方法。

45、在本技術實施例中，收集事故發生地的溫度、濕度的環境信息，評估環境對傷患造成的額外風險，得到環境因素評估結果；根據所述環境因素評估結果和從可穿戴醫療設備獲得的傷患生命體征數據，結合地理定位服務提供的最近醫療機構位置信息，利用深度學習算法進行分析處理，生成個性化急救方案；基于動態規劃算法持續監控并即時分析環境條件的變化，預測所述個性化急救方案在不同決策路徑下的結果，對所述個性化急救方案通過虛擬現實技術創建的急救場景模擬平臺進行預演測試，根據預演結果對急救策略進行優化調整，得到優化后的急救策略；利用4g/5g網絡建立現場急救人員與專業醫療人員之間的實時通訊連接，整合多方專家意見，對所述優化后的急救策略進行改進，生成包含遠程指導支持和現場急救行動計劃的綜合急救行動方案。

46、本技術技術方案具有以下有益效果：

47、本技術通過實時環境監測和數據分析，能夠迅速評估環境對傷患的影響，快速生成個性化的急救方案。利用動態規劃算法和虛擬現實技術預演不同決策路徑的結果，確保急救策略的優化和科學性。借助4g/5g網絡實現現場急救人員與專業醫療人員的實時通訊，整合多方專家意見，提供即時遠程指導和支持。綜合考慮環境因素、生命體征和地理位置信息，制定更加全面和有效的急救行動方案，從而提高救治的成功率。通過虛擬現實技術模擬急救場景，為急救人員提供了更真實的培訓環境，提升了他們的應急處理能力。

48、進一步地，本技術實施例還對環境因素評估結果與可穿戴醫療設備獲得的傷患生命體征數據進行整合，得到綜合急救輸入數據；基于地理定位服務提供的最近醫療機構位置信息，關聯處理綜合急救輸入數據，并結合地理位置對急救措施的影響，生成地理位置優化的急救輸入數據。利用卷積神經網絡對地理位置優化的急救輸入數據進行特征提取和模式識別，并分析不同環境條件和生理狀態下的最優急救措施組合，生成初步急救方案，并通過歷史急救案例的推理技術對初步方案進行匹配和調整，最終生成個性化急救方案。此外，采用動態規劃算法持續監控并即時分析事故發生地的實時環境變化，預測個性化急救方案在不同決策路徑下的結果，結合馬爾可夫決策過程模型評估每種路徑的成功概率和潛在風險，生成多條決策路徑和預期結果。通過虛擬現實技術創建的急救場景模擬平臺預演測試這些路徑的實際效果，根據反饋信息針對性優化調整急救步驟順序和資源分配，最終生成優化后的急救策略。

49、通過上述方法，顯著提升了急救響應的速度和準確性，通過全面考慮環境因素、生命體征和地理位置信息，確保了個性化急救方案的科學性和有效性。動態監控和即時分析環境變化，結合馬爾可夫決策過程模型和虛擬現實技術，不僅提高了決策的科學性和靈活性，還增強了應對復雜情況的能力，從而大幅提升了救治成功率。實時通訊連接專業醫療人員，進一步優化了急救策略，確保現場急救人員能夠獲得最及時、最專業的指導和支持，整體提高了急救行動的效果和效率。

50、本技術的這些方面或其他方面在以下實施例的描述中會更加簡明易懂。