本發(fā)明涉及院前急救管理與大數(shù)據(jù)分析，具體為院前急救大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著醫(yī)療急救服務(wù)需求的不斷增長，院前急救系統(tǒng)的重要性愈發(fā)突出。特別是在面對心腦血管疾病、中暑等急危重癥時，院前急救的響應(yīng)速度和資源配置直接影響患者的救治成功率和生命安全。近年來，大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能技術(shù)以及可視化工具的快速發(fā)展，為急救系統(tǒng)提供了實現(xiàn)精確管理和高效資源調(diào)度的技術(shù)基礎(chǔ)。然而，由于院前急救數(shù)據(jù)的多源性和復(fù)雜性，如何實現(xiàn)對這些數(shù)據(jù)的高效整合與分析，始終是一個重要的技術(shù)難題。

2、現(xiàn)有技術(shù)中，急救數(shù)據(jù)處理與分析主要依賴于單一模塊或功能的實現(xiàn)。例如，通過人工記錄報警內(nèi)容并手動錄入系統(tǒng)的方式進行數(shù)據(jù)管理，或依靠簡單的統(tǒng)計方法對報警數(shù)據(jù)進行趨勢分析。此外，對于急救站的選址優(yōu)化，多數(shù)仍基于靜態(tài)地理數(shù)據(jù)和經(jīng)驗規(guī)則進行規(guī)劃，缺乏科學(xué)的動態(tài)分析支持。在可視化展示方面，一些系統(tǒng)僅能呈現(xiàn)簡單的報警數(shù)據(jù)，難以形成與實際需求高度匹配的多維動態(tài)展示。

3、現(xiàn)有技術(shù)的主要問題在于對院前急救數(shù)據(jù)的處理和分析效率不足。尤其是在緊急情況下，由于報警內(nèi)容多為語音信息且數(shù)據(jù)更新頻繁，傳統(tǒng)的人工處理方式難以及時、高效地完成信息錄入和分析。同時，現(xiàn)有的報警數(shù)據(jù)展示方式過于單一，缺乏對報警熱點、急救站覆蓋范圍等數(shù)據(jù)的動態(tài)可視化呈現(xiàn)，難以為急救決策提供足夠的支持。這種不足在資源有限、需求波動大的急救場景下尤為突出。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了院前急救大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用系統(tǒng)，解決了院前急救系統(tǒng)中數(shù)據(jù)處理效率低、報警信息錄入不及時以及急救資源配置和動態(tài)可視化不足的問題。

2、為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實現(xiàn)：院前急救大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用系統(tǒng)，包括：

3、氣溫與疾病報警量及救治效果分析模塊，用于基于歷史氣象數(shù)據(jù)和疾病報警數(shù)據(jù)，分析氣象條件與特定疾病報警量及救治效果的相關(guān)關(guān)系；

4、急救站選址優(yōu)化模塊，用于基于現(xiàn)有急救站位置、報警點地理位置及歷史報警數(shù)據(jù)，優(yōu)化新增急救站點的位置，減少急救半徑及平均響應(yīng)時間；

5、報警地址熱力圖生成模塊，用于根據(jù)報警數(shù)據(jù)生成報警地址的空間分布熱力圖；

6、智能語音文字轉(zhuǎn)換模塊，用于將報警人語音信息自動轉(zhuǎn)換為文字，并提取關(guān)鍵信息結(jié)構(gòu)化錄入至急救派單系統(tǒng)；

7、大數(shù)據(jù)可視化展示模塊，用于實時展示院前急救相關(guān)數(shù)據(jù)的動態(tài)趨勢、報警熱點分布及急救站覆蓋范圍。

8、優(yōu)選的，所述氣溫與疾病報警量及救治效果分析模塊通過建立多變量回歸模型，計算氣象因素，包括氣溫、濕度、氣壓和降雨量，與疾病報警量之間的關(guān)系，并輸出回歸分析結(jié)果，用于預(yù)測未來報警趨勢。

9、優(yōu)選的，所述多變量回歸模型通過以下公式進行描述：

10、

11、其中，yalarm為報警量，tavg為平均氣溫，h為濕度，p為氣壓，r為降雨量，β0為常數(shù)項，β1,β2,β3,β4,β5為回歸系數(shù)。

12、優(yōu)選的，所述急救站選址優(yōu)化模塊基于報警點與急救站點之間的地理距離，通過最短路徑算法計算響應(yīng)時間，并利用優(yōu)化算法確定新增急救站的最優(yōu)位置，使得新增站點的覆蓋范圍最小化平均響應(yīng)時間。

13、優(yōu)選的，所述優(yōu)化算法采用遺傳算法或模擬退火算法，基于報警點的空間分布和報警頻次權(quán)重，生成急救站新增選址方案，并對覆蓋范圍進行可視化。

14、優(yōu)選的，所述報警地址熱力圖生成模塊采用核密度估計算法對報警地址進行空間分布分析，并通過平滑參數(shù)調(diào)節(jié)，生成報警熱點區(qū)域分布圖。

15、優(yōu)選的，所述核密度估計算法對報警地址的密度分布函數(shù)進行計算，使用高斯核函數(shù)，并根據(jù)報警點的地理位置坐標(biāo)和報警頻次生成空間密度分布結(jié)果。

16、優(yōu)選的，所述智能語音文字轉(zhuǎn)換模塊利用語音識別模型對報警人的語音輸入進行識別，生成文字信息并自動提取呼救地址、病人年齡、病情描述等關(guān)鍵信息，錄入急救派單系統(tǒng)。

17、優(yōu)選的，所述語音識別模型采用基于深度學(xué)習(xí)的語音識別框架，并通過命名實體識別技術(shù)提取語義關(guān)鍵信息。

18、優(yōu)選的，所述大數(shù)據(jù)可視化展示模塊采用可視化工具生成包含以下信息的動態(tài)展示界面：

19、不同時間段的報警趨勢折線圖；

20、報警地址熱力圖；

21、急救站點覆蓋范圍分布圖；

22、各疾病類型報警占比的餅狀圖。

23、本發(fā)明提供了院前急救大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用系統(tǒng)。具備以下有益效果：

24、1、本發(fā)明采用基于多模塊協(xié)作的大數(shù)據(jù)分析與可視化技術(shù)方案，達到了對院前急救數(shù)據(jù)的實時動態(tài)管理和直觀呈現(xiàn)的技術(shù)效果。相較于現(xiàn)有技術(shù)中單一數(shù)據(jù)展示或無整合性的技術(shù)方案，解決了因數(shù)據(jù)孤立、處理遲緩導(dǎo)致急救決策滯后的問題，大幅提升了急救資源的利用效率和調(diào)度響應(yīng)速度。

25、2、本發(fā)明通過引入智能語音文字轉(zhuǎn)換模塊，采用深度學(xué)習(xí)模型實現(xiàn)語音報警內(nèi)容的高效文字化和關(guān)鍵信息結(jié)構(gòu)化提取，達到了簡化報警處理流程和降低接警出錯率的技術(shù)效果。與現(xiàn)有技術(shù)中依賴人工記錄或模板化識別的方案相比，解決了識別效率低、信息錄入易遺漏的不足，顯著提升了報警處理自動化程度。

26、3、本發(fā)明采用核密度估計結(jié)合地理信息系統(tǒng)的熱力圖生成技術(shù)方案，達到了對報警點空間分布進行精確統(tǒng)計并可視化呈現(xiàn)的技術(shù)效果。相比傳統(tǒng)基于簡單統(tǒng)計或手動分析報警熱點的技術(shù)方案，解決了報警熱點區(qū)域動態(tài)變化難以快速追蹤和量化分析的不足，為急救站選址優(yōu)化和重點區(qū)域資源配置提供了科學(xué)依據(jù)。

27、4、本發(fā)明通過構(gòu)建急救站選址優(yōu)化模塊，采用路徑計算與優(yōu)化算法相結(jié)合的技術(shù)方案，達到了最小化急救響應(yīng)時間和合理規(guī)劃急救站點布局的技術(shù)效果。不同于現(xiàn)有技術(shù)中單純依賴經(jīng)驗或靜態(tài)分析方法進行站點規(guī)劃的技術(shù)方案，解決了急救站點覆蓋范圍不足和資源浪費的問題，同時增強了急救服務(wù)的精準(zhǔn)性和公平性。

技術(shù)特征：

1.院前急救大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用系統(tǒng)，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的院前急救大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用系統(tǒng)，其特征在于，所述氣溫與疾病報警量及救治效果分析模塊通過建立多變量回歸模型，計算氣象因素，包括氣溫、濕度、氣壓和降雨量，與疾病報警量之間的關(guān)系，并輸出回歸分析結(jié)果，用于預(yù)測未來報警趨勢。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的院前急救大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用系統(tǒng)，其特征在于，所述多變量回歸模型通過以下公式進行描述：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的院前急救大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用系統(tǒng)，其特征在于，所述急救站選址優(yōu)化模塊基于報警點與急救站點之間的地理距離，通過最短路徑算法計算響應(yīng)時間，并利用優(yōu)化算法確定新增急救站的最優(yōu)位置，使得新增站點的覆蓋范圍最小化平均響應(yīng)時間。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的院前急救大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用系統(tǒng)，其特征在于，所述優(yōu)化算法采用遺傳算法或模擬退火算法，基于報警點的空間分布和報警頻次權(quán)重，生成急救站新增選址方案，并對覆蓋范圍進行可視化。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的院前急救大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用系統(tǒng)，其特征在于，所述報警地址熱力圖生成模塊采用核密度估計算法對報警地址進行空間分布分析，并通過平滑參數(shù)調(diào)節(jié)，生成報警熱點區(qū)域分布圖。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的院前急救大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用系統(tǒng)，其特征在于，所述核密度估計算法對報警地址的密度分布函數(shù)進行計算，使用高斯核函數(shù)，并根據(jù)報警點的地理位置坐標(biāo)和報警頻次生成空間密度分布結(jié)果。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的院前急救大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用系統(tǒng)，其特征在于，所述智能語音文字轉(zhuǎn)換模塊利用語音識別模型對報警人的語音輸入進行識別，生成文字信息并自動提取呼救地址、病人年齡、病情描述等關(guān)鍵信息，錄入急救派單系統(tǒng)。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的院前急救大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用系統(tǒng)，其特征在于，所述語音識別模型采用基于深度學(xué)習(xí)的語音識別框架，并通過命名實體識別技術(shù)提取語義關(guān)鍵信息。

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的院前急救大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用系統(tǒng)，其特征在于，所述大數(shù)據(jù)可視化展示模塊采用可視化工具生成包含以下信息的動態(tài)展示界面：

技術(shù)總結(jié)
本申請涉及院前急救管理與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了院前急救大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用系統(tǒng)，包括氣溫與疾病報警量及救治效果分析模塊、急救站選址優(yōu)化模塊、報警地址熱力圖生成模塊、智能語音文字轉(zhuǎn)換模塊以及大數(shù)據(jù)可視化展示模塊。通過對氣象數(shù)據(jù)、報警數(shù)據(jù)及地理位置信息的采集、處理和分析，系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)氣象條件與疾病報警關(guān)聯(lián)分析，優(yōu)化急救站點布局，生成動態(tài)報警熱點熱力圖，并通過智能語音文字轉(zhuǎn)換實現(xiàn)報警信息的自動化錄入和結(jié)構(gòu)化管理。結(jié)合大數(shù)據(jù)可視化展示模塊，系統(tǒng)可直觀呈現(xiàn)報警趨勢、急救覆蓋范圍及報警熱點變化，為急救資源調(diào)度和站點規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。本發(fā)明提高了院前急救系統(tǒng)的響應(yīng)效率。

技術(shù)研發(fā)人員：李帥
受保護的技術(shù)使用者：德州市120急救調(diào)度指揮中心
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/8