基于深度学习的批量伤员移送医治策略控制系统及方法

本发明涉及控制系统，特别是涉及一种基于深度学习的批量伤员移送医治策略控制系统及方法。

背景技术：

1、现有的伤员移送方式一般是指定伤员所移送的医院，将受伤的伤员移送至指定的医院，还有一种是就近移送原则，即将受伤的伤员移送至距离最近的医院，现有的移送方式不灵活，没有综合考虑多种情况，如伤员受的是枪伤，而最近的医院没有能力处理枪伤，那将该伤员送到最近的医院反而是浪费了最佳治疗时间，如指定的医院距离伤员受伤地点较远，将伤员送至指定医院会耽误该伤员的治疗，降低伤员的治愈成功率，等等。基于此，本发明进行了多重考虑，设计了一种基于深度学习的批量伤员移送医治策略控制系统及方法。

技术实现思路

1、本发明针对现有技术存在的问题和不足，提供一种基于深度学习的批量伤员移送医治策略控制系统及方法。

2、本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的：

3、本发明提供一种基于深度学习的批量伤员移送医治策略控制系统，其特点在于，其包括各种伤类对应的多个第一医疗机构所对应的第一医疗机构管理系统和伤员移送医治策略控制中心；

4、所述伤员移送医治策略控制中心用于获取待移送的批量伤员中每个伤员的伤情信息，伤情信息包括伤员的身份信息、性别、年龄、体温、血压、血氧、心率、受伤时间、伤类、伤部、伤型、伤势、并发症信息和伤情初步已处理操作，并发症信息包括是否有并发症及在有并发症时的具体并发症；

5、所述伤员移送医治策略控制中心还用于将伤员的性别、年龄、体温、血压、血氧、心率、受伤时间、伤类、伤部、伤型、伤势、并发症信息和伤情初步已处理操作输入至训练好的深度学习模型中进行学习以获得该伤员的伤情可等待医治时间，从而获得每个待移送的伤员的伤情可等待医治时间；

6、所述伤员移送医治策略控制中心还用于基于伤类将属于同一伤类的伤员划分至对应的伤员伤类集合中，共划分出m个伤员伤类集合，对每个伤员伤类集合中的每一伤员基于其伤情可等待医治时间分析该伤员的伤类等级，伤类等级包括轻伤类等级、中伤类等级、重伤类等级和危重伤类等级；

7、所述伤员移送医治策略控制中心还用于对每个伤员伤类集合中的伤员按照伤类等级由高至低的顺序进行优先级排序，同一伤类等级的伤员具有相同的优先级，共排序出k个优先级；

8、所述伤员移送医治策略控制中心还用于针对第m个伤员伤类集合中的第k个优先级，计算第m个伤员伤类集合中的第k个优先级中的每个伤员到达其伤类的伤类等级所对应的每个第一医疗机构的移送时间，并基于其伤类的伤类等级所对应的每个第一医疗机构的伤类治疗当前情况分析所对应的每个第一医疗机构的医疗机构医治等待时间，其伤类的伤类等级所对应的每个第一医疗机构的医疗机构医治等待时间和移送时间取最大值，最大值小于该伤员的伤情可等待医治时间的第一医疗机构为可送达的第一医疗机构，从中选出一个可送达的第一医疗机构作为目标第一医疗机构，安排该伤员移送至目标第一医疗机构，并将该伤员的伤情信息、伤情可等待医治时间和移送时间传输给目标第一医疗机构对应的第一医疗机构管理系统，并基于移送时间发出提醒信息给该第一医疗机构管理系统以便目标第一医疗机构安排医护人员接收该伤员，其中m依次取值为1-m，k依次取值为1-k，m、m、k和k均为正整数。

9、本发明还提供一种基于深度学习的批量伤员移送医治策略控制方法，其特点在于，其包括以下步骤：

10、s1、伤员移送医治策略控制中心获取待移送的批量伤员中每个伤员的伤情信息，伤情信息包括伤员的身份信息、性别、年龄、体温、血压、血氧、心率、受伤时间、伤类、伤部、伤型、伤势、并发症信息和伤情初步已处理操作，并发症信息包括是否有并发症及在有并发症时的具体并发症；

11、s2、所述伤员移送医治策略控制中心将伤员的性别、年龄、体温、血压、血氧、心率、受伤时间、伤类、伤部、伤型、伤势、并发症信息和伤情初步已处理操作输入至训练好的深度学习模型中进行学习以获得该伤员的伤情可等待医治时间，从而获得每个待移送的伤员的伤情可等待医治时间；

12、s3、所述伤员移送医治策略控制中心基于伤类将属于同一伤类的伤员划分至对应的伤员伤类集合中，共划分出m个伤员伤类集合，对每个伤员伤类集合中的每一伤员基于其伤情可等待医治时间分析该伤员的伤类等级，伤类等级包括轻伤类等级、中伤类等级、重伤类等级和危重伤类等级；

13、s4、所述伤员移送医治策略控制中心对每个伤员伤类集合中的伤员按照伤类等级由高至低的顺序进行优先级排序，同一伤类等级的伤员具有相同的优先级，共排序出k个优先级；

14、s5、所述伤员移送医治策略控制中心针对第m个伤员伤类集合中的第k个优先级，计算第m个伤员伤类集合中的第k个优先级中的每个伤员到达其伤类的伤类等级所对应的每个第一医疗机构的移送时间，并基于其伤类的伤类等级所对应的每个第一医疗机构的伤类治疗当前情况分析所对应的每个第一医疗机构的医疗机构医治等待时间，其伤类的伤类等级所对应的每个第一医疗机构的医疗机构医治等待时间和移送时间取最大值，最大值小于该伤员的伤情可等待医治时间的第一医疗机构为可送达的第一医疗机构，从中选出一个可送达的第一医疗机构作为目标第一医疗机构，安排该伤员移送至目标第一医疗机构，并将该伤员的伤情信息、伤情可等待医治时间和移送时间传输给目标第一医疗机构对应的第一医疗机构管理系统，并基于移送时间发出提醒信息给该第一医疗机构管理系统以便目标第一医疗机构安排医护人员接收该伤员，其中m依次取值为1-m，k依次取值为1-k，m、m、k和k均为正整数。

15、本发明的积极进步效果在于：

16、本发明进行了多重考虑，考虑到了伤员的伤情可等待医治时间、不同伤类的伤类等级均对应有合适的能治疗此等级的伤类的医疗机构、到达伤员的伤类的伤类等级所对应的每个第一医疗机构的移送时间、每个第一医疗机构的医疗机构医治等待时间等因素，能够获得相对合适的第一医疗机构，有利于更合理的对伤员进行后送，有效提高批量伤员的移送效率，提高伤员的治愈率。

技术特征：

1.一种基于深度学习的批量伤员移送医治策略控制系统，其特征在于，其包括各种伤类对应的多个第一医疗机构所对应的第一医疗机构管理系统和伤员移送医治策略控制中心；

2.如权利要求1所述的基于深度学习的批量伤员移送医治策略控制系统，其特征在于，所述伤员移送医治策略控制中心还用于构建不同的深度学习模型，初始化每个深度学习模型的超参数；

3.如权利要求1所述的基于深度学习的批量伤员移送医治策略控制系统，其特征在于，所述伤员移送医治策略控制中心还用于针对第m个伤员伤类集合中的第k个优先级中的每个伤员，判断最大值小于该伤员的伤情可等待医治时间的第一医疗机构的数量，当数量为零时，直接将其伤类的伤类等级所对应的第一医疗机构中移送时间最短对应的第一医疗机构作为目标第一医疗机构，安排该伤员移送至目标第一医疗机构，并将该伤员的伤情信息、伤情可等待医治时间和移送时间传输给目标第一医疗机构对应的第一医疗机构管理系统，并基于移送时间发出紧急救援提醒信息给该第一医疗机构管理系统以便目标第一医疗机构安排医护人员接收该伤员并立即紧急救援；当数量为一个时，直接将此第一医疗机构作为目标第一医疗机构，安排该伤员移送至目标第一医疗机构，并将该伤员的伤情信息、伤情可等待医治时间和移送时间传输给目标第一医疗机构对应的第一医疗机构管理系统，并基于移送时间发出接收提醒信息给该第一医疗机构管理系统以便目标第一医疗机构安排医护人员接收该伤员；当数量为多个时，从可送达的第一医疗机构中选择移送时间最短对应的第一医疗机构作为目标第一医疗机构，安排该伤员移送至目标第一医疗机构，并将该伤员的伤情信息、伤情可等待医治时间和移送时间传输给目标第一医疗机构对应的第一医疗机构管理系统，并基于移送时间发出接收提醒信息给该第一医疗机构管理系统以便目标第一医疗机构安排医护人员接收该伤员。

4.如权利要求1所述的基于深度学习的批量伤员移送医治策略控制系统，其特征在于，所述系统还包括每个第一医疗机构管理系统所管理的每一伤类对应的多个可移送的第二医疗机构对应的第二医疗机构管理系统；

5.如权利要求1所述的基于深度学习的批量伤员移送医治策略控制系统，其特征在于，该伤员的伤类有多种时，选择最严重的伤类作为伤情信息中的伤类。

6.一种基于深度学习的批量伤员移送医治策略控制方法，其特征在于，其包括以下步骤：

7.如权利要求6所述的基于深度学习的批量伤员移送医治策略控制方法，其特征在于，在步骤s1之前包括以下步骤：所述伤员移送医治策略控制中心构建不同的深度学习模型，初始化每个深度学习模型的超参数；

8.如权利要求6所述的基于深度学习的批量伤员移送医治策略控制方法，其特征在于，在步骤s5中，所述伤员移送医治策略控制中心针对第m个伤员伤类集合中的第k个优先级中的每个伤员，判断最大值小于该伤员的伤情可等待医治时间的第一医疗机构的数量，当数量为零时，直接将其伤类的伤类等级所对应的第一医疗机构中移送时间最短对应的第一医疗机构作为目标第一医疗机构，安排该伤员移送至目标第一医疗机构，并将该伤员的伤情信息、伤情可等待医治时间和移送时间传输给目标第一医疗机构对应的第一医疗机构管理系统，并基于移送时间发出紧急救援提醒信息给该第一医疗机构管理系统以便目标第一医疗机构安排医护人员接收该伤员并立即紧急救援；当数量为一个时，直接将此第一医疗机构作为目标第一医疗机构，安排该伤员移送至目标第一医疗机构，并将该伤员的伤情信息、伤情可等待医治时间和移送时间传输给目标第一医疗机构对应的第一医疗机构管理系统，并基于移送时间发出接收提醒信息给该第一医疗机构管理系统以便目标第一医疗机构安排医护人员接收该伤员；当数量为多个时，从可送达的第一医疗机构中选择移送时间最短对应的第一医疗机构作为目标第一医疗机构，安排该伤员移送至目标第一医疗机构，并将该伤员的伤情信息、伤情可等待医治时间和移送时间传输给目标第一医疗机构对应的第一医疗机构管理系统，并基于移送时间发出接收提醒信息给该第一医疗机构管理系统以便目标第一医疗机构安排医护人员接收该伤员。

9.如权利要求6所述的基于深度学习的批量伤员移送医治策略控制方法，其特征在于，在步骤s5之后包括以下步骤：所述第一医疗机构管理系统在某一伤员还需再移送时，将需再移送的该伤员的最新伤情信息传输给伤员移送医治策略控制中心，最新伤情信息包括伤情已治疗信息和伤情可等待医治估计时间；

10.如权利要求6所述的基于深度学习的批量伤员移送医治策略控制方法，其特征在于，在步骤s1中，该伤员的伤类有多种时，选择最严重的伤类作为伤情信息中的伤类。

技术总结本发明基于深度学习的批量伤员移送医治策略控制系统及方法，伤员移送医治策略控制中心获取待移送的批量伤员中每个伤员的伤情信息；将伤员的伤情信息输入至训练好的深度学习模型中学习获得该伤员的伤情可等待医治时间；将属于同一伤类的伤员划分至对应的伤员伤类集合中，对每个伤员伤类集合中每一伤员分析其伤类等级；对每个伤员伤类集合中的伤员按照伤类等级由高至低的顺序进行优先级排序；计算第m个伤员伤类集合中第k个优先级中每个伤员到达其伤类等级对应的每个第一医疗机构的移送时间和医疗机构医治等待时间，两者取最大值，最大值小于该伤员的伤情可等待医治时间的为可送达的第一医疗机构，从中选出一个作为目标第一医疗机构安排移送。技术研发人员：刘悦,禹媛,吴蕊,郭连瑞受保护的技术使用者：首都医科大学宣武医院技术研发日：技术公布日：2024/11/18