[发明专利]基于5G网络的院前急救智能预案推送方法

说明书

本发明涉及基于5G网络的院前急救智能预案推送方法，其包括以下步骤：步骤一：利用5G网络接收从移动急救终端发送的病情信息，病情信息包括病种信息、至少一个患者主诉信息和至少一个患者体征信息；步骤二：根据病情信息和已训练好的随机森林预案分类模型，获得与病情信息对应的院前急救预案分类号码；步骤三：根据院前急救预案分类号码，获取相应的院前急救预案内容信息；步骤四：利用5G网络向移动急救终端发送院前急救预案内容信息。该方法基于5G和人工智能技术，及时将院前急救内容推送到院前急救医务人员，提高院前急救的救治能力和效率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及基于5G网络的院前急救智能 预案推送方法。

背景技术

院前急救是指患者被送上救护车和到达医院急诊科之间的救治环节， 院前急救中患者的处置是否恰当，对后续的救治和康复有非常关键的影响。 然而，目前的救护车是一个数字孤岛，和医院之间尚未实现充分的信息共 享和无缝的流程对接，院前患者的临床数据无法实时传送到院内，使得院 内的救治能力无法及时延伸到救护车内，与院前急救医务人员形成有效协 同，导致目前院前急救整体质量不高，影响了患者后续的救治效果。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明的目的是提供一种基于5G网络的院前急 救智能预案推送方法，该方法基于5G和人工智能技术，及时将院前急救内 容推送到院前急救医务人员，提高院前急救的救治能力和效率。

为实现本发明的目的，本发明提供了基于5G网络的院前急救智能预案 推送方法，其包括以下步骤：

步骤一：利用5G网络接收从移动急救终端发送的病情信息，病情信息 包括病种信息、至少一个患者主诉信息和至少一个患者体征信息；

步骤二：根据病情信息和已训练好的随机森林预案分类模型，获得与 病情信息对应的院前急救预案分类号码；

步骤三：根据院前急救预案分类号码，获取相应的院前急救预案内容 信息；

步骤四：利用5G网络向移动急救终端发送院前急救预案内容信息。

进一步的技术方案是，在步骤一中，从移动急救终端发送的病情信息 是由医务人员在移动急救终端上点选预设的病种标准化选项从而形成的病 种信息，以及医务人员在选择病种信息后点选移动急救终端上显示的与所 选的病种信息对应的预设患者主诉标准化选项以及预设患者体征标准化选 项而形成的患者主诉信息和患者体征信息而构成。

进一步的技术方案是，预设患者主诉标准化选项和预设患者体征标准 化选项分别包括多个选项组，一个选项组对应于一个特征类别；每个选项 组包括多个子选项，子选项对应于特征类别的具体特征；医务人员在预设 患者主诉标准化选项和预设患者体征标准化选项上分别点选至少一个特征 类别中的子选项而形成的患者主诉信息和患者体征信息；移动急救终端在 接收点选后，接收发送指令，再利用5G网络发送病情信息。

进一步的技术方案是，在步骤三中，根据院前急救预案分类号码，在 预设的预案数据库中获取与院前急救预案分类号码对应的院前急救预案内 容信息。

进一步的技术方案是，随机森林预案分类模型的训练方法包括以下步 骤：

步骤1：获取各个急救病种的院前急救预案数据集；院前急救预案数据 集包括N个行，N为正整数，每个行对应于某个样本的数据集；院前急救预 案数据集包括M个列，M为正整数，列包括至少一个患者主诉特征、至少一 个患者体征特征和院前急救内容；

步骤2：针对各个急救病种，根据对应的院前急救预案数据集，分别采 用随机森林预案分类模型进行训练和测试。

进一步的技术方案是，在步骤1中，针对各个急救病种在急诊急救专 家共识中获取各个急救病种的院前急救预案数据集。