[发明专利]应急预案的匹配方法及紧急医学救援协同指挥平台系统有效
申请号: | 202310745981.1 | 申请日: | 2023-06-25 |
公开(公告)号: | CN116542241B | 公开(公告)日: | 2023-09-08 |
发明(设计)人: | 古绍俊;冯思伟;杨靖;廖小雪 | 申请(专利权)人: | 四川蔚丰云联信息科技有限公司 |
主分类号: | G06F40/226 | 分类号: | G06F40/226;G06F18/24;G06F40/166;G06N3/08;G06Q10/06;G06Q50/22;G10L15/06;G10L15/08;G10L15/16;G10L15/183;G10L15/26;G10L15/30 |
代理公司: | 成都行之智信知识产权代理有限公司 51256 | 代理人: | 马丽青 |
地址: | 610000 四川省成都*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 应急 预案 匹配 方法 紧急 医学 救援 协同 指挥 平台 系统 | ||
本发明涉及紧急医学救援技术领域,公开了一种应急预案的匹配方法及紧急医学救援协同指挥平台系统,包括:S1、通过上报平台获取相关的语音上报信息,并将所述语音上报信息转换为初始文本信息;S2、将所述初始文本信息通过训练好的文本纠错模型进行纠错,得到第一中间文本信息;S3、将所述第一中间文本信息输入至训练好的分类模型中进行分类,找到对应的应急预案;S4、使用关键词抽取模型抽取与应急预案相关的所述第一中间文本信息的关键信息,并基于所述关键信息执行对应的应急预案。本发明可以接收相关音频对话、或语音转文本的非结构化来自动选择相关的应急预案。
技术领域
本发明涉及紧急医学救援技术领域,具体涉及一种应急预案的匹配方法及紧急医学救援协同指挥平台系统。
背景技术
目前我国紧急医学救援综合实力尚不能很好满足新时代突发事件应对的需要,主要表现在:现场紧急医学救援指挥协调机制有待完善,紧急医学救援基础较弱,装备保障和远程投送能力不强;航空医疗救援和海(水)上医疗救援尚 处于起步探索阶段;全国区域布局的专业化紧急医学救援网络还没有形成,基层紧急医学救援能力亟待加强;专业人才培养和学科建设需要加快推进,其中,现场紧急医学救援指挥协调机制的目标是建设国家所述、省、市、 县、乡镇五级医疗应急指挥调度信息系统。
在现场紧急医学救援指挥过程中,针对不同的灾难会出具不同的预案,因此,快速匹配对应的预案,在现场紧急医院救援指挥过程中是非常有必要的。
目前常用的应急预案匹配通常为两类:采人工判断和采用关键值提取方法。
其中,人工判断需要人力介入,人员需要24小时在线,同时容易受到不同的人员经验或其他因素影响准确性,并且依赖相关人员对于相关预案的熟悉程度,因此,容易误判错判;
采用关键值的提取方法,需要专家针对相关所有预案提出公共参数,如灾难类型、影响范围、影响人数、受伤人数、死亡人数等。由于灾难的多种多样,不同灾难的某些关键值往往同时高度相关不容易区别,个别因素又完全不相同,如化学品爆破的个别因素为相关化学品名称、是否易燃易爆等,而交通事故的个别因素却为发生地点、是否影响交通等。不同的上报事件,需要上报的相关细节完全不同。如果采用结构化的方式上报,需要选择不同上报事件后动态的组装不同的关键字,可能会延长接警人员操作事件,从而延误时间,同时如果由于上报类型判断错误,也可能导致需要的上报因数不完整,即使后续改正为正确的事件类型但相关信息会丢失。这样上报的数据需要高度复杂结构化,同时由于上报突发紧急事件往往是由120急救平台、110报警平台、119火警平台上报而来,目前上报信息往往是语音,所有文本转换为高度结构化的关键值要么采用如接警人员人工操作进行上班,或者由于时间紧急或职责关系,多数接警人员要么采用了相关接警人员无法了解相关关键值的输入方式方法进行上报,要么采用电话联系紧急医学救援协同指挥平台系统等相关人员进行上报,然后相关人员再在紧急医学救援协同指挥平台系统上进行输入,这种信息多级传递天然就具有消息的失真与丢失的缺点。
发明内容
本发明提供一种应急预案的匹配方法及紧急医学救援协同指挥平台系统,旨在克服前述的现有技术中对人力依赖严重的问题,提出一个可以接收相关音频对话或语音转文本的非结构化来自动选择相关预案的方式,不需要专家针对海量的预案进行分别和逻辑判断。
本发明通过下述技术方案实现:
一种应急预案的匹配方法,包括:
S1、通过上报平台获取相关的语音上报信息,并将所述语音上报信息转换为初始文本信息;
S2、将所述初始文本信息通过训练好的文本纠错模型进行纠错,得到第一中间文本信息,同时,根据所述初始文本信息对所述文本纠错模型重新进行训练;
S3、将所述第一中间文本信息输入至训练好的分类模型中进行分类,找到对应的应急预案,同时,根据所述第一中间文本信息对所述分类模型重新进行训练;
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