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  北京pk10将一块区域等分网格化或等分蜂窝格化通常是院前急救资源(如急救站点、急救车辆)分布分配的模型基础,即院前均匀化模型。迄今为止,北京pk10投注站老平台依据均匀化模型实现急救资源覆盖仍是对院前问题认识的基本思想基础。主要以深圳市宝安人民医院院前科为观察对象,通过院前急救空间大数据分析,提出了院前急救3个空间数据特征,即:非均匀特征、相对稳定特征、个体差异特征,为重新认识院前急救、更好地把握院前急救提供了新方法和新的决策依据。重点基于院前非均匀相对稳定特征提出了一种院前非均匀相对稳定模型的建模方法,并应用规划数学探讨了院前医院站点优化计算分布。

  院前急救涉及广阔院前区域,到目前为止,对于院前急救的空间数据特征研究基本处于空白,这一状况与院前急救事业的高速发展是不相匹配的。实际上,不仅仅需要掌握院前急救出车量数据,更需要了解其院前急救首次医护接触(First Medicine Contact,FMC)空间区域分布状况,从而更全面揭示院前工作特性[1-4]。

  院前急救涵盖发病现场初级救助(BLS)以及急救车到达后FMC所提供的高级救助(ALS)。就急救车而言,在大急诊急救体系内急救车可以理解为急诊部门前出医疗单元,它包含众多变量如医护人员状态信息、患者信息、医疗设备信息、车辆环境信息等,所有这些变量可以归纳为三大变量,即人、物、车,分别用X1、X2、X3代表[5-6]。通过车载智能传感器,实现对急救车辆智能化轻改造,即能获得变量组[X1,X2,X3],经移动互联网(4G)传至云端计算服务器,形成物联网络,云端服务器依据人工智能神经元模型对各个变量分别进行滤波和加权计算,同时将医疗设备数据实时转发至急诊部门。本系统架构如图1所示。

  在这样的云计算架构体系上,普通急救车辆已成为云支撑的智能车,自动实现急救出车时间数据记录(如FMC2D时间等),自动跟踪车辆运行环境状态,实时传输车上病患体征数据,实时传输车上视频影像和问诊语音信息等,此架构模式也为急救车智能化进一步发展(如智能循迹行驶、智能行驶等应用)奠定了基础。图2所示是急救出车救治链时间节点识别记录截图示意,这些院前数据为管理院前过程、提高急救临床预后效果提供了相关评价依据。

  本计算系统采用B/S架构,与各级医院和急救中心以及个人用户应用连接十分便利,实现资源共享,有利于大急诊急救体系低成本建设扩展。

  本文重点关注院前FMC时间和FMC空间位置分布数据叠加,通过对这些数据的观察,实现对院前急救空间数据特征进行研究的目的。

  基于急救车智能化轻改造并联网云计算应用,通过FMC空间数据分布积累,可实现基于电子地理信息系统GIS的FMC热域色谱图[7-8]。图3所示为深圳宝安区人民医院急诊医学部院前科急救出车数据热域色谱图。

  从图3院前FMC热域色谱图上看,宝安医院急救热域集中偏重在第二、三象限。

  图4所示是另一急救单位连续两个月时间段急救FMC热域色谱分布图,很明显这家单位院前急救热域则较为偏重集中于第一象限。

  从以上观察可知,FMC急救热域分布并不是均匀的,一个地域的院前急救需求随这个地域的社会属性分布不同而不同,具有冷热不均的区域特征,图5是基于热域图上的区域网格化示意图,很明。


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