基于移動通信的物聯網急救平臺的制作方法

本技術涉及移動通信領域，具體涉及一種基于移動通信的物聯網急救平臺。

背景技術：

1、急救是在突發疾病、意外傷害或其他急性情況下提供緊急治療和護理的過程。在這些緊急情況下，在醫療專業人員到達之前，及時的急救措施可以穩定患者狀況、減少傷害、減輕病情，對患者的康復和生存至關重要，能夠為進一步治療贏得時間。

2、傳統的急救措施包括心肺復蘇、止血、使用急救藥品等，通常需要醫護人員在現場進行操作和判斷，尤其是心臟復蘇操作，通常需要經過專業培訓的醫護人員在現場進行，這限制了急救措施的及時性和普及性。在某些情況下，如果沒有專業人員在場，就無法及時實施急救措施，影響了患者的救治時間和救治效果。此外，傳統的急救方案智能化水平較低，往往基于醫護人員的經驗和個人能力，存在主觀性和不確定性。特別是在緊急情況下，醫護人員可能會面臨壓力和情緒影響，導致判斷不準確或延誤救治時機。

3、因此，期望一種基于移動通信的物聯網急救平臺。

技術實現思路

1、考慮到以上問題而做出了本技術。本技術的一個目的是提供一種基于移動通信的物聯網急救平臺。

2、本技術的實施例提供了一種基于移動通信的物聯網急救平臺，其包括：

3、心率采集可穿戴設備，用于采集被監測患者對象的心率數據，并通過移動通信模塊將所述被監測患者對象的心率數據傳輸至急救后臺服務器；

4、所述急救后臺服務器，包括：

5、數據接收單元，用于接收由所述心率采集可穿戴設備采集的所述被監測患者對象的心率數據；

6、數據處理單元，用于基于所述被監測患者對象的心率數據，確定是否生成啟動電擊治療指令；

7、自動體外除顫器，用于響應于接收到所述啟動電擊治療指令，開啟電擊治療。

8、例如，根據本技術的實施例的基于移動通信的物聯網急救平臺，其中，所述數據處理單元，包括：

9、心率數據時序排列模塊，用于將所述監測患者對象的心率數據按照時間維度進行排列以得到心率數據時序輸入向量；

10、心率時序數據切分模塊，用于分別對所述心率數據時序輸入向量進行基于不同時間尺度的序列切分以得到第一心率數據局部時序輸入向量的序列和第二心率數據局部時序輸入向量的序列；

11、心率時序特征提取模塊，用于分別對所述第一心率數據局部時序輸入向量的序列和所述第二心率數據局部時序輸入向量的序列進行時序雙向序列編碼以得到第一尺度心率數據時序關聯特征向量和第二尺度心率數據時序關聯特征向量；

12、心率時序特征多尺度融合模塊，用于將所述第一尺度心率數據時序關聯特征向量和所述第二尺度心率數據時序關聯特征向量輸入門控驅動的特征向量交互融合網絡以得到多尺度心率數據時序關聯融合特征向量；

13、控制結果生成模塊，用于基于所述多尺度心率數據時序關聯融合特征向量，生成控制結果，所述控制結果用于表示是否生成啟動電擊治療指令。

14、例如，根據本技術的實施例的基于移動通信的物聯網急救平臺，其中，所述心率時序數據切分模塊，用于：

15、以第一時間尺度對所述心率數據時序輸入向量進行序列切分以得到所述第一心率數據局部時序輸入向量的序列；

16、以第二時間尺度對所述心率數據時序輸入向量進行序列切分以得到所述第二心率數據局部時序輸入向量的序列。

17、例如，根據本技術的實施例的基于移動通信的物聯網急救平臺，其中，所述心率時序特征提取模塊，用于：將所述第一心率數據局部時序輸入向量的序列和所述第二心率數據局部時序輸入向量的序列分別輸入基于雙向門控循環單元的序列編碼器以得到所述第一尺度心率數據時序關聯特征向量和所述第二尺度心率數據時序關聯特征向量。

18、例如，根據本技術的實施例的基于移動通信的物聯網急救平臺，其中，所述心率時序特征多尺度融合模塊，包括：

19、級聯子模塊，用于將所述第一尺度心率數據時序關聯特征向量和所述第二尺度心率數據時序關聯特征向量輸入特征聯合模塊中進行級聯處理以得到多尺度心率數據時序聯合特征向量；

20、門控響應子模塊，用于將所述多尺度心率數據時序聯合特征向量輸入門控響應函數以得到多尺度心率數據時序動態信息融合響應門控值；

21、加權和子模塊，用于以所述多尺度心率數據時序動態信息融合響應門控值作為權重，計算所述第一尺度心率數據時序關聯特征向量和所述第二尺度心率數據時序關聯特征向量的按位置加權和以得到所述多尺度心率數據時序關聯融合特征向量。

22、例如，根據本技術的實施例的基于移動通信的物聯網急救平臺，其中，所述門控響應子模塊，用于：

23、計算所述多尺度心率數據時序聯合特征向量和參數矩陣的矩陣乘法后，再將得到的特征向量與偏置向量進行按位置相加以得到線性變換多尺度心率數據時序聯合特征向量；

24、使用函數對所述線性變換多尺度心率數據時序聯合特征向量進行激活以得到所述多尺度心率數據時序動態信息融合響應門控值。

25、例如，根據本技術的實施例的基于移動通信的物聯網急救平臺，其中，所述加權和子模塊，用于：

26、計算所述第一尺度心率數據時序關聯特征向量與所述多尺度心率數據時序動態信息融合響應門控值之間的按位置乘積以得到權重調制第一尺度心率數據時序關聯特征向量；

27、計算一減去所述多尺度心率數據時序動態信息融合響應門控值后，將得到的權重值與所述第二尺度心率數據時序關聯特征向量進行按位置相乘以得到權重調制第二尺度心率數據時序關聯特征向量；

28、將所述權重調制第一尺度心率數據時序關聯特征向量和所述權重調制第二尺度心率數據時序關聯特征向量進行按位置點加以得到所述多尺度心率數據時序關聯融合特征向量。

29、例如，根據本技術的實施例的基于移動通信的物聯網急救平臺，其中，所述控制結果生成模塊，用于：將所述多尺度心率數據時序關聯融合特征向量輸入基于分類器的體外除顫器控制模塊以得到所述控制結果，所述控制結果用于表示是否生成啟動電擊治療指令。

30、例如，根據本技術的實施例的基于移動通信的物聯網急救平臺，其中，還包括用于對所述基于雙向門控循環單元的序列編碼器、所述門控驅動的特征向量交互融合網絡和所述基于分類器的體外除顫器控制模塊進行訓練的訓練模塊；

31、其中，所述訓練模塊，包括：

32、訓練數據獲取子模塊，用于獲取訓練數據，所述訓練數據包括由心率采集可穿戴設備采集的被監測患者對象的訓練心率數據以及真實控制結果；

33、訓練心率數據時序排列子模塊，用于將所述監測患者對象的訓練心率數據按照時間維度進行排列以得到訓練心率數據時序輸入向量；

34、訓練心率時序數據切分子模塊，用于分別對所述訓練心率數據時序輸入向量進行基于不同時間尺度的序列切分以得到第一訓練心率數據局部時序輸入向量的序列和第二訓練心率數據局部時序輸入向量的序列；

35、訓練心率時序特征提取子模塊，用于將所述第一訓練心率數據局部時序輸入向量的序列和所述第二訓練心率數據局部時序輸入向量的序列分別輸入所述基于雙向門控循環單元的序列編碼器以得到第一訓練尺度心率數據時序關聯特征向量和第二訓練尺度心率數據時序關聯特征向量；

36、訓練心率時序特征多尺度融合子模塊，用于將所述第一訓練尺度心率數據時序關聯特征向量和所述第二訓練尺度心率數據時序關聯特征向量輸入所述門控驅動的特征向量交互融合網絡以得到訓練多尺度心率數據時序關聯融合特征向量；

37、訓練控制結果生成子模塊，用于將所述訓練多尺度心率數據時序關聯融合特征向量輸入所述基于分類器的體外除顫器控制模塊以得到訓練控制結果；

38、分類損失計算子模塊，用于計算所述訓練控制結果與所述真實控制結果之間的交叉熵損失函數值以得到分類損失函數值；

39、損失訓練子模塊，用于基于所述分類損失函數值通過梯度反向傳播來訓練模型。

40、本技術的實施例還提供了一種基于移動通信的物聯網急救方法，其包括：

41、通過心率采集可穿戴設備采集被監測患者對象的心率數據；

42、基于所述被監測患者對象的心率數據，確定是否生成啟動電擊治療指令；

43、響應于接收到所述啟動電擊治療指令，利用自動體外除顫器開啟電擊治療；

44、其中，基于所述被監測患者對象的心率數據，確定是否生成啟動電擊治療指令，包括：

45、將所述監測患者對象的心率數據按照時間維度進行排列以得到心率數據時序輸入向量；

46、分別對所述心率數據時序輸入向量進行基于不同時間尺度的序列切分以得到第一心率數據局部時序輸入向量的序列和第二心率數據局部時序輸入向量的序列；

47、分別對所述第一心率數據局部時序輸入向量的序列和所述第二心率數據局部時序輸入向量的序列進行時序雙向序列編碼以得到第一尺度心率數據時序關聯特征向量和第二尺度心率數據時序關聯特征向量；

48、將所述第一尺度心率數據時序關聯特征向量和所述第二尺度心率數據時序關聯特征向量輸入門控驅動的特征向量交互融合網絡以得到多尺度心率數據時序關聯融合特征向量；

49、基于所述多尺度心率數據時序關聯融合特征向量，生成控制結果，所述控制結果用于表示是否生成啟動電擊治療指令。

50、根據本技術的實施例的基于移動通信的物聯網急救平臺，其可以在自動體外除顫器接收到啟動電擊治療指令時，自動開啟電擊治療，以在緊急情況下提供及時的救治措施來搶救心跳驟停患者，提高了急救平臺的智能化程度。