本技術實施例涉及便攜式多功能急救箱，尤其涉及一種基于便攜式多功能急救箱的急救系統(tǒng)。

背景技術：

1、在緊急醫(yī)療情況下，及時、準確的急救措施至關重要。便攜式多功能急救箱作為一種重要的應急工具，廣泛應用于家庭、公共場所、交通工具以及偏遠地區(qū)等不同場景中。用戶需要通過交互界面快速輸入與緊急醫(yī)療情況相關的癥狀信息，系統(tǒng)應能迅速輸出癥狀描述并識別出關鍵癥狀信息。為了提高急救效率和準確性，系統(tǒng)還需具備智能化的癥狀分類和急救方案選擇能力，確保能夠根據(jù)具體情況進行個性化處理。此外，急救箱需配備智能分配系統(tǒng)和路徑規(guī)劃算法，優(yōu)化急救物品的取出順序，并提供直觀的操作指南以指導用戶正確使用急救物品。對于超出本地處理范圍的情況，系統(tǒng)還應具備遠程通訊功能，連接專家平臺獲取專業(yè)治療建議，并生成詳細的急救報告以供后續(xù)分析。

2、現(xiàn)有的急救方法通常依賴于預設的急救手冊或簡單的自動響應系統(tǒng)。用戶通過急救箱上的簡單按鈕或菜單選擇急救類型，系統(tǒng)根據(jù)預設流程提供基本的急救指導。部分高級急救箱可能包含一些基礎的癥狀分類功能，但這些分類往往基于固定的規(guī)則庫，缺乏靈活性和智能化程度。對于急救物品的管理，現(xiàn)有方案多采用固定位置存放，用戶需要自行查找所需物品，增加了操作時間和難度。在復雜或超出預設處理范圍的情況下，現(xiàn)有系統(tǒng)通常不具備遠程通訊和專業(yè)支持功能，用戶只能依靠自身經驗和有限的信息進行處理。

3、然而，現(xiàn)有技術在智能化水平、操作效率、遠程支持和數(shù)據(jù)安全方面存在明顯不足。首先，現(xiàn)有系統(tǒng)的智能化水平較低，多數(shù)急救箱僅提供靜態(tài)的急救指南，無法根據(jù)用戶的實時癥狀輸入進行動態(tài)調整，導致急救方案不夠個性化和精準。其次，急救物品的存放和取出順序沒有經過優(yōu)化，用戶需要花費額外時間查找和準備所需物品，延誤了寶貴的急救時機。再者，當遇到復雜或超出預設處理范圍的情況時，現(xiàn)有系統(tǒng)無法即時連接專家平臺獲取專業(yè)治療建議，限制了急救的有效性和安全性。最后，現(xiàn)有方案在信息傳輸過程中缺乏有效的加密通信機制，存在信息泄露的風險，影響患者隱私和數(shù)據(jù)的安全性。這些問題不僅降低了急救的成功率，也增加了急救過程中的不確定性和風險，亟需一種更加先進、高效且安全的解決方案來滿足現(xiàn)代急救的需求。

技術實現(xiàn)思路

1、本技術實施例提供一種基于便攜式多功能急救箱的急救系統(tǒng)，用以解決現(xiàn)有技術中急救效率和成功率低的問題。

2、第一方面，本技術實施例提供一種基于便攜式多功能急救箱的急救系統(tǒng)，包括：

3、接收模塊，用于接收緊急醫(yī)療情況，用戶通過便攜式多功能急救箱上的交互界面輸入與所述緊急醫(yī)療情況相關的癥狀信息，輸出所述緊急醫(yī)療情況的癥狀描述，從所述癥狀描述識別出關鍵癥狀信息；

4、轉換模塊，用于利用所述便攜式多功能急救箱內預設的癥狀分類模型，對所述關鍵癥狀信息進行解析和轉換處理，得到結構化的數(shù)據(jù)形式，應用多維度評估和權重分配算法結合所述數(shù)據(jù)形式，從所述癥狀分類模型中包含的多個預設急救方案選擇出急救方案；

5、指導模塊，用于基于所述急救方案結合所述便攜式多功能急救箱內的智能分配系統(tǒng)，利用路徑規(guī)劃算法，優(yōu)化所述急救方案中急救物品的取出順序，以確保最快捷地提供給用戶所需的急救物品，并根據(jù)增強現(xiàn)實指導模塊和情感計算調整語調的語音提示，對所述急救方案中急救物品的正確使用方法進行顯示和指導處理，生成操作指南；

6、通訊模塊，用于在急救現(xiàn)場出現(xiàn)超出所述急救方案處理范圍的情況下，根據(jù)所述急救現(xiàn)場的信息結合所述操作指南，觸發(fā)遠程通訊連接建立，并利用圖像和視頻分析算法，從所述急救現(xiàn)場的情況評估出關鍵區(qū)域，通過加密通信協(xié)議，將所述關鍵區(qū)域的信息傳輸及分析到所述遠程通訊連接建立的專家平臺，以獲得治療建議；

7、統(tǒng)計模塊，用于統(tǒng)計所述急救方案中急救用品的數(shù)量以及使用情況，記錄每次急救過程中使用的急救用品，并更新所述便攜式多功能急救箱內急救用品的數(shù)量，生成使用日志；

8、生成模塊，用于基于所述治療建議和所述使用日志，收集和處理所述急救現(xiàn)場的關鍵信息，以生成急救報告?？蛇x地，所述轉換模塊，包括：

9、提取單元，用于基于所述便攜式多功能急救箱內預設的癥狀分類模型，利用深度學習語義分析網(wǎng)絡，從所述關鍵癥狀信息量化及編碼出語義特征，并基于知識圖譜技術，從所述關鍵癥狀信息結合醫(yī)學知識庫中的實體關系提取出醫(yī)學實體特征，對所述語義特征和所述醫(yī)學實體特征進行高維量化和編碼，得到高維結構化的數(shù)據(jù)形式；

10、構建單元，用于基于所述數(shù)據(jù)形式，構建評估指標體系，基于所述評估指標體系結合集成學習的多維度評估算法，評估所述癥狀分類模型中預設急救方案的相關性和適用性，以計算出所述預設急救方案與所述關鍵癥狀信息之間的匹配度得分；

11、更新單元，用于根據(jù)所述匹配度得分，應用貝葉斯優(yōu)化算法設定初始權重值，并通過迭代更新所述初始權重值，并利用遺傳算法在所述更新后的權重值中搜索最優(yōu)權重組合，基于所述最優(yōu)權重組合，對所述預設急救方案進行綜合評分處理，得到最優(yōu)的綜合評分結果；

12、優(yōu)化單元，用于基于所述綜合評分結果，采用強化學習策略，從所述預設急救方案的選擇過程中建立出基于馬爾科夫決策過程的強化學習框架，并利用q學習算法，在所述強化學習框架內優(yōu)化所述預設急救方案的選擇策略，以提高所述預設急救方案選擇的準確性和效率，從所述多個預設急救方案中選擇出綜合評分最高的急救方案作為最適配的急救方案。

13、可選地，所述構建單元，包括：

14、定義子單元，用于基于所述高維結構化的數(shù)據(jù)形式，定義并構建多個維度的評估指標體系，對所述評估指標體系中的每個維度根據(jù)醫(yī)學標準和急救需求設定量化標準，以得到全面的評估指標體系，所述多個維度包含癥狀類型、嚴重程度、緊急性以及病史；

15、評價子單元，用于利用所述全面的評估指標體系中的各維度標準，結合集成學習的多維度評估算法，評估所述癥狀分類模型中預設急救方案的相關性和適用性，以計算出所述預設急救方案在所述全面的評估指標體系中的各維度上的相似度或相關性得分，得到初步的維度得分；

16、分析子單元，用于基于所述初步的維度得分，通過集成學習算法對所述預設急救方案與所述關鍵癥狀信息進行綜合比對分析，以匯總所述全面的評估指標體系中的各維度的相似度或相關性得分，得到所述預設急救方案與所述關鍵癥狀信息之間的綜合匹配度得分。

17、可選地，所述評價子單元，還用于：

18、基于所述全面的評估指標體系中的每個維度標準，利用設定的量化標準，對比所述關鍵癥狀信息和所述癥狀分類模型中的每個預設急救方案，得到所述癥狀分類模型中的每個預設急救方案在每個維度上的初步得分；

19、應用集成學習的多維度評估算法，評估所述每個預設急救方案在每個維度上的初步得分，并通過多種機器學習模型，得到綜合評估后的初步維度得分；

20、基于所述綜合評估后的初步維度得分，對所述預設急救方案在所述全面的評估指標體系中的各維度上的表現(xiàn)進行標準化處理，生成標準化后的維度得分；

21、匯總所述標準化后的維度得分，以計算出所述預設急救方案在所述全面的評估指標體系中的各維度上的相似度或相關性得分，得到所述預設急救方案與所述關鍵癥狀信息之間的初步的維度得分。

22、可選地，所述更新單元，還用于：

23、獲取歷史急救案例，應用貝葉斯優(yōu)化算法，根據(jù)所述匹配度得分提供的信息，設定初步的權重配置，利用貝葉斯優(yōu)化算法通過結合所述歷史急救案例的數(shù)據(jù)和從所述便攜式多功能急救箱內的交互界面獲取的用戶輸入反饋，動態(tài)調整初始權重值；

24、利用貝葉斯優(yōu)化算法的迭代機制，對所述初始權重值進行更新處理，并通過所述便攜式多功能急救箱上的交互界面，收集并監(jiān)測用戶對所述預設急救方案的選擇和使用反饋，根據(jù)急救完成后的實際效果評估所述預設急救方案的選擇和使用反饋的有效性，得到經過多次迭代優(yōu)化后的權重值；

25、利用遺傳算法在所述經過多次迭代優(yōu)化后的權重值中搜索初步權重組合，基于所述初步權重組合，通過遺傳算法的選擇、交叉和變異操作，篩選出表現(xiàn)最佳的權重組合，并根據(jù)綜合評分函數(shù)評估所述權重組合的適應度，以得到最優(yōu)權重組合；

26、對維度綜合評分所述預設急救方案，將所述最優(yōu)權重組合應用于所述評估指標體系中的各個維度的匹配度得分，計算每個預設急救方案的綜合評分，得到最優(yōu)的綜合評分結果。

27、可選地，所述利用遺傳算法在所述權重值中搜索初步權重組合，基于所述初步權重組合，通過遺傳算法的選擇、交叉和變異操作，篩選出表現(xiàn)最佳的權重組合，并根據(jù)綜合評分函數(shù)評估所述權重組合的適應度，以得到最優(yōu)權重組合，包括：

28、應用遺傳算法的選擇操作，利用綜合評分函數(shù)評估每個所述初步權重組合的適應度，以選擇適應度較高的權重組合作為下一代種群的候選，得到高質量的候選權重組合；

29、從所述候選權重組合選擇出兩個權重組合作為父代，交換所述兩個權重的部分權重值，生成子代權重組合，基于子代權重組合所述利用交叉操作和變異操作，生成多樣化的新一代種群；

30、根據(jù)所述新一代種群，對所述子代權重組合進行遺傳算法的變異操作，生成變異后的子代權重組合；

31、應用綜合評分函數(shù)評估所述變異后的子代權重組合的適應度，通過多輪進化迭代，篩選出表現(xiàn)最佳的權重組合，基于所述最佳的權重組合在所述評估指標體系中表現(xiàn)出最高的適應度，得到最優(yōu)權重組合。

32、可選地，所述通訊模塊，還包括：

33、監(jiān)測子單元，用于基于所述便攜式多功能急救箱內的智能監(jiān)控系統(tǒng)，監(jiān)測急救現(xiàn)場的情況，當檢測到急救現(xiàn)場出現(xiàn)超出所述急救方案處理范圍的情況時，并需要專業(yè)幫助時及時與專家平臺建立聯(lián)系，以建立遠程通訊連接；

34、分析子單元，用于根據(jù)所述遠程通訊連接獲取的急救現(xiàn)場信息，結合所述操作指南，利用圖像和視頻分析算法，應用計算機視覺技術識別并標注所述急救現(xiàn)場的關鍵區(qū)域，得到關鍵區(qū)域信息；

35、加密子單元，用于根據(jù)加密通信協(xié)議結合壓縮算法，對所述關鍵區(qū)域信息進行安全傳輸和優(yōu)化處理，以確保專家平臺快速接收到高質量的圖像和視頻資料，生成安全傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包；

36、評估子單元，用于基于所述安全傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包，所述專家平臺上的專業(yè)人員借助人工智能輔助診斷工具，評估所述急救現(xiàn)場的情況，以確定最佳的治療方案，基于所述治療方案，專家平臺引入歷史案例庫和醫(yī)學知識圖譜，生成詳細的治療建議。

37、可選地，所述分析子單元，還用于：

38、基于所述便攜式多功能急救箱內的智能監(jiān)控系統(tǒng)，通過遠程通訊連接，當所述急救現(xiàn)場出現(xiàn)超出所述急救方案處理范圍的情況時，所述便攜式多功能急救箱通過攝像頭和傳感器捕捉所述急救現(xiàn)場的畫面，得到所述急救現(xiàn)場的圖像和視頻數(shù)據(jù)；

39、對比所述急救現(xiàn)場的圖像和視頻數(shù)據(jù)與所述操作指南，以確定需要重點關注的急救環(huán)節(jié)和物品位置，生成初步分析結果，基于所述初步分析結果，利用圖像和視頻分析算法，應用計算機視覺技術，識別并標注出所述急救現(xiàn)場的關鍵區(qū)域；

40、基于所述關鍵區(qū)域，通過多角度視圖分析和時間序列數(shù)據(jù)處理，細化評估所述急救現(xiàn)場的具體情況，生成詳細的動態(tài)評估報告，將所述動態(tài)評估報告轉化成結構化的數(shù)據(jù)形式，記錄每個所述關鍵區(qū)域的坐標、類型及屬性，得到精確的關鍵區(qū)域信息。

41、可選地，所述指導模塊，還用于：

42、基于所述急救方案，結合所述便攜式多功能急救箱內的智能分配系統(tǒng)，利用三維空間定位算法，通過視覺傳感器和激光雷達技術，定位到所述便攜式多功能急救箱內的急救物品，并記錄每個所述急救物品在三維空間中的坐標，應用深度學習模型，對所述急救物品進行識別與分類，得到精確的急救物品的位置信息；

43、根據(jù)所述急救物品的位置信息，應用多種路徑規(guī)劃算法以及機器學習預測模型，對從所述便攜式多功能急救箱打開到取出所有所需急救物品的最優(yōu)路徑進行計算，并根據(jù)所述急救方案中的急救物品狀態(tài)動態(tài)調整取出順序，得到優(yōu)化后的取出順序；

44、基于所述優(yōu)化后的取出順序，利用所述便攜式多功能急救箱的交互界面，結合slam技術和物體跟蹤算法，通過增強現(xiàn)實指導模塊，在用戶打開所述便攜式多功能急救箱時，顯示所述急救物品的取出路徑和順序，以幫助用戶快速定位并取出所需的急救物品，生成直觀的取出指引；

45、基于面部表情識別算法和聲音情感識別算法，評估所述用戶的情緒狀態(tài)，根據(jù)所述情緒狀態(tài)，結合個性化語音合成技術和情感反饋循環(huán)機制，調整所述便攜式多功能急救箱上的語音提示的語速、音量和語調，生成個性化語音提示；

46、基于所述取出指引中的急救物品取出順序和個性化語音提示中的使用方法，利用自然語言處理技術和圖像增強技術，生成操作指南。

47、可選地，所述接收模塊，還用于：

48、接收緊急醫(yī)療情況，用戶通過便攜式多功能急救箱上的交互界面，輸入與所述緊急醫(yī)療情況相關的癥狀信息，得到所述緊急醫(yī)療情況的初始癥狀描述；

49、利用自然語言處理技術，對所述初始癥狀描述進行初步解析處理，并應用文本分析算法提取所述初始癥狀描述中的關鍵詞和短語，得到初步解析結果；

50、根據(jù)所述初步解析結果，通過語義分析網(wǎng)絡量化及編碼所述癥狀描述中的語義特征，并從醫(yī)學知識庫中的實體關系提取出醫(yī)學實體特征，對所述語義特征和所述醫(yī)學實體特征進行高維量化和編碼，得到結構化的數(shù)據(jù)形式；

51、基于所述結構化的數(shù)據(jù)形式，構建評估指標體系，利用多維度評估算法，評估所述初始癥狀描述中各個癥狀的相關性和重要性，以計算出所述初始癥狀描述中每個癥狀的匹配度得分，并篩選出關鍵癥狀信息。

52、本技術實施例中，接收模塊，用于接收緊急醫(yī)療情況，用戶通過便攜式多功能急救箱上的交互界面輸入與所述緊急醫(yī)療情況相關的癥狀信息，輸出所述緊急醫(yī)療情況的癥狀描述，從所述癥狀描述識別出關鍵癥狀信息；轉換模塊，用于利用所述便攜式多功能急救箱內預設的癥狀分類模型，對所述關鍵癥狀信息進行解析和轉換處理，得到結構化的數(shù)據(jù)形式，應用多維度評估和權重分配算法結合所述數(shù)據(jù)形式，從所述癥狀分類模型中包含的多個預設急救方案選擇出急救方案；指導模塊，用于基于所述急救方案結合所述便攜式多功能急救箱內的智能分配系統(tǒng)，利用路徑規(guī)劃算法，優(yōu)化所述急救方案中急救物品的取出順序，以確保最快捷地提供給用戶所需的急救物品，并根據(jù)增強現(xiàn)實指導模塊和情感計算調整語調的語音提示，對所述急救方案中急救物品的正確使用方法進行顯示和指導處理，生成操作指南；通訊模塊，用于在急救現(xiàn)場出現(xiàn)超出所述急救方案處理范圍的情況下，根據(jù)所述急救現(xiàn)場的信息結合所述操作指南，觸發(fā)遠程通訊連接建立，并利用圖像和視頻分析算法，從所述急救現(xiàn)場的情況評估出關鍵區(qū)域，通過加密通信協(xié)議，將所述關鍵區(qū)域的信息傳輸及分析到所述遠程通訊連接建立的專家平臺，以獲得治療建議；統(tǒng)計模塊，用于統(tǒng)計所述急救方案中急救用品的數(shù)量以及使用情況，記錄每次急救過程中使用的急救用品，并更新所述便攜式多功能急救箱內急救用品的數(shù)量，生成使用日志；生成模塊，用于基于所述治療建議和所述使用日志，收集和處理所述急救現(xiàn)場的關鍵信息，以生成急救報告。本技術技術方案具有以下有益效果：

53、本技術通過自動化和智能化的流程設計，減少人為錯誤，確保急救過程高效、準確；基于用戶的癥狀輸入和實時反饋，提供定制化的急救方案和操作指南，增強急救的有效性；利用增強現(xiàn)實技術和情感計算調整語音提示，使用戶在緊張情況下也能從容應對，增加急救操作的信心；在復雜或超出本地處理能力的情況下，即時連接專家平臺，獲得專業(yè)的治療建議，確?；颊叩玫阶罴丫戎?；采用加密通信協(xié)議保障信息的安全傳輸，保護患者隱私和數(shù)據(jù)安全；自動生成急救報告，為后續(xù)治療和案例分析提供詳盡資料，有助于改進急救策略和培訓。

54、進一步地，本技術實施例還利用所述轉換模塊包括提取單元、構建單元、更新單元和優(yōu)化單元。提取單元基于便攜式多功能急救箱內預設的癥狀分類模型，利用深度學習語義分析網(wǎng)絡從關鍵癥狀信息中量化及編碼出語義特征，并結合醫(yī)學知識庫中的實體關系提取醫(yī)學實體特征，對這些特征進行高維量化和編碼，生成高維結構化的數(shù)據(jù)形式。構建單元基于此數(shù)據(jù)形式，構建評估指標體系，結合集成學習的多維度評估算法評估預設急救方案的相關性和適用性，計算出匹配度得分。更新單元根據(jù)匹配度得分，應用貝葉斯優(yōu)化算法設定初始權重值并通過迭代更新，利用遺傳算法搜索最優(yōu)權重組合，對預設急救方案進行綜合評分處理，得到最優(yōu)的綜合評分結果。優(yōu)化單元則基于綜合評分結果，采用強化學習策略，在馬爾科夫決策過程的框架內利用q學習算法優(yōu)化預設急救方案的選擇策略，從而提高選擇的準確性和效率，最終從多個預設急救方案中選出最適配的急救方案。

55、通過上述方法，引入深度學習語義分析網(wǎng)絡和知識圖譜技術，本技術的轉換模塊能夠高效地將用戶輸入的關鍵癥狀信息轉化為高維結構化的數(shù)據(jù)形式，確保了癥狀描述的準確性和全面性。構建單元通過評估指標體系和多維度評估算法，精確評估各預設急救方案與關鍵癥狀信息之間的相關性和適用性，計算出匹配度得分，提高了急救方案選擇的科學性和合理性。更新單元利用貝葉斯優(yōu)化算法和遺傳算法動態(tài)調整權重并搜索最優(yōu)組合，進一步提升了綜合評分的準確性。優(yōu)化單元則通過強化學習策略和q學習算法，在馬爾科夫決策過程的框架內不斷優(yōu)化急救方案的選擇策略，顯著提高了選擇的準確性和效率，確保在緊急醫(yī)療情況下能夠迅速提供最適合的急救方案，極大提升了急救的成功率和患者的生存幾率。

56、本技術的這些方面或其他方面在以下實施例的描述中會更加簡明易懂。