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公开(公告)号:CN114708956A
公开(公告)日:2022-07-05
申请号:CN202210264635.7
申请日:2022-03-17
申请人: 广州医科大学附属第二医院 , 广东易生活信息科技有限公司 , 广州市急救医疗指挥中心
摘要: 本发明涉及一种救护车出车量的预测方法、系统及计算机设备,其中方法包括获取目标区域在目标时间的目标特征数据,目标特征数据包括时间特征数据、天气特征数据以及空气质量特征数据;对目标特征数据进行预处理,将所述目标特征数据以数字形式表示;将预处理后的目标特征数据输入至目标区域对应的救护车出车量预测模型中,预测得到目标区域在目标时间的救护车出车量,系统包括获取模块、预处理模块以及预测模块,本发明提供的方法、系统及计算机设备,利用目标区域在目标时间下的时间特征数据、天气特征数据以及空气质量特征数据以及预设的目标区域对应的救护车出车量预测模型,能够对救护车出车量进行合理、准确的预测。
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公开(公告)号:CN113724854A
公开(公告)日:2021-11-30
申请号:CN202110860445.7
申请日:2021-07-27
申请人: 广州医科大学附属第二医院 , 广东易生活信息科技有限公司
IPC分类号: G16H50/20 , G16H10/60 , G06N20/20 , G06F40/247 , G06F40/289 , G16H40/20
摘要: 本发明涉及一种基于机器学习的分级分诊方法及系统,方法包括接收待分级分诊的目标患者填写的调查问卷,将调查问卷的答案进行汇总;从调查问卷的答案中提取目标患者的病症特征,病症特征包括症状、起病时长、体温、心率、收缩压、舒张压、性别以及年龄;根据预设的特征预处理策略对目标患者的病症特征进行预处理,获得以数字形式表示的目标病症特征,目标病症特征包括性别、年龄、症状、起病时长、体温、脉压差、心率等级、收缩压等级、危险等级、以及重症等级;将目标病症特征输入至预设的分级分诊模型中,获得目标患者的分级信息,本发明的方法及系统,综合了患者的各种身体因素以及疾病的隐形问题,基于机器学习对患者的患病级别进行精准划分。
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