[发明专利]基于医护表的医疗资源管理系统

权利要求书

1.基于医护表的医疗资源管理系统，其特征在于，包括：

急救端，用于录入及发送患者的个人信息，还用于采集和发送患者体征数据；

医院端，用于接收急救端发送的个人信息及体征数据，还用于对体征数据进行分析，医院端与患者端通信连接；

服务器，用于接收并存储患者的个人信息，还用于存储医生的排班表，服务器与急救端及医院端通信连接；

其中，急救端与医院端可进行视频通信。

2.根据权利要求1所述的基于医护表的医疗资源管理系统，其特征在于：急救端包括录入模块、采集模块、摄像模块、第一通信模块和定位模块；

录入模块用于录入患者的个人信息；采集模块用于采集患者的体征数据；摄像模块用于采集音像数据；第一通信模块用于发送患者的个人信息及体征数据，还用于与医院端进行视频通信；定位模块用于进行实时定位。

3.根据权利要求1所述的基于医护表的医疗资源管理系统，其特征在于：服务器包括第三通信模块和存储模块；第三通信模块用于与急救端及医院端进行数据通信；存储模块用于存储患者的个人信息及医生的排班表，存储模块内还存储有过往的患者病历；

医院端包括第二通信模块、处理模块和匹配模块；第二通信模块用于接收急救端发送的个人信息及体征数据，还用于与急救端进行视频通信；处理模块用于对患者的体征数据进行分析；匹配模块用于依据患者的个人信息在服务器中匹配过往的患者病历。

4.根据权利要求3所述的基于医护表的医疗资源管理系统，其特征在于：处理模块包括读取子模块、转换子模块和分析子模块；

读取子模块用于读取患者的各项体征数据，并按照设定时长将获得的体征数据划分为若干数据帧，其中，一个数据帧包含有在一个数据帧指示的时长内，针对一个患者，在一种生理状态下获得的所有体征数据；

转换子模块用于将获得的若干数据帧进行时域更换，由时域信息转换为时频域信息，并采用卷积神经网络对各个数据帧的时频域信息进行分析，获得各个数据帧的深度特征数据；

分析子模块用于采用预设的智能分析模型对获得的若干数据帧的深度特征数据进行分析，分别确定每一个数据帧对应的生理状态。

5.根据权利要求4所述的基于医护表的医疗资源管理系统，其特征在于：智能分析模型的建立过程为：将海量的已知患者的多导联生理信号的样本数据由时域信息转换为时频域信息后，采用卷积神经网络提取深度特征数据，再采用循环神经网络进行迭代训练。

6.根据权利要求4所述的基于医护表的医疗资源管理系统，其特征在于：处理模块还包括筛选子模块，用于分析子模块进行分析前，将各个数据帧中对应工频干扰的数据信息及各个数据帧中信号频率不在指定频率范围的数据信息删除。

7.根据权利要求1所述的基于医护表的医疗资源管理系统，其特征在于：体征数据包括体温、脉搏、血压、心率、脉搏、呼吸及血氧指标。

8.根据权利要求2所述的基于医护表的医疗资源管理系统，其特征在于：摄像模块还用于进行现场录像；服务器还用于存储现场录像。

9.根据权利要求8所述的基于医护表的医疗资源管理系统，其特征在于：服务器块存储现场录像时，以患者的姓名加录像时间为保存名。

10.根据权利要求2所述的基于医护表的医疗资源管理系统，其特征在于：急救端的硬件包括医护表，摄像模块、第一通信模块及定位模块集成在医护表上。