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C Selvan1, Basha H Anwar2, Soumyalatha Naveen3

  • 1School of Computer Science and Engineering, REVA University, Bengaluru, Karnataka, India.

Scientific reports
|April 24, 2025
PubMed
概括

这项研究引入了一种基于机器学习的救护车系统,以改善紧急医疗护理. 它使用预测模型和优化技术来减少反应时间并提高患者的治疗结果.

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科学领域:

  • 紧急医疗 紧急医疗
  • 计算机科学 计算机科学
  • 人工智能的人工智能是人工智能.

背景情况:

  • 救护车调度系统对于紧急医疗保健至关重要,但延误可能会对患者的生存产生负面影响.
  • 有效的沟通和及时的救护车到达对于有效的紧急响应至关重要.

研究的目的:

  • 开发和评估基于机器学习的救护车系统,以改善应急准备和响应时间.
  • 为了优化救护车分发和实时路由,为关键患者护理.

主要方法:

  • 决策树用于分析历史数据,以预测救护车需求.
  • 支持矢量机 (SVM) 用于根据患者数据优化有限的救护车资源的分配.
  • 基于卷积神经网络 (CNN) 的深度学习模型被实施用于考虑交通条件的实时路线优化.

主要成果:

  • 基于CNN的深度学习模型在实时路线优化中实现了99.15%的准确性.
  • 该系统提高了调度效率和通信,特别是在需求高峰期.
  • 预测模型有助于积极的救护车资源规划.

结论:

  • 拟议的基于机器学习的救护车系统显著提高了调度效率,减少了响应时间.
  • 这一系统提高了紧急医疗服务的整体有效性,从而改善了患者的治疗结果.
  • 人工智能在救护车调度中的整合对于现代应急准备至关重要.