一种融合多模态感知与生命绿卡的智能呼救决策方法与流程

本发明涉及一种融合多模态感知与生命绿卡的智能呼救决策方法，属于医疗保健信息学。

背景技术：

1、院前突发疾病的实时监测和自动呼救，是急救医疗信息系统中的常见应用，现有技术通常通过佩戴式传感设备采集体表光电容积脉搏波信号、心电信号和体表加速度信号等多种生理数据，再将采集结果与固定的生理指标门限进行比较，或者对多个传感器的检测结果进行加权求和，以判断是否发出急救呼救信号，在日常活动状态下，尤其是被监测主体年龄较大或患有慢性疾病时，上述方法容易出现判断偏差，部分高龄人群和慢性病患者即使处于静息状态，其生理指标也可能长期偏离一般人群的平均水平，采用统一的固定门限，容易频繁误报；若为减少误报而放宽门限，又可能无法及时发现异常，错过急救时机。

2、另一方面，人体活动会使体表光电容积脉搏波信号产生运动伪影，传感器接触阻抗的波动也会带来噪声干扰，现有方法通常仍将这些受到干扰的信号与正常信号一并用于判断，缺少根据信号质量进行动态降权和信号恢复的处理机制，因而容易引发误呼救，为减轻上述影响，现有技术通常采用放宽判定门限、对信号进行平滑滤波，或者增加采样通道和数据传输频次等方式，然而，平滑滤波在抑制运动伪影的同时，也可能削弱突发性生理异常的瞬态特征；增加采样通道和传输频次，则会提高佩戴式终端的功耗，并增加数据传输时延，这些措施仍难以同时处理个体生理基线差异、传感器噪声干扰以及病史等临床信息利用不足的问题，例如，公开号为cn120340197a的中国发明专利申请公开了一种可穿戴设备报警方法及系统，然而，该方案在实际动态工况下存在以下局限：其属性修正机制依赖于静态的样本统计与离散交并比计算，难以有效响应多维环境与生理动态耦合的非线性变化，导致在面对突发性复合干扰时容易产生区间修正滞后；其概率预测器在应对个体微小生理波动时缺乏对动态边界的自适应校准能力，难以在非理想环境下保障报警判定的实时性与准确性，难以保障急救救援资源的精准调度。

3、因此，如何根据个体病史特征建立多维概率分布模型，并结合传感器信号质量判断和环境风险分析，在较低功耗条件下实现准确、可靠的分级呼救决策，仍是现有技术需要解决的问题。

技术实现思路

1、为解决背景技术中的问题，本发明的技术方案如下：一种融合多模态感知与生命绿卡的智能呼救决策方法，包括以下步骤：

2、步骤s1，获取被监测主体的体表光电容积脉搏波信号、体表加速度信号、环境气压数据及环境温度数据，提取体表光电容积脉搏波信号的时域特征向量，计算体表光电容积脉搏波信号的信噪比，提取体表加速度信号的矢量合加速度方差及姿态角突变率；

3、步骤s2，调取生命绿卡数据集，生命绿卡数据集包含基础生理特征均值向量、协方差矩阵逆矩阵及疾病风险权重因子；将时域特征向量映射至生命绿卡数据集的偏离度空间，生成生理马氏残差；

4、步骤s3，根据矢量合加速度方差与体表光电容积脉搏波信号的信噪比计算感知质量因子；若感知质量因子低于品质门限，将归一化修正系数截断为低置信度下限值，否则映射为归一化修正系数；将生理马氏残差乘以归一化修正系数，生成生理异常指数；

5、步骤s4，根据疾病风险权重因子、姿态角突变率及基于环境气压数据的时间变化率构建的环境风险系数，计算疾病风险权重因子与生理异常指数的乘积及预设的环境协同系数与环境风险系数乘积之和，生成综合呼救决策指数，比对离散梯度门限，输出呼救控制指令。

6、优选的，步骤s3包括以下子步骤：步骤s31，在感知质量因子低于品质门限时，将归一化修正系数截断为低置信度下限值，触发信号通道自愈补偿；步骤s32，根据体表加速度信号的频域分布更新自适应滤波器的抽头系数，重构体表光电容积脉搏波信号的带噪基线，生成降噪后的光电容积脉搏波信号，基于降噪后的光电容积脉搏波信号重新计算信噪比，更新感知质量因子。

7、优选的，步骤s1包括以下子步骤：步骤s11，设定滑动时间窗口，提取体表光电容积脉搏波信号在滑动时间窗口内的心率变异性高频功率及血氧饱和度极值，组合构建时域特征向量；步骤s12，计算体表加速度信号在三维轴向上的矢量和，求解矢量和在滑动时间窗口内的方差，生成矢量合加速度方差，根据体表加速度信号的时域变化斜率计算姿态角突变率。

8、优选的，步骤s2包括以下子步骤：步骤s21，根据被监测主体的身份标识调取存储单元中的生命绿卡数据集，生命绿卡数据集还包含被监测主体的药物禁忌参数；步骤s22，构建基于个体生理状态的马氏距离核，利用马氏距离核将时域特征向量与基础生理特征均值向量求差，得到偏差向量，将偏差向量与协方差矩阵逆矩阵做二次型矩阵乘法计算，对乘积结果开方，生成无量纲标量形式的生理马氏残差，消除多维生理参数之间的相关性干扰。

9、优选的，步骤s4包括以下环境自适应调节步骤：步骤s41，调取生命绿卡数据集中的环境敏感诱因矩阵；步骤s42，监测环境气压数据的时间变化率及环境温度数据，根据测得的环境气压数据及环境温度数据计算环境异常偏移向量；当环境气压数据的时间变化率绝对值超过0.05kpa/s或环境温度数据低于0°c时，激活环境诱因门控，计算环境敏感诱因矩阵与环境异常偏移向量的转置乘积，生成环境修正增量，利用环境修正增量对预设的环境协同系数做比例乘法修正，生成修正后的环境协同系数，基于修正后的环境协同系数计算综合呼救决策指数。

10、优选的，步骤s4包括以下分级判别步骤：步骤s43，比对综合呼救决策指数与设定的第一离散门限及第二离散门限，其中第二离散门限大于第一离散门限；步骤s44，当综合呼救决策指数小于第一离散门限时，输出维持静息监控指令；当综合呼救决策指数大于等于第一离散门限且小于第二离散门限时，输出一级预警指令，启动本地交互确认程序；当综合呼救决策指数大于等于第二离散门限时，输出二级紧急呼救指令。

11、优选的，步骤s44中输出二级紧急呼救指令时还包括以下数据打包步骤：步骤s441，提取生命绿卡数据集中的病史摘要及药物禁忌参数，结合实时获取的地理坐标数据、生理马氏残差及时域特征向量，组合生成极简急救呼救数据包；步骤s442，对极简急救呼救数据包实施哈夫曼比特级无损压缩，将压缩后的极简急救呼救数据包通过无线通信链路向急救指挥中心发送。

12、优选的，步骤s44中输出一级预警指令时还包括以下交互拦截步骤：步骤s443，触发本地声光交互终端启动倒计时提醒，根据感知质量因子设定倒计时时长，在感知质量因子降低时延长倒计时时长；步骤s444，在倒计时时长内，若捕获到被监测主体通过触控按键输入的确认误报信号，取消一级预警指令，重置生理异常指数为零，终止输出呼救控制指令；若倒计时时长结束且未捕获到确认误报信号，自动升级输出二级紧急呼救指令。

13、优选的，步骤s442中向急救指挥中心发送压缩后的极简急救呼救数据包时，包含以下多通道冗余传输步骤：步骤s4421，检测蜂窝移动通信网络、窄带物联网及近场mesh自组网的链路连通状态；步骤s4422，按照蜂窝移动通信网络、窄带物联网及近场mesh自组网的优先级顺序选择连通链路；若高优先级网络链路断开，切换至次高优先级网络链路重发极简急救呼救数据包，保障极简急救呼救数据包传输成功。

14、相比于现有技术，本发明的有益效果是：

15、1、在融合多模态感知与生命绿卡的智能呼救决策中，利用生命绿卡数据集中的基础生理特征均值向量和协方差矩阵逆矩阵，以被监测主体自身的历史生理状态作为判断基准，并通过生理马氏残差反映当前生理状态与个体基线之间的偏离程度，与采用统一固定门限的判断方式相比，该方法能够减少高龄人群或慢性病患者因正常生理基线不同而产生的误报，同时保留对早期轻微异常的识别能力，有利于减少不必要的急救呼叫，并降低异常情况未被及时发现的风险。

16、2、通过感知质量因子判断体表光电容积脉搏波信号受到运动伪影影响的程度，并根据品质门限对归一化修正系数进行调整，可以降低低质量生理信号在呼救判断中的影响，在传感器接触不稳、人体剧烈活动等情况下，该处理能够避免将噪声误判为真实的生理异常；在信号质量恢复后，又可重新利用有效信号进行判断，从而提高复杂佩戴状态下呼救决策的稳定性和可靠性。

17、3、综合考虑疾病风险权重因子、生理异常指数、姿态角突变率以及环境风险系数，并根据综合呼救决策指数输出不同等级的呼救控制指令，可以使呼救判断不仅反映当前生理异常程度，还兼顾被监测主体的病史风险、体位变化和外部环境影响，由此能够区分一般异常与紧急情况，减少单凭某一项生理数据作出判断所造成的偏差，使输出的预警或呼救指令更符合被监测主体的实际风险程度，并为院前急救提供更有针对性的信息。