本技术提供一种手术室可视化数据调用方法,手术室可视化数据调用技术领域,本发明首先将监护设备、影像设备、电子病历系统及环境检测器视作数据源,并配置接口以实时获取数据,采用统一时间戳确保数据同步。随后对采集的生命体征数据进行清洗与特征提取,基于专家评分法加权融合特征,形成数据集。该数据集被划分为训练集与测试集,并基于深度学习模型进行时间序列预测,实时监测的数据通过模型预测下一时刻的融合特征,并与预设阈值比较以判断生命体征状态。最终,利用AR技术将实时监测数据叠加在手术视图中,并通过语音识别API和自然语言处理模型处理语音指令,实现高效的数据调用和任务执行,从而提升手术过程的安全性和效率。
背景技术
手术室可视化数据调用技术借助先进的传感器、摄像头和数据集成平台,实时采集和处理手术过程中各类关键数据,如患者生命体征、手术进程和设备状态,并通过高分辨率显示器或增强现实设备将这些数据直观呈现给手术团队,从而提高手术的精准度和安全性,优化团队协作和决策效率。
现有技术存在的不足:
手术室可视化数据调用的背景技术通常涉及多种医疗设备和系统的数据集成与监控,如监护设备、影像设备、电子病历系统和环境传感器等。然而,现有技术通常存在数据来源分散、难以统一整合的问题,数据更新不够实时,导致信息滞后,进而影响决策的及时性和准确性。此外,现有系统对异常情况的响应速度较慢,缺乏自动化警报功能,无法在紧急情况下迅速反应,语音指令的处理和执行效率也有待提高,导致医护人员在数据调用和操作中耗费时间和精力,影响手术室的整体效率和安全性。这些不足限制了医疗环境中数据驱动决策的潜力,也影响了患者的安全和治疗效果。因此,针对这些不足的改进和创新显得尤为重要。
在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解,因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
实现思路