急救医疗：技术变革的 4 种方式

导言：技术在急救医疗中的作用

在急救医疗领域，分秒必争。定制软件解决方案可在弥补急救医疗的不足方面发挥关键作用。它们提供的创新工具可改善患者的治疗效果并缩短响应时间。

这篇博文深入探讨了技术彻底改变急救医疗的四种方式。经同行评审的研究（链接如下）支持这些观点。

---

1.利用最新数据改善应急响应时间

在紧急医疗保健领域，时间至关重要。它可以决定生死。收集和分析实时数据的能力是这一领域的突破性进步。借助可穿戴设备、物联网设备和定制软件，医疗服务提供者可以了解更多信息，更好地为患者提供服务。

可穿戴设备

智能手表、健身追踪器和医疗级健康监测器正在成为应急响应的一部分。这些设备可以持续跟踪生命体征，包括心率和血氧饱和度。一些主要的例子包括

• Apple Watch 和 Fitbit:现在，这些消费类可穿戴设备配备了先进的健康跟踪功能，如心房颤动（AFib）检测（"AFib"）。Apple 手表心房颤动历史, 治疗心房颤动的 Fitbit).当 Apple Watch 检测到跌倒时、 该设备可帮助用户连接紧急服务.
  
  如果一个人在被检测到跌倒后没有对通知做出反应，则 谷歌 Pixel 手表可自动尝试呼叫紧急服务.它包括一条向用户所在地求助的自动信息。
  
  
• 医疗级可穿戴设备:设备，如 iRhythm Zio 或 生物按钮 为可能出现心律失常或其他危急情况的人提供连续、高保真的监测。

与更广泛的医疗保健有关、 一项针对中国甲状腺癌患者的同行评议、开放存取研究 发现可穿戴设备的开放程度很高。

急救医疗中的实时数据整合

虽然可穿戴设备可以提供宝贵的实时数据。但是，整合这些信息对于有效的应急响应至关重要。定制软件解决方案对于确保实时数据的收集和整合至关重要。 和 有效利用。

The challenge can lie in integrating data from multiple sources—such as wearables, IoT devices, and electronic health records (EHRs)—into a single, actionable platform.

急救护理中有效定制软件的特点：

• 数据汇总:可将来自许多设备的数据整合到一个集中式仪表板中，供医疗服务提供者使用。
  
• 人工智能驱动的分析:分析实时数据以识别关键模式，如败血症或心脏骤停的迹象。
  
• 警报系统:当病人数据超过临界值时，自动向急救小组发送警报。

---

2.通过预测分析提高准备程度

紧急情况的本质往往是不可预测的。但如果技术可以帮助预测它们呢？预测分析技术由以下技术的进步提供动力 大数据、机器学习 (ML) 和人工智能 (AI)它正成为急救医疗的重要工具。

通过分析历史数据和识别模式，预测分析使医疗保健系统能够预见潜在的紧急情况，更有效地分配资源，甚至预防某些危急事件的发生。本节将探讨预测分析在重塑应急准备方面的变革性作用。

如何使用

其核心是 预测分析 医疗预测技术利用大型数据集、先进算法和统计模型来预测未来事件。在紧急医疗保健领域，这通常涉及分析病人记录、实时监控数据和外部因素（如环境条件或疾病爆发），以预测医疗紧急情况。

利用电子健康记录，预测系统可以标记出哪些病人患严重、危及生命的疾病的风险较高。例如，发表在 柳叶刀数字健康 (2024) 发现 机器学习算法可大幅降低糖尿病酮症酸中毒患者的比例.

实际应用

预测分析不再只是一个理论概念。它已经在现实世界的急救医疗环境中得到了应用。例如，约翰霍普金斯大学的生物医学工程师和心脏专家、 开发出一种算法，可提前 18 小时预报 COVID-19 患者的心脏骤停，提前 3 天预报血栓的发生.

挑战与局限

预测分析确实蕴含着巨大的潜力。然而，医疗保健系统必须应对一些挑战：

• 数据质量和访问:
  预测模型依赖于大量高质量的数据。不一致或不完整的数据--缺失的患者记录或过时的电子病历系统--会削弱预测的准确性。此外，医疗机构之间的数据共享限制也会限制预测工具的有效性。
  
  
• 算法偏差:
  预测模型的好坏取决于其训练数据。如果训练数据存在偏差（如某些人口群体代表性不足），算法就会产生偏差预测。这可能会导致医疗服务的不均衡。
  
  
• 可解释性:
  许多预测算法都是黑箱作业。因此，医疗服务提供者不易解读其决策过程。了解算法如何进行预测对于建立信任和确保正确使用非常重要。
  
  
• 成本与实施:
  开发、整合和实施预测工具的成本可能很高，尤其是对于规模较小的医院或资金不足的医疗保健系统而言。
  
  
  

预测分析在急诊医疗中的未来

尽管存在这些挑战，但预测分析技术在应急医疗保健领域的应用前景广阔。随着技术的进步和医疗保健系统采用更先进的数据共享方法，我们可以期待在应急准备和响应方面取得更大的进步。

• 与物联网和实时数据集成:
  预测分析将越来越多地与物联网设备、可穿戴设备和实时监控系统集成。这将使医疗服务提供者能够根据不断更新的数据流进行动态预测。
  
  
• 全球健康应用:
  预测工具将在全球卫生领域发挥至关重要的作用，尤其是在应对公共卫生危机方面。例如，人工智能模型可以帮助实时预测传染病的传播，为疫苗接种活动和服务不足地区的资源分配提供指导。
  
  

---

3.人工智能驱动的紧急分流

人工智能算法可以确定急诊科病人的优先次序，优化资源管理，并利用实时数据传输。根据 2024 年，《BMC 公共卫生》（BMC Public Health）公开发表了一篇系统综述，指出 OpenPose 和 YOLO 等人工智能算法提高了效率。 在大规模伤亡事件中。

审查发现，电子分流系统可对生命体征进行持续监测，并加快分流速度。

---

4.公民急救人员应用程序

在心脏骤停等紧急情况下，旁观者的帮助至关重要。为旁观者（或 公民急救员)使普通人也能在专业人员到来之前进行救生心肺复苏。

例如 PulsePoint 响应 是 可在 Google Play 上下载.一旦有人心脏骤停，这款应用程序就会向附近受过 CRP 培训的用户发出警报。它还会通知用户自动体外除颤器 (AED) 的位置。

发表于 复苏 2020年 表明，在院外心脏骤停情况下，作为第一响应者向公民发出警报可能会改善患者的预后。

---

未来

在急救医疗领域，技术不再是配角，而是重塑这一领域的驱动力。从实时数据共享到人工智能驱动决策，创新工具正在帮助挽救生命和改善疗效。

涉足紧急医疗保健领域的定制软件开发是一个产生实际影响的机会。我们已经在医疗保健领域开展工作，您可以 点击此处了解更多.通过采用量身定制的解决方案来应对具体挑战，您就能为实现不浪费一分一秒挽救生命的未来做出贡献。