Skoči na glavni sadržaj

Izvorni znanstveni članak

https://doi.org/10.20471/acc.2023.62.01.16

Optimizacija prehospitalnih strategija upravljanja prvom pomoći za bolesnike sa zaraznim bolestima u gradu Huizhou pomoću algortima za duboko učenje

Jing Zeng ; Department of Emergency, Huizhou Third People’s Hospital, Guangzhou Medical University, Huizhou, China
WeiSheng Chen ; Department of Emergency Intensive Care Unit, Huizhou Third People’s Hospital, Guangzhou Medical University, Huizhou, China
WeiWei Chen ; Department of Emergency, Huizhou Third People’s Hospital, Guangzhou Medical University, Huizhou, China
YaWei Wang ; Department of Emergency, Huizhou Third People’s Hospital, Guangzhou Medical University, Huizhou, China
XueSong Li ; Center for Neuromedicine, Huizhou Third People’s Hospital, Guangzhou Medical University, Huizhou, Guangdong Province, China


Puni tekst: engleski pdf 670 Kb

str. 131-139

preuzimanja: 278

citiraj


Sažetak

Cilj istraživanja bio je optimizirati strategiju prehospitalnog upravljanja prvom pomoći za bolesnike sa zaraznim
bolestima u gradu Huizhou, Kina, za koju se očekuje da pruži osnovu za prevenciju i kontrolu epidemije, da spasi živote
te da poveća učinkovitost prehospitalne prve pomoći. Istraživanje je provedeno na Hitnom odjelu Treće narodne bolnice u
gradu Huizhou, gdje je utvrđen opći prehospitalni postupak prve pomoći za zarazne bolesti. Petrijeva mreža je primijenjena
kako bi se modeliralo i odredilo vrijeme izvršenja svake karike u procesu prehospitalne prve pomoći. Izomorfni Markovljev
lanac primijenjen je za optimizaciju prehospitalnog postupka prve pomoći za zarazne bolesti. Za putanju hitnosti, duboko
učenje je kombinirano s modelom pojačanog učenja kako bi se konstruirao model osnaživanja učenja za planiranje putanje
vozila hitne pomoći. Analiza Markovljeva lanca pokazala je da su status bolesnika na povratku u bolnicu, vrijeme potrebno
da vozilo hitne pomoći dođe na određenu lokaciju i skrb na mjestu događaja glavni problemi u procesu prve pomoći te da je
vrijeme potrebno za prehospitalni proces prve pomoći smanjeno za 25,17% nakon optimizacije. Zaključeno je da Petrijeva
mreža i izomorfni Markovljev lanac mogu optimizirati strategije upravljanja prehospitalnom prvom pomoći za bolesnike sa
zaraznim bolestima te da primjena algoritma dubokog učenja može učinkovito planirati putanju tima hitne pomoći, čime se
postiže pametan i informatizirani prehospitalni prijevoz, što čini osnovu za smanjenje patnje, smrtnosti i stope invalidnosti
za bolesnike sa zaraznim bolestima.

Ključne riječi

Petrijeva mreža; Izomorfni Markovljev lanac; Zarazne bolesti; Duboko učenje; Osnaženo učenje; Planiranje putanje

Hrčak ID:

307271

URI

https://hrcak.srce.hr/307271

Datum izdavanja:

1.4.2023.

Podaci na drugim jezicima: engleski

Posjeta: 971 *