本发明专利技术公开了一种心肺复苏模拟训练数据分析方法、装置及可读存储介质，属于心肺复苏数据反馈技术领域，其中，数据分析方法包括调取训练人员在实操时关于心肺复苏方面的医疗信息，医疗信息包括模拟人的实操身体信息和实操按压位置信息与训练人员的实操动作信息；根据调取的医疗信息，学习训练建立推演模型；获取训练人员的当前动作信息与模拟人的当前身体信息和当前按压位置信息；在推演模型内输入获取的模拟人的当前按压位置信息，输出训练人员的预测动作信息和模拟人的预测身体信息；将当前信息和预测信息分别代入能力评估公式中，获取实测能力评估值和预测能力评估值；比较实测能力评估值和预测能力评估值，反馈训练人员的训练水平。的训练水平。的训练水平。
【技术实现步骤摘要】
一种心肺复苏模拟训练数据分析方法、装置及可读存储介质
[0001]本专利技术涉及心肺复苏数据反馈
，具体涉及一种心肺复苏模拟训练数据分析方法、装置及可读存储介质。
技术介绍
[0002]心肺复苏术，简称CPR，是针对骤停的心脏和呼吸采取的救命技术，是为了恢复患者自主呼吸和自主循环。心搏骤停是指各种原因引起的、在未能预计的情况和时间内心脏突然停止搏动，从而导致有效心泵功能和有效循环突然中止，引起全身组织细胞严重缺血、缺氧和代谢障碍，如不及时抢救即可立刻失去生命。心搏骤停不同于任何慢性病终末期的心脏停搏，若及时采取正确有效的复苏措施，病人有可能被挽回生命并得到康复。因此，对医护人员进行心肺复苏的能力具有较高的要求。
[0003]现有技术中，缺乏足够精确的有关心肺复苏的训练数据以及高效采集这些数据的方法，缺乏足够的心肺复苏患者数据以及统一的数据格式，继而无法开展对医护人员训练能力的反馈，不能针对性地提高医护人员的心肺复苏救援能力。
[0004]因此，如何提供一种数据分析方法，使其能反馈训练人员的能力，提高医护人员的心肺复苏救援能力，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
[0005]为此，本专利技术提供一种心肺复苏模拟训练数据分析方法、装置及可读存储介质，以解决现有技术中由于训练人员能力不能进行反馈而导致的无法针对性地提高医护人员的心肺复苏救援能力的问题。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0007]根据本专利技术的第一方面，提供了一种心肺复苏模拟训练数据分析方法，包括以下步骤：
[0008]S1：调取训练人员在实操时关于心肺复苏方面的医疗信息，所述医疗信息包括模拟人的实操身体信息和实操按压位置信息与训练人员的实操动作信息；
[0009]S2：根据步骤S1调取的所述医疗信息，学习训练建立推演模型；
[0010]S3：获取所述训练人员的当前动作信息与所述模拟人的当前身体信息和当前按压位置信息；
[0011]S4：在所述推演模型内输入步骤S3获取的所述模拟人的当前按压位置信息，输出所述训练人员的预测动作信息和所述模拟人的预测身体信息；
[0012]S5：将所述步骤S3中的当前信息和所述步骤S4中的预测信息分别代入能力评估公式中，获取实测能力评估值和预测能力评估值；
[0013]S6：比较所述实测能力评估值和所述预测能力评估值，反馈所述训练人员的训练水平。
[0014]进一步地，所述步骤S2中的推演模型的建立过程，具体包括：
[0015]S201：将所述模拟人的胸腔位置划分为第一按压位置、第二按压位置和第三按压位置；
[0016]S202：所述训练人员在第一按压位置实操时，获取所述训练人员的第一实操动作信息和所述模拟人的第一实操身体信息，并训练得到第一动作轨迹预测函数和第一身体信息变化预测函数；
[0017]S203：所述训练人员在第二按压位置实操时，获取所述训练人员的第二实操动作信息和所述模拟人的第二实操身体信息，并训练得到第二动作轨迹预测函数和第二身体信息变化预测函数；
[0018]S204：所述训练人员在第三按压位置实操时，获取所述训练人员的第三实操动作信息和所述模拟人的第三实操身体信息，并训练得到第三动作轨迹预测函数和第三身体信息变化预测函数。
[0019]进一步地，基于第一动作轨迹预测函数、第二动作轨迹预测函数或第三动作轨迹预测函数得出训练人员的预测动作信息，基于第一身体信息变化预测函数、第二身体信息变化预测函数或第三身体信息变化预测函数得出模拟人的预测身体信息。
[0020]进一步地，所述能力评估公式为：
[0021][0022]其中，N为能力评估值，k1为动作信息的预设权重，为第i1个动作信息，为第i1个动作信息的评估预设函数，i1的取值范围为大于等于1小于等于n的整数，k2为身体信息的预设权重，为第i2个身体信息，为第i2个身体信息的评估预设函数，i2的取值范围为大于等于1小于等于m的整数，n为动作信息的参数个数，m为身体信息的参数个数。
[0023]进一步地，还包括步骤S7：观察反馈所述训练人员能力的稳定性，具体包括以下步骤：
[0024]S701：获取多次训练的所述训练人员的当前动作信息与模拟人的当前身体信息和当前按压位置信息；
[0025]S702：计算每次训练得到的所述实测能力评估值；
[0026]S703：建立能力
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次数图像，在能力
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次数图像上标注出每次训练得到的实测能力评估值和预测能力评估值，并绘制成实测能力评估值
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次数曲线和预测能力评估值
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次数直线；
[0027]S704：观察反馈所述训练人员能力的稳定性。
[0028]进一步地，当所述实测能力评估值大于所述预测能力评估值时，表示所述训练人员的水平得到提高；当所述实测能力评估值小于所述预测能力评估值时，表示所述训练人员的水平降低了。
[0029]进一步地，所述动作信息至少包括训练人员的腕关节位姿信息、肘关节位姿信息和肩关节位姿信息，所述身体信息至少包括按压深度、按压频率、胸腔回弹指数和潮气量。
[0030]进一步地，所述步骤S7中，当所述实测能力评估值
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次数曲线沿所述预测能力评估值
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次数直线上下浮动时，表示所述训练人员的水平稳定；当所述实测能力评估值
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次数曲线偏离所述预测能力评估值
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次数直线时，表示所述训练人员的水平不稳定。
[0031]根据本专利技术的第二方面，提供了一种心肺复苏模拟训练数据分析装置，用于实现上述任意一项所述方法的步骤，包括：
[0032]第一调取模块，用于调取训练人员在实操时关于心肺复苏方面的医疗信息；
[0033]模型建立模块，用于根据调取的所述医疗信息，学习训练建立推演模型；
[0034]第二调取模块，用于获取所述训练人员的当前动作信息与模拟人的当前身体信息和当前按压位置信息；
[0035]第一信息处理模块，用于输出训练人员的预测动作信息和模拟人的预测身体信息；
[0036]第二信息处理模块，用于计算输出实测能力评估值和预测能力评估值；
[0037]比较模块，用于比较所述实测能力评估值和所述预测能力评估值；
[0038]反馈模块，用于反馈所述训练人员的训练水平。
[0039]根据本专利技术的第三方面，提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被服务器执行时实现上述任意一项所述方法的步骤。
[0040]本专利技术具有如下优点：
[0041]本专利技术通过调取训练人员实操时的关于心肺复苏方面的医疗信息建立推演模型，推演模型预测的信息为训练人员在正常水平时产生的信息。将获取的当前信息和推演模型预测的预测信息分别代入能力评估公式中，获取实测能力评估值和预测能力本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种心肺复苏模拟训练数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：调取训练人员在实操时关于心肺复苏方面的医疗信息，所述医疗信息包括模拟人的实操身体信息和实操按压位置信息与训练人员的实操动作信息；S2：根据步骤S1调取的所述医疗信息，学习训练建立推演模型；S3：获取所述训练人员的当前动作信息与所述模拟人的当前身体信息和当前按压位置信息；S4：在所述推演模型内输入步骤S3获取的所述模拟人的当前按压位置信息，输出所述训练人员的预测动作信息和所述模拟人的预测身体信息；S5：将所述步骤S3中的当前信息和所述步骤S4中的预测信息分别代入能力评估公式中，获取实测能力评估值和预测能力评估值；S6：比较所述实测能力评估值和所述预测能力评估值，反馈所述训练人员的训练水平。2.如权利要求1所述的心肺复苏模拟训练数据分析方法，其特征在于，所述步骤S2中的推演模型的建立过程，具体包括：S201：将所述模拟人的胸腔位置划分为第一按压位置、第二按压位置和第三按压位置；S202：所述训练人员在第一按压位置实操时，获取所述训练人员的第一实操动作信息和所述模拟人的第一实操身体信息，并训练得到第一动作轨迹预测函数和第一身体信息变化预测函数；S203：所述训练人员在第二按压位置实操时，获取所述训练人员的第二实操动作信息和所述模拟人的第二实操身体信息，并训练得到第二动作轨迹预测函数和第二身体信息变化预测函数；S204：所述训练人员在第三按压位置实操时，获取所述训练人员的第三实操动作信息和所述模拟人的第三实操身体信息，并训练得到第三动作轨迹预测函数和第三身体信息变化预测函数。3.如权利要求2所述的心肺复苏模拟训练数据分析方法，其特征在于，基于第一动作轨迹预测函数、第二动作轨迹预测函数或第三动作轨迹预测函数得出训练人员的预测动作信息，基于第一身体信息变化预测函数、第二身体信息变化预测函数或第三身体信息变化预测函数得出模拟人的预测身体信息。4.如权利要求1所述的心肺复苏模拟训练数据分析方法，其特征在于，所述能力评估公式为：其中，N为能力评估值，k1为动作信息的预设权重，为第i1个动作信息，为第i1个动作信息的评估预设函数，i1的取值范围为大于等于1小于等于n的整数，k2为身体信息的预设权重，为第i2个身体信息，为第i2个身体信息的评估预设函数，i2的取值范围为大于等于1小于等于m的整数，n为动作信息的参数个数，m为身体信息的参数个数。5.如权利要求1所述的心肺复苏模拟训练数据分析方法，其特征在于，还包括步骤S7...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟广，陆君，
申请(专利权)人：天津诚意科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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