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

Abstract

The aim of the study was to optimize the pre-hospital first aid management strategy for patients with infectious diseases in Huizhou city, which is expected to provide a basis for the epidemic prevention and control, to save lives, and increase the pre-hospital first aid efficiency. At the Department of Emergency, Huizhou Third People’s Hospital as the research subject, the common pre-hospital first aid procedure for infectious diseases was identified. The Petri net was used to model and determine the execution time of each link of the pre-hospital first aid process. The isomorphic Markov chain was used to optimize the pre-hospital first aid procedure for infectious diseases. In terms of the emergency path, deep learning was combined with the reinforcement learning model to construct the reinforcement learning model for ambulance path planning. Isomorphic Markov chain analysis revealed that the patient status when returning to the hospital, the time needed for the ambulance to come to designated location, and the on-site treatment were the main problems in the first aid process, and the time needed for the pre-hospital first aid process was reduced by 25.17% after optimization. In conclusion, Petri net and isomorphic Markov chain can optimize the pre-hospital first aid management strategies for patients with infectious diseases, and the use of deep learning algorithm can effectively plan the emergency path, achieving intelligent and informationalized pre-hospital transfer, which provides a basis for reducing the suffering, mortality, and disability rate of patients with infectious diseases.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