基于人工智能技術(shù)的無人機城市應(yīng)急救援決策輔助系統(tǒng)設(shè)計

秦 偉，林雪茹，趙文峰，劉曉榮

（1.海軍軍醫(yī)大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院，上海 200433；2.海軍軍醫(yī)大學(xué)教務(wù)處，上海 200433；3.海軍軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)生勤務(wù)學(xué)系，上海 200433）

0 引言

21世紀(jì)以來，世界各地接連發(fā)生了如美國“9.11”恐怖襲擊、SARS疫情、印尼海嘯以及日本大地震引發(fā)的核危機等重大突發(fā)事件，對世界各國的安全與穩(wěn)定構(gòu)成了極大威脅，給人類生命和財產(chǎn)造成了巨大損失[1]。我國同樣面臨突發(fā)性公共事件所帶來的嚴(yán)峻考驗。因此，各級救援組織及監(jiān)管部門迫切需要尋求一種能夠及時發(fā)現(xiàn)應(yīng)急救援問題、有效提高應(yīng)急救援能力的手段和工具[2-3]。

目前，基于現(xiàn)實的迫切需要，應(yīng)急救援系統(tǒng)、培訓(xùn)系統(tǒng)、模擬演練系統(tǒng)的研究成果較多。如王楊等[4]利用真實地震模擬和快速地形繪制等技術(shù)，真實表現(xiàn)了地震場景，研發(fā)了以計算機仿真技術(shù)與地震專業(yè)救援演練相結(jié)合的地震演練仿真系統(tǒng)；張青松等[5]開發(fā)了機場應(yīng)急救援地理信息系統(tǒng)（geographical information system，GIS）空間數(shù)據(jù)庫，完成了應(yīng)急資源數(shù)據(jù)庫的數(shù)字化管理，通過建立應(yīng)急資源調(diào)配模型來確定最佳方案；徐輝等[6]依據(jù)企業(yè)應(yīng)急救援工作的特點和要求，對應(yīng)急救援指揮系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)、設(shè)計原則以及功能模塊進行論述和分析，實現(xiàn)了對應(yīng)急物資、應(yīng)急基礎(chǔ)信息、應(yīng)急通信和應(yīng)急輔助決策的自動化監(jiān)控與管理。但上述應(yīng)急救援系統(tǒng)普遍具有功能單一的特點，且在立體協(xié)同及實戰(zhàn)實效方面均有短板。故筆者提出構(gòu)建基于人工智能技術(shù)的無人機城市應(yīng)急救援決策輔助系統(tǒng)，通過將事故現(xiàn)場進行實時可視化反饋，輔助指揮中心同步研判現(xiàn)場情況，對應(yīng)急救援路線和醫(yī)療后送路線進行優(yōu)化，可有效提高突發(fā)事故救援的科學(xué)性及效率，大大降低事故影響和損失，具有一定的實際應(yīng)用價值。

1 關(guān)鍵技術(shù)及其原理

1.1 GIS

GIS是以地理空間數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，在計算機軟、硬件的支持下，對空間相關(guān)數(shù)據(jù)進行采集、管理、操作、分析、模擬和顯示，采用地理模型分析方法，適時提供多種空間和動態(tài)的地理信息，為地理研究和地理決策服務(wù)而建立的計算機技術(shù)系統(tǒng)。

GIS區(qū)別于一般信息系統(tǒng)的關(guān)鍵在于其處理空間相關(guān)數(shù)據(jù)的能力。大量應(yīng)急救援信息，如災(zāi)害、事故發(fā)生地的位置與分布、救援力量的部署與機動路線以及醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的分布等均與空間信息密切相關(guān)，一般信息系統(tǒng)處理空間數(shù)據(jù)的能力較低，而GIS正是為解決這一問題提供科學(xué)依據(jù)的工具之一[7]。例如Bullen等[8]應(yīng)用GIS在英國West Sussex地區(qū)參與初級衛(wèi)生保健機構(gòu)分布的決策并利用GIS進行管理。近年來，GIS被廣泛應(yīng)用于道路交通預(yù)警與應(yīng)急救援系統(tǒng)中。而GIS在基于人工智能技術(shù)的無人機城市應(yīng)急救援決策輔助系統(tǒng)中突出體現(xiàn)了其在空間數(shù)據(jù)整合與分析的智能優(yōu)勢，因為GIS具有地理空間信息采集能力，所以能較好地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)搜集的動態(tài)性與空間性。GIS應(yīng)用的智能化原理將無人機在事故現(xiàn)場采集的地理信息作為研究對象，以地理分析與決策作為研究目的，通過對應(yīng)急事故救援現(xiàn)場空間地理數(shù)據(jù)的搜集與動態(tài)管理，由指揮中心系統(tǒng)對形成的地理信息進行整理，借助地理分析方法生成事故現(xiàn)場周邊道路交通與醫(yī)療救治機構(gòu)的救援信息，從而實時掌握應(yīng)急事故現(xiàn)場的道路交通運行狀態(tài)，實現(xiàn)對事故現(xiàn)場危急重傷員后送救治工作的智能化掌控與管理。

1.2 無人機遙感技術(shù)

無人機遙感技術(shù)是無人駕駛飛行器技術(shù)、遙感傳感器技術(shù)、通信技術(shù)以及定位技術(shù)的綜合運用[9-10]，不僅具有較高的工作效率，還具有較強的自動性、專業(yè)性以及智能性。其特點包括：

（1）實現(xiàn)快速響應(yīng)，第一時間到達(dá)現(xiàn)場并采集數(shù)據(jù)，將現(xiàn)場的音視頻信息傳送到指揮中心，供指揮者進行判斷和決策；

（2）能夠快速恢復(fù)現(xiàn)場局部通信，持續(xù)跟蹤事故發(fā)展態(tài)勢，幫助指揮中心實施不間斷指揮處理；

（3）參與救援行動及災(zāi)后重建，投放緊急救援物資，提供地理及氣象相關(guān)信息。

要想充分發(fā)揮無人機遙感技術(shù)的功能特點，關(guān)鍵是實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的實時傳輸與處理。以往無人機的信息傳輸主要采用飛行降落后數(shù)據(jù)下載及數(shù)據(jù)處理的傳統(tǒng)方式，無法滿足應(yīng)急事故救援對時限的要求。而采用高分辨力遙感數(shù)據(jù)與無人機平臺其他傳感器數(shù)據(jù)的實時處理、融合與可靠下傳是保障無人機飛行遙感全天時作業(yè)的重要技術(shù)手段，同時也是應(yīng)急救援?dāng)?shù)據(jù)信息傳輸與處理方向亟待發(fā)展的新趨勢[11-12]?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)的無人機城市應(yīng)急救援決策輔助系統(tǒng)把無人機所采集的事故災(zāi)害及救援?dāng)?shù)據(jù)通過編碼與壓縮后，可選擇視距微波傳輸與超視距數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)傳輸2種信息傳輸方式。相比于無人機傳統(tǒng)的信息傳輸方式，該方法可大大提高數(shù)據(jù)傳輸速率，且能夠滿足同步進行數(shù)據(jù)處理的需求，即便是地形特殊、現(xiàn)場人力救援隊伍難以到達(dá)的區(qū)域，借助無人機小巧靈活、低空飛行的優(yōu)勢，也可以為事故現(xiàn)場情況監(jiān)測帶來極大幫助。

1.3 圖像（人臉）識別技術(shù)

基于人工智能技術(shù)的無人機城市應(yīng)急救援決策輔助系統(tǒng)通過無人機攜帶的視頻傳輸及探測設(shè)備，借助人臉識別技術(shù)進行傷員的搜尋、識別和身份信息的錄入，其運行流程如圖1所示。關(guān)鍵步驟包括：

（1）圖像預(yù)處理：用于消除因救援環(huán)境造成的光照等外界因素對面部特征識別精確度的影響；

（2）特征提取：對搜尋監(jiān)測到的傷員進行面部特征信息的處理和提取，為人臉識別提供幾何特征等基礎(chǔ)信息；

（3）對比識別：將獲得的人臉特征與人臉數(shù)據(jù)庫或人臉識別分類器進行對比，若特征相匹配，則認(rèn)為是人臉圖像[13]。

圖1 人臉識別功能運行流程圖

2 系統(tǒng)分析

2.1 系統(tǒng)需求分析

為提高事故應(yīng)急處置能力、應(yīng)急救援效率和緊急醫(yī)學(xué)救援能力，正確認(rèn)識和妥善應(yīng)對各類突發(fā)事件，加強公共區(qū)域重大危險源的監(jiān)控，實現(xiàn)事故現(xiàn)場、救援指揮中心、應(yīng)急資源調(diào)度的無縫銜接[14]，應(yīng)急救援決策輔助系統(tǒng)應(yīng)具備事故現(xiàn)場信息監(jiān)控、應(yīng)急輔助決策支持、救援信息匯總管理等功能，使突發(fā)公共安全事故應(yīng)急救援體系得到完善，從而實現(xiàn)在發(fā)生重大突發(fā)公共安全事故時，各類救援力量能夠快速、準(zhǔn)確、高質(zhì)量地完成應(yīng)急救援任務(wù)，盡可能減少人員傷亡，降低事故帶來的經(jīng)濟損失，維護相關(guān)人員的生命及財產(chǎn)安全。

2.2 系統(tǒng)功能分析

根據(jù)系統(tǒng)需求分析及現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)備和數(shù)據(jù)情況，構(gòu)建基于人工智能技術(shù)的無人機城市應(yīng)急救援決策輔助系統(tǒng)。本系統(tǒng)分為公共事故現(xiàn)場信息管理、救援方案設(shè)計與評估管理、事故救援決策輔助管理、數(shù)據(jù)管理與后臺維護4個功能模塊，其功能結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 基于人工智能技術(shù)的無人機城市應(yīng)急救援決策輔助系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)圖

3 系統(tǒng)設(shè)計

3.1 系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)

基于人工智能技術(shù)的無人機城市應(yīng)急救援決策輔助系統(tǒng)開發(fā)過程是先在項目具有可行性的基礎(chǔ)上進行系統(tǒng)需求分析，其次進行系統(tǒng)功能分析、系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)設(shè)計、數(shù)據(jù)庫等設(shè)計，最后進行編碼，實現(xiàn)系統(tǒng)功能。本系統(tǒng)基于Microsoft Visual Studio 2010開發(fā)平臺進行編碼與功能實現(xiàn)，利用Microsoft SQL Server 2005建立系統(tǒng)信息數(shù)據(jù)庫，從而完成計算機軟件設(shè)計與研發(fā)工作。同時對已組合完成的無人機載體硬件和自行開發(fā)的軟件進行結(jié)合，實現(xiàn)功能的完整性，并進行反復(fù)檢測和校正，驗證系統(tǒng)可行性。

依據(jù)系統(tǒng)需求分析與總體功能結(jié)構(gòu)要求，基于人工智能技術(shù)的無人機城市應(yīng)急救援決策輔助系統(tǒng)可分為應(yīng)用表現(xiàn)層、核心功能層和數(shù)據(jù)服務(wù)層。

（1）應(yīng)用表現(xiàn)層：負(fù)責(zé)提供用戶需求的各項業(yè)務(wù)應(yīng)用操作，實現(xiàn)災(zāi)害醫(yī)療救援決策系統(tǒng)所需各類應(yīng)用操作的模塊調(diào)用，包括可視化用戶界面、交互式操作和功能模塊視圖等操作，實現(xiàn)現(xiàn)場信息采集、傷員信息識別、藥材供應(yīng)、醫(yī)療后送以及輔助救援決策等功能，達(dá)到對突發(fā)公共安全事故應(yīng)急救援工作的督導(dǎo)、監(jiān)控、預(yù)警、決策、救援、評估進行全過程管理的目的。

（2）核心功能層：是基于人工智能技術(shù)的無人機城市應(yīng)急救援決策輔助系統(tǒng)的核心部分，主要完成對數(shù)據(jù)服務(wù)層中數(shù)據(jù)的后臺融合處理，建立綜合數(shù)據(jù)，實現(xiàn)各項功能任務(wù)。具體包括采集地理位置信息、提供決策建議、評估傷員急救傷情、制訂藥材保障計劃、無人機實拍現(xiàn)場畫面、分析傷員個人信息、管理與維護數(shù)據(jù)，為應(yīng)用層的各類功能提供技術(shù)支持。

（3）數(shù)據(jù)服務(wù)層：主要涉及應(yīng)急救援過程中設(shè)備管理與數(shù)據(jù)管理。設(shè)備管理主要包括全球定位系統(tǒng)（global positioning system，GPS）設(shè)備、視頻設(shè)備、移動終端、語音對講等監(jiān)測和通信設(shè)備的管理，為應(yīng)急救援過程中指令信息的傳遞和各類信息的采集提供支持。數(shù)據(jù)管理包括地理信息數(shù)據(jù)和功能信息數(shù)據(jù)，主要完成對數(shù)據(jù)的搜集、處理、分析與存儲，為其他各層進行緊急醫(yī)療救援及決策支持提供重要的數(shù)據(jù)支撐。系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)如圖3所示。

圖3 基于人工智能技術(shù)的無人機城市應(yīng)急救援決策輔助系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)圖

3.2 系統(tǒng)功能設(shè)計

公共事故現(xiàn)場信息管理模塊完成對傷員身份信息及生命體征信息的采集與錄入。救援方案設(shè)計與評估管理模塊完成對傷員的生命體征信息的評估，通過檢傷分類評分確定傷員救治及后送順序，完成對采集信息的整合、分析，形成事故救援方案。事故救援決策輔助管理模塊制訂救援所需藥材、物資及救援人員數(shù)量等計劃，統(tǒng)計事故傷員數(shù)量及傷類情況，以此確定所需救援車輛及設(shè)備的種類及數(shù)量。數(shù)據(jù)管理與后臺維護模塊進行系統(tǒng)各項數(shù)據(jù)的查詢、修改、更新、維護、匯總等工作。系統(tǒng)運行流程如圖4所示。

圖4 基于人工智能技術(shù)的無人機城市應(yīng)急救援決策輔助系統(tǒng)運行流程圖

3.3 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計

數(shù)據(jù)庫的設(shè)計遵循組織合理、結(jié)構(gòu)清晰、冗余度低、易于維護、便于操作、可擴充性良好[15]等原則?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)的無人機城市應(yīng)急救援決策輔助系統(tǒng)是建立在大量的城市醫(yī)療事故應(yīng)急救援?dāng)?shù)據(jù)和事故現(xiàn)場數(shù)據(jù)之上的。合理組織數(shù)據(jù)、設(shè)計數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)是確保系統(tǒng)功能實現(xiàn)的關(guān)鍵。本系統(tǒng)使用SQL Server 2005數(shù)據(jù)庫將系統(tǒng)功能抽象為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)概念模型，更清晰、準(zhǔn)確地用數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（database management system，DBMS）來實現(xiàn)系統(tǒng)的功能需求。

使用DBMS建立系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)對象模型，其邏輯數(shù)據(jù)模型E-R圖如圖5所示。

圖5 基于人工智能技術(shù)的無人機城市應(yīng)急救援決策輔助系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫E-R圖

3.4 數(shù)據(jù)庫表設(shè)計

基于人工智能技術(shù)的無人機城市應(yīng)急救援決策輔助系統(tǒng)內(nèi)含有地理位置、傷情、人員、藥材、設(shè)備等多種信息，需要將這些信息全部進行數(shù)字化處理，因此需要設(shè)計數(shù)據(jù)庫表。須結(jié)合基于人工智能技術(shù)的無人機城市應(yīng)急救援決策輔助系統(tǒng)需求分析與實際情況，遵循系統(tǒng)信息結(jié)構(gòu)，設(shè)計出符合系統(tǒng)功能需求的數(shù)據(jù)庫表。數(shù)據(jù)庫表中應(yīng)含有列名、數(shù)據(jù)類型以及是否允許空值。本系統(tǒng)中數(shù)據(jù)庫表包括醫(yī)療救援后送表、傷員收治醫(yī)院表、突發(fā)公共事故分類表、人員信息表、災(zāi)害救援決策表、藥材供應(yīng)保障信息表等。

4 系統(tǒng)實現(xiàn)

4.1 公共事故現(xiàn)場信息管理

公共事故現(xiàn)場信息管理模塊主要完成傷員個人信息、地理信息的采集錄入以及事故現(xiàn)場畫面的實時傳輸。此模塊可對災(zāi)害或事故發(fā)生地進行定位及地理信息采集，指引無人機至預(yù)定地點準(zhǔn)備部署。指揮者可根據(jù)無人機實時傳輸?shù)默F(xiàn)場畫面，操縱無人機進入人體無法穿越的狹小區(qū)域進行快速搜尋，尋找被困傷員。且無人機配備的人臉識別設(shè)備能夠在外部光線較差的條件下對傷員進行人臉信息采集錄入，以人臉識別的方式進行傷員個人信息與傷病情況數(shù)據(jù)的記錄與存儲，并通過系統(tǒng)后臺的數(shù)據(jù)庫調(diào)閱其既往病史記錄，為傷員后續(xù)的救治工作提供真實、可靠的數(shù)據(jù)信息。傷員信息采集界面如圖6所示。

圖6 傷員信息采集界面

4.2 救援方案設(shè)計與評估管理

救援方案設(shè)計與評估管理模塊主要完成傷員傷情，藥材、設(shè)備需求以及周邊道路交通情況的評估與分析。此模塊通過傳感設(shè)備采集地理位置信息，運用無人機實時反饋事故現(xiàn)場的動態(tài)信息，掌握現(xiàn)場動態(tài)變化與發(fā)展情況，并將所采集信息實時傳輸至后方救援指揮系統(tǒng)中，采集信息包括地理位置信息、天氣信息、周邊道路情況，無人機與系統(tǒng)之間以實時視頻的形式進行現(xiàn)場畫面同步。同時針對不同災(zāi)害類型情況，采用創(chuàng)傷指數(shù)（trauma index，TI）對傷員的受傷部位、損傷類型、循環(huán)狀態(tài)、呼吸狀態(tài)和意識狀態(tài)5個參數(shù)的異常程度進行評分[16]，以各項總分評定傷員創(chuàng)傷嚴(yán)重程度（評分標(biāo)準(zhǔn)見表1），將危重傷員與一般傷員分開，從而合理分流，判斷預(yù)后。以此對事故現(xiàn)場傷員受傷情況進行綜合評估，輔助指揮者制訂包括災(zāi)害特點、救援要求、藥品需求、設(shè)備需求在內(nèi)的多維度的救援決策方案。

表1 TI評分標(biāo)準(zhǔn)

4.3 事故救援決策輔助管理

事故救援決策輔助管理模塊主要完成制訂藥材、設(shè)備保障計劃，確定最佳救治機構(gòu)以及規(guī)劃最優(yōu)后送路徑。后方指揮決策者可以根據(jù)無人機采集的地理位置信息與事故現(xiàn)場同步畫面，判斷事故災(zāi)害類型，以此選擇對應(yīng)的藥材保障模塊，即能夠得到應(yīng)對該類災(zāi)害事故可能引發(fā)的傷員所需的藥品、醫(yī)療耗材以及醫(yī)療器械等。同時也可以根據(jù)不同情形或多種災(zāi)害復(fù)合發(fā)生情況下的特殊要求，以模塊化的形式對藥材保障計劃進行可視化的操作，提高藥品、醫(yī)療耗材以及醫(yī)療設(shè)備的有效利用，保證藥材保障工作能夠持續(xù)、高效進行。藥材設(shè)備供應(yīng)保障界面如圖7所示。

圖7 藥材設(shè)備供應(yīng)保障界面

救援人員對傷員進行救治與后送時，首先對傷員進行急救傷情評估判斷，通過TI評分表評估并生成急救病歷，提高后送醫(yī)治的效率。完成傷情評估并進行現(xiàn)場急救后，基于人工智能技術(shù)的無人機城市應(yīng)急救援決策輔助系統(tǒng)可利用GIS技術(shù)，綜合周邊道路交通情況，遵循“專病專治”的原則，搜尋符合傷員傷情的最佳醫(yī)療救援機構(gòu)，完成醫(yī)療后送最優(yōu)后送路徑規(guī)劃與設(shè)計，提高救援后送效率，縮短傷情救治時間。

4.4 數(shù)據(jù)管理與后臺維護

數(shù)據(jù)管理與后臺維護模塊主要完成傷員信息、GIS信息以及用戶信息的數(shù)據(jù)處理與維護管理。此模塊可供指揮者進行系統(tǒng)各項數(shù)據(jù)的查詢、修改、更新、維護、匯總等操作，并進行信息數(shù)據(jù)管理，輔助提供救援決策建議。系統(tǒng)數(shù)據(jù)主要包括地理信息數(shù)據(jù)（GIS空間數(shù)據(jù)、現(xiàn)場圖像數(shù)據(jù)和道路交通情況數(shù)據(jù)）和功能信息數(shù)據(jù)（救援決策指標(biāo)數(shù)據(jù)、藥材物資供應(yīng)數(shù)據(jù)、傷員個人信息數(shù)據(jù)和傷情評估數(shù)據(jù)）。系統(tǒng)搭載的無線傳輸模塊能夠在較復(fù)雜的環(huán)境中順利進行數(shù)據(jù)傳輸，其中運用高精度合成孔徑雷達(dá)干涉測量（interferometric synthetic aperture radar，InSAR)以及激光雷達(dá)（light detection and ranging，LiDAR）技術(shù)可產(chǎn)生高精度數(shù)字高程模型，結(jié)合GIS地理信息數(shù)據(jù)，可生成事故現(xiàn)場地形與道路交通情況；運用無人機遙感技術(shù)獲取的多光譜數(shù)據(jù)通過校正形成數(shù)字高程模型與正射影像圖，以供事故現(xiàn)場地形分布與現(xiàn)場救援條件判別。同時，數(shù)據(jù)管理與后臺維護模塊還重復(fù)監(jiān)測事故災(zāi)害數(shù)據(jù)并對比分析，以發(fā)現(xiàn)事故災(zāi)害隱患關(guān)鍵區(qū)域及事故的發(fā)生、發(fā)展情況。數(shù)據(jù)管理界面如圖8所示。

5 系統(tǒng)創(chuàng)新性與技術(shù)特點

5.1 基于圖像（人臉）識別技術(shù)搜尋并采集傷員信息

各類事故現(xiàn)場環(huán)境復(fù)雜，救援工作具有很大難度，特別是在火場、震區(qū)等情況下，人工搜尋極其不便，如何在保證救援人員安全的情況下進行快速搜尋救援成為一個亟須解決的問題。而救援機器人的快速發(fā)展，使其進行協(xié)助搜救成為主流趨勢?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)的無人機城市應(yīng)急救援決策輔助系統(tǒng)以小型無人機（飛行器）為載體，借助其小巧靈活的特點，進入人體無法穿越的狹小區(qū)域進行快速搜尋，并借助搭載的攝像頭實時傳輸視頻圖像[14]；利用圖像（人臉）識別技術(shù)實現(xiàn)后方救援中心系統(tǒng)與事故現(xiàn)場的通信，采用圖像（人臉）識別等功能協(xié)助搜尋，以便救援人員在復(fù)雜環(huán)境中能夠有效地進行搜救工作。

圖8 數(shù)據(jù)管理界面

5.2 基于GIS技術(shù)構(gòu)建基于人工智能技術(shù)的無人機城市應(yīng)急救援決策輔助系統(tǒng)

利用GIS實現(xiàn)突發(fā)公共事故應(yīng)急處置救援過程中事故現(xiàn)場、各類救援人員、物資的定位及行動軌跡的展示，如醫(yī)療救護車輛和醫(yī)護人員的位置和行動軌跡。同時，借助GPS定位導(dǎo)航技術(shù)，判斷事故現(xiàn)場周圍的實時道路交通情況，并根據(jù)傷員急救病情評估結(jié)果選擇救治該類傷員醫(yī)療條件最佳且距離最近的醫(yī)療機構(gòu)，實現(xiàn)應(yīng)急救援車輛、人員、物資等救援路徑最佳方案分析和規(guī)劃，縮短傷員醫(yī)療后送的消耗時間，提供輔助救援決策功能，從而提高傷員救治成功率。

5.3 基于多維度數(shù)據(jù)分析制訂最佳方案

基于人工智能技術(shù)的無人機城市應(yīng)急救援決策輔助系統(tǒng)利用無人機的靈活機動性，可以第一時間將災(zāi)害信息傳回，從而進行高效的醫(yī)療救援決策部署。且本系統(tǒng)在提供決策建議的同時，保障了藥材的選擇靈活多樣，使得整體的救援計劃更加科學(xué)、規(guī)范。通過借助地理位置信息將救援小隊與后方救援力量關(guān)聯(lián)，使得前接后送更加緊密，提高了救援能力和救援效率。

6 結(jié)語

用于突發(fā)公共安全事故人員搜救的決策輔助系統(tǒng)是應(yīng)急救援中的重要環(huán)節(jié)，是未來應(yīng)急響應(yīng)與救援保障的重要手段，而建立高度智能化的應(yīng)急救援決策輔助系統(tǒng)是一項涉及領(lǐng)域廣泛、體系結(jié)構(gòu)龐大、建設(shè)過程復(fù)雜的系統(tǒng)工程，需要綜合評估多方面相關(guān)信息、整合運用多樣技術(shù)手段。本文提出的基于人工智能技術(shù)的無人機城市救援應(yīng)急救援決策輔助系統(tǒng)以無人機為載體、搭載生命體征探測設(shè)備，實現(xiàn)了傷員搜救的信息采集、功能實現(xiàn)、數(shù)據(jù)處理及救援方案形成等功能。本系統(tǒng)下一步將結(jié)合發(fā)達(dá)國家在公衛(wèi)事件應(yīng)急救援和服務(wù)體系建設(shè)的經(jīng)驗，進一步提高公共安全管理部門和應(yīng)急救援部門的技術(shù)裝備水平和救援效率，加強多部門的協(xié)同合作，在實踐中反復(fù)調(diào)試改進，以解決傷情評估不全面、信息傳輸不穩(wěn)定等問題，從而更好地實現(xiàn)事故救援的輔助決策支持，提高事故應(yīng)急響應(yīng)速度、救援能力和決策指揮水平。