[发明专利]紧急程控设备、方法、系统及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种紧急程控设备，其特征在于，所述紧急程控设备被配置成：

利用交互设备接收触发操作；

响应于所述触发操作，获取刺激器的标识信息，所述标识信息包括刺激器标识和患者标识中的至少一种，所述刺激器用于植入患者体内以向所述患者递送治疗或感测电活动；

向患者程控器发送程控请求，以建立医生程控器与所述刺激器之间的程控连接，所述程控请求包括所述标识信息。

2.根据权利要求1所述的紧急程控设备，其特征在于，所述紧急程控设备还被配置成：

在利用所述交互设备接收所述触发操作之前，利用健康监测装置实时获取所述患者的健康监测数据；

获取所述健康监测数据对应的呼救类型，所述呼救类型用于指示需要呼救或者不需要呼救；

当检测到所述健康监测数据所对应的呼救类型用于指示需要呼救时，利用报警装置发出紧急呼救信号；

所述健康监测装置包括以下至少一种：脑电监测单元、心电监测单元、肌电监测单元、心率监测单元、脉搏监测单元和视觉监测单元。

3.根据权利要求2所述的紧急程控设备，其特征在于，所述紧急程控设备被进一步配置成采用如下方式获取所述健康监测数据对应的呼救类型：

利用健康监测模型对所述健康监测数据进行分类，得到所述健康监测数据对应的呼救类型；

其中，所述健康监测模型的训练过程包括：

获取训练集，所述训练集包括多个训练数据，每个所述训练数据包括一个样本数据及其对应的呼救类型的标注数据，每个所述样本数据是对真实人体进行健康监测得到的或者利用GAN模型的生成网络生成的；

利用所述训练集对预设的深度学习模型进行训练，得到所述健康监测模型。

4.根据权利要求3所述的紧急程控设备，其特征在于，在所述健康监测模型的训练过程中，所述利用所述训练集对预设的深度学习模型进行训练，包括：

针对所述训练集中的每个训练数据，将所述样本数据输入所述深度学习模型，得到与所述样本数据相对应的呼救类型的预测数据；

基于与所述样本数据相对应的呼救类型的预测数据以及标注数据，对所述深度学习模型的模型参数进行更新；

检测是否满足预设的训练结束条件，如果是，则停止训练，并将训练得到的所述深度学习模型作为所述健康监测模型，如果否，则利用下一个所述训练数据继续训练所述深度学习模型。

5.根据权利要求1所述的紧急程控设备，其特征在于，所述紧急程控设备还存储有一个或多个已验证用户信息，所述紧急程控设备被进一步配置成采用如下方式接收所述触发操作：

利用所述交互设备接收待验证用户信息；

将所述待验证用户信息分别与每个所述已验证用户信息进行匹配，当所述待验证用户信息与其中一个所述已验证用户信息匹配成功时，停止匹配并接收所述交互设备的触发操作。

6.根据权利要求2所述的紧急程控设备，其特征在于，所述紧急程控设备还被配置为：

获取附近的一个或多个医疗装置对应的疾病类型；

将每个所述医疗装置对应的疾病类型分别与所述患者的疾病类型进行匹配，当至少一个所述医疗装置与所述患者的疾病类型相匹配时，获取所有相匹配的医疗装置对应的音频和/或视频形式的使用说明信息；

利用所述报警装置循环播放所述使用说明信息。

7.一种紧急程控方法，其特征在于，所述紧急程控方法包括：

利用交互设备接收触发操作；

响应于所述触发操作，获取刺激器的标识信息，所述标识信息包括刺激器标识和患者标识中的至少一种，所述刺激器用于植入患者体内以向所述患者递送治疗或感测电活动；

向患者程控器发送程控请求，以建立医生程控器与所述刺激器之间的程控连接，所述程控请求包括所述标识信息。