AIS e START Grade con trasferimento di film nella gestione dei disastri (START)

Le squadre mediche in caso di calamità sono formate dagli ospedali in risposta alle esigenze di manodopera di un gran numero di pazienti feriti e malati. Tuttavia, l'attuale pianificazione degli ospedali per un gran numero di manodopera medica in caso di calamità è troppo superficiale. L'applicazione degli odierni metodi di ispezione nel trattamento di un gran numero di pazienti feriti non è così buona come dovrebbe. Pertanto, la comprensione della situazione della scena è diventata il punto chiave del dispiegamento della forza lavoro. La velocità di trasmissione della rete di oggi e la tecnologia di intelligenza artificiale del computer sono molto diverse rispetto a 9 anni fa. La trasmissione delle immagini del software di comunicazione per comprendere la scena aiuterà il dispiegamento della forza lavoro dell'ospedale o se gli investigatori adottassero un metodo di ispezione più facile da usare e utilizzassero la tecnologia dell'intelligenza artificiale per assistere Metodo di implementazione: 82 pazienti con un gran numero di lesioni in l'incidente stradale di montagna di Ali nel corso degli anni è stato incluso, le cartelle cliniche sono state riviste. Le foto dei pazienti registrate presso il sito ospedaliero e i segni vitali esistenti dei pazienti sono stati utilizzati principalmente per effettuare la classificazione del tradizionale triage STAR e dell'AIS per comprendere le possibili differenze nell'interpretazione delle immagini e nel rilevamento delle lesioni. Escludendo i pazienti con dati clinici di trattamento incompleti, i metodi statistici dei campioni erano l'analisi di correlazione e il test dei ranghi con segno di Wilcoxon e il valore p della significatività statistica era 0,05