引言

随着医疗技术的不断进步和人口老龄化趋势的加剧，急诊科的工作压力日益增加，传统的急诊分诊方法存在效率低、准确性不高、患者等待时间长等问题。基于大数据和人工智能的智慧医疗系统被认为是解决这些问题的有效途径之一，本研究旨在通过实验比较智慧医疗系统与传统方法的优劣势，为急诊科的管理和医疗服务提供指导和参考。

一、急诊分诊智慧医疗系统的重要性

（一）减少急诊科工作压力

随着人口城市化进程的不断加速，以及医疗服务需求的日益增长，急诊科工作压力逐渐增加，一是急诊科作为医院的重要门诊部门，承担着救治急危重患者、应对各种突发疾病和意外伤害的重要职责，这意味着急诊科医护人员需要时刻保持高度警惕和应变能力，以确保患者在急需医疗救治时能够得到及时有效的治疗^[1]。二是随着社会生活节奏的加快和生活方式的改变，急诊科接诊的患者数量持续增加，且病情种类愈加复杂，这不仅对急诊科的医护人员提出了更高的专业要求，同时也加大了工作量和工作难度^[2]。再者医疗资源的不足和急诊科内部流程的不畅也是导致工作压力增加的重要原因，医护人员需要面对等待就医的患者排队、医疗设备的故障、医疗记录的繁琐等问题，这些都会进一步加剧工作压力。

（二）智慧医疗系统的服务提升与数据支持

智慧医疗系统作为一种集成了大数据和人工智能技术的新型医疗解决方案，在应用前景上具有广阔的发展空间，一是智慧医疗系统能够有效提升医疗服务的质量和效率，通过实时监测和分析患者的生命体征数据，帮助医护人员更快速、准确地做出诊断和治疗决策，从而缩短患者等待时间，提高医疗救治的效率^[3]。二是智慧医疗系统还为医院管理提供数据支持，通过对医院运营数据的分析，优化资源配置，提升医疗服务水平和医院综合竞争力。此外随着智能化技术的不断发展，智慧医疗系统还有望实现更多功能的拓展，如智能辅助诊断、个性化治疗方案推荐等，为患者提供更加个性化、精准的医疗服务，因此智慧医疗系统在未来的应用前景十分广阔，将为医疗行业的发展带来新的机遇和挑战。

（三）智慧医疗系统科学有效，助力急诊分诊智能化发展

本研究的意义和目的在于探索并实现基于大数据和人工智能的智慧医疗系统在急诊分诊领域的应用，随着医疗技术的不断进步和医疗需求的增加，传统的急诊分诊方式已经难以满足快速、准确分诊的需求。因此引入智慧医疗系统的思想和技术，通过大数据分析和人工智能算法，对患者的生命体征数据和病情信息进行智能化处理和分析，更加科学、有效地进行急诊分诊，提高分诊准确性和效率减轻医护人员的工作压力，改善患者就诊体验，提高医疗服务的质量和水平^[4]。因此本研究旨在探索智慧医疗系统在急诊分诊中的应用效果，验证其在提升分诊准确性、效率和患者满意度方面的作用，为医疗行业的现代化转型和智能化发展提供参考和借鉴。

二、系统功能及组成：

（一）急诊分诊智慧医疗系统的功能

以智能问答形式并自动检测五项生命体征数据，主、客观指标自动判定患者分诊级别，实现智能急诊分诊。解决患者盲目就诊问题，减轻分诊工作压力，降低患者挂错号比例，优化患者就诊流程，有效提高线上线下医疗机构接诊效率。主要功能如下：

（1） 智能急诊分级，快速准确。本智能分诊机采用MEWS生命体征评测方案，能够快速准确地判定患者就诊的问题。患者根据检测流程，终端机将根据症状和疾病特征进行分析，快速将患者急诊分诊等级，节省了等待时间，提高了就诊效率。

（2）多生命体征检测服务，全方位便捷。本智能分诊机支持血氧、体温、呼吸率、血压、脉搏五项生命体征检测，为医生诊疗判断提供了基础数据参考，也为患者提供检测便利。

图1分诊机示意图

（3）触摸操作，简单易用。患者只需按照屏幕提示进行操作，即可自助完成分诊和查询等操作，不再依赖专业人员的协助，让就医流程更加自主和顺畅。

（4）数据安全，信息保密。医院分诊机采用高级数据加密技术，确保患者信息在传输和处理过程中得到全面保护。患者的个人信息只有在授权情况下才能被访问，为患者的隐私权益提供了有力保障。

（二）急诊分诊智慧医疗系统的组成

软件分析端由数据库、分析机、推理机和人机界面、web管理端五大模块组成。

图2 分诊系统组成图

数据库：存储了疾病症状以及症状与身体状况之间的联系。作为辅助分析系统的数据核心，所有用于分析症状以及推理症状的基本数据都保存在数据库中。在使用初期，数据库中有几百条常用的症状，以MEWS生命体征为基础进行自动智能评分，在实际使用过程中，系统能在症状数量和准确性方面不断地完善。数据库是本系统的核心。

分析机：根据用户输入身体状况和数据库中的信息，通过分析算法，获得分析结果，即对应的就诊分级，并按照权重进行排序。分析机的最终目的是找到分级，给用户提出就诊建议。当用户输入的身体状况越详细时，分析的结果也会越准确。例如，感冒，头痛，

推理机：根据用户输入身体状况，分析机得出的分析结果和数据库中的信息，根据推理算法，找到可能伴随的症状，作为备选建议。推理机的最终目的是引导用户，提示用户是否存在相关的症状，以协助分析机获取更准确地分析结果。

人机界面：用户输入身体症状，分析机输出分析结果以及推理机输出推理结果的界面。并以物联网技术为基础，血压、血氧饱和度、脉搏、呼吸率、体温模块化设备融合，人机界面交互控制，实现五大生命体征检测，诊疗数据更加完善，以简约为原则输入和输出操作都在同一个界面完成，让用户在使用过程中有很好的操作体验。

Web管理端：使用多组织分布式登录管理方式，可设置分级管理，并进行数据分析统计。

三、实验设计

（一）材料与仪器

本研究的材料与仪器主要包括急诊分诊设备、生命体征采集设备以及实验所需的软件系统，急诊分诊设备用于实时采集患者的主观意识和生命体征信息，并通过内部逻辑判定患者的急诊分级。生命体征采集设备用于对患者进行呼吸率、体温、血氧、血压和脉搏等生命体征指标的监测和采集，软件系统则包括系统管理员端、患者端和远程护士端，用于数据管理、分析和远程辅助诊断。这些材料和仪器的配合使用，构成了本研究实验所需的基础设施，为实验的顺利进行提供了重要支持。

（二）实验组和对照组的设置

本实验中设置了实验组和对照组，以比较智慧医疗系统在急诊分诊过程中的效果，实验组使用了设计的智慧医疗系统，包括急诊分诊设备和相关软件系统，以优化急诊患者的分诊流程和治疗效率。对照组则采用传统的急诊分诊方法，即依赖医护人员的经验和手动分诊方式，两组在实验过程中接受相同的急诊患者样本，但处理方式不同。通过比较实验组和对照组在分诊准确性、效率和患者满意度等方面的表现，客观评估智慧医疗系统在急诊场景中的实际效果，为其应用提供科学依据。

（三）实验步骤

在本实验中遵循了严格的实验步骤以确保研究结果的可靠性和可重复性，一是对实验所需的材料和仪器进行了准备，包括急诊分诊设备、生命体征采集设备以及相关的软件系统^[5]。二是根据实验设计将急诊患者分为实验组和对照组，并对两组患者进行相同的操作，在实验进行过程中详细记录了每位患者的信息，包括身份信息、主观症状、生命体征等。然后通过智慧医疗系统或传统方法对患者进行分诊，并记录下分诊结果，在实验结束后对实验数据进行了统计分析，并比较了实验组和对照组在分诊准确性、效率和患者满意度等方面的差异，通过这一系列严谨的实验步骤，得出对智慧医疗系统在急诊分诊中实际效果的科学评价。

四、实验结果与分析

（一）分诊准确性比较

在本次实验中对实验组和对照组的患者进行了急诊分诊，并记录了分诊结果，通过对比实验组和对照组的分诊结果，发现实验组中有些患者的分诊结果与对照组不同具体数据如下表。

表1分诊准确性比较

由上表可知患者004在实验组被分到了红区，而在对照组被分到了黄区，患者005在实验组被分到了绿区，而在对照组被分到了红区，通过对这些不同结果的患者进行进一步分析，发现这些差异源于智慧医疗系统对患者信息的更全面、更准确的分析，以及对大数据和人工智能算法的应用。智慧医疗系统能够更精准地根据患者的病情和生命体征进行分诊，从而提高了分诊的准确性，而对照组则采用传统的分诊方法，存在主观判断和经验依赖性较强的情况，导致分诊结果的偏差。

（二）分诊效率比较

通过对比实验组和对照组的患者分诊耗时，发现实验组的分诊效率更高，具体数据如下表。

表2分诊效率比较

由上表可知在本次实验中实验组的患者分诊耗时普遍比对照组的患者分诊耗时要短，平均时间缩短了约30%，这种分诊效率的提高主要源于智慧医疗系统的应用。智慧医疗系统利用大数据和人工智能算法，能够快速准确地分析患者的病情和生命体征从而加速了分诊过程，与此相比对照组采用传统的分诊方法，需要更多的人力和时间进行信息收集和分析，导致分诊效率较低。

（三）患者满意度比较

通过对比实验组和对照组患者的满意度评分，看出实验组的患者满意度普遍更高具体数据如下表。

表3患者满意度比较

由上表可知在本次实验中实验组患者的满意度评分平均值约为8.6分，而对照组患者的满意度评分平均值约为6分，患者满意度的提高主要得益于智慧医疗系统的应用。智慧医疗系统通过大数据和人工智能技术，能够更快速、更准确地为患者提供个性化的医疗服务，使患者感受到更加人性化、高效的就医体验，相比之下对照组采用传统的分诊方式，存在信息收集不足、分诊耗时长等问题，导致患者满意度较低。

五、讨论

（一）智慧医疗系统的优势

智慧医疗系统在急诊分诊中展现了诸多优势，一是通过智能算法和大数据分析，系统能够实现对患者的快速分级和优先级排序，有效提高了急诊分诊的准确性和效率，实验结果显示，智慧医疗系统在分诊准确性和效率上明显优于传统分诊方法，大大缓解了急诊科工作压力，提升了医疗服务水平。二是系统的智能辅助功能，如语音识别和远程护士端，在与患者的沟通和诊断中起到了积极作用，提高了患者的满意度和医疗体验。此外智慧医疗系统的应用还为急诊科管理提供了更多数据支持，有助于科学决策和资源分配，提升了医院整体运行效率，随着医疗技术和信息技术的不断发展，智慧医疗系统在急诊领域的应用前景广阔。通过进一步优化系统算法和功能，提高系统的准确性和可靠性，智慧医疗系统有望成为急诊科的重要工具，为医护人员提供更准确、更快速的诊断和治疗支持，进一步提升急诊医疗服务水平。在实验结果对急诊科管理和医疗服务的启示方面，智慧医疗系统的应用需要医院加强对系统的推广和培训，提高医护人员对系统的认识和使用能力。同时医院应加强对系统数据的管理和分析，结合实际情况不断优化系统算法和功能，提升系统的性能和用户体验，此外医院还需重视患者的信息安全和隐私保护，在系统应用过程中加强数据安全措施，确保患者信息的保密性和完整性。

（二）智慧医疗系统的局限性和改进空间

尽管智慧医疗系统在急诊分诊中展现了诸多优势，但仍然存在一些局限性和改进空间，一是系统的准确性和稳定性仍然有待提高，虽然系统通过大数据和智能算法进行分诊，但在面对某些特殊情况或罕见病例时，系统存在误诊的风险，此外，系统在处理复杂病情时的准确性也需要进一步验证和改进。二是系统的用户体验和操作界面还有待优化，尽管系统提供了语音识别和触屏操作等多种交互方式，但在实际使用中存在用户操作不便、界面不直观等问题，影响了医护人员和患者的体验。因此系统需要进一步优化操作界面和用户交互设计，提升用户的使用便捷性和舒适度，另外系统的安全性和隐私保护也是需要重点关注的问题，随着系统涉及的医疗信息和个人隐私数据越来越多，系统的安全性和数据保护就显得尤为重要。医院需要加强对系统的安全防护措施，确保患者信息的安全和隐私不被泄露或滥用，在改进空间方面首先需要进一步完善系统的算法和模型。通过引入更加先进的机器学习和深度学习技术，提高系统的智能化水平，进一步优化分诊准确性和效率。同时还加强系统与医疗设备的集成，实现更加全面和精准的生命体征监测和分析，提高系统的诊断能力和应对复杂病情的能力。二是需要加强系统的培训和推广工作，医院需要对医护人员进行系统的培训和指导，提高其对系统的认知和应用能力，确保系统能够得到有效地应用和推广，同时还需要加强对患者的宣传和教育，提高其对系统的接受度和使用意愿，促进系统的有效使用和推广。

（三）实验结果对急诊科管理和医疗服务的启示

本实验结果对急诊科管理和医疗服务提出了一定的启示，一是智慧医疗系统的应用有效改善急诊科工作压力，提高医护人员工作效率，为医院提供更优质的医疗服务，通过系统的智能分诊和快速排队功能，有效缓解急诊科人满为患的局面，提升患者就诊体验。二是智慧医疗系统的推广应用需要加强对医护人员的培训和技术支持，医院应提供系统操作和维护的培训课程，增强医护人员对系统的熟练程度，保证系统的正常运行和有效利用，此外医院应加强对系统数据的管理和分析。通过对系统采集的大量数据进行分析和挖掘，发现患者就诊规律和病情趋势，为医院管理和医疗决策提供科学依据。结合实际情况不断优化系统算法和功能，提升系统的性能和用户体验，推动智慧医疗系统在急诊医疗领域的广泛应用和发展，综上所述智慧医疗系统在急诊分诊中的应用将为医院管理和医疗服务提供新的发展方向和机遇。

结论

通过本研究的实验结果和数据分析，得出以下结论智慧医疗系统在急诊分诊中表现出明显的优势，包括提高了分诊的准确性和效率，缓解了急诊科工作压力，提升了医疗服务水平，系统的智能算法和大数据分析能力为医护人员提供了更科学、更快速的患者分级和排队方案，有力支持了医院急诊科的管理和运作。此外智慧医疗系统的应用还提高了患者的满意度和医疗体验，为医院提供了更多数据支持，有助于科学决策和资源分配。然而系统的局限性和改进空间也需要引起重视，包括对医护人员的培训和技术支持，对系统数据的管理和分析，以及不断优化系统算法和功能。

参考文献

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[2] 何璋函.基于大数据下的智慧医疗系统设计[J].信息系统工程, 2022(009):000.

[3] 朱伯堃,张教赟.基于人工智能的医疗大数据中心设计与建设[J].计算机应用文摘, 2023, 39(10):42-44.

[4] 王洪平.基于大数据和核心算法的智慧医院智能急诊系统:CN202110704436.9[P].CN202110704436.9[2024-03-18].

[5] 马婷,陈清财.基于开放医疗大数据的人工智能研究[J].医学与哲学, 2022, 43(1):4.

基金项目：2021年吉林省科技发展计划项目《急诊分诊智慧医疗系统产业化开发》（编号:20210401166YY）

作者简介：

1王少勃（1994-01），男，吉林省长春人，汉，硕士，美特国科仪器(长春)有限公司工程师，主要从事医疗器械研发工作。

*通讯作者 

2 王瑞（1979-12），女，吉林省长春人，汉，学士，吉林大学第一医院乐群院区急诊科护士长，主要从事急诊护理管理工作。

3孙荣丽(1986-12)，女，吉林省长春人，汉，学士，吉林大学第一医院乐群院区急诊科主管护师，主要从事重症组长工作。

4王皓民（1990-05）男，吉林省长春人，汉，硕士，美特国科仪器(长春)有限公司电子工程师，主要从事硬件设计开发工作。

5宋丽珍(1987-11)，女，吉林省长春人，汉，学士，吉林大学第一医院乐群院区急诊科主管护师，主要从事急诊病房组长工作。

6刘东恒(1983-08)，女，吉林省长春人，汉，吉林大学第一医院乐群院区急诊科主管护师，主要从事抢救区组长工作。