急诊急救一体化平台

摘要

本发明涉及急诊急救一体化平台，通过采集监测对象的病历数据和生命体征数据，然后从生命体征数据中提取出与病历数据中疾病对应的目标特征因子的值，利用监测对象当前的环境音数据和当前时间的目标特征因子的值来对监测对象的状态进行判断，以确定监测对象是否处于非正常状态。如果监测对象处于非正常状态，那么说明监测对象极有可能出现了需要抢救的情况，此时，自动发出呼叫信息，将该信息发送给监护人进行确认。确认后，自动确定合适的急救中心的联系方式，并结合监测对象的位置信息进行急救呼叫。本申请通过自动检测监测对象的生命体征来实时对监测对象的健康状态进行检测，在出现问题时及时发现和呼叫，以确保监测对象能在第一时间接受抢救。

权利要求

1.急诊急救一体化平台，其特征在于，包括：

数据采集模块，用于获取监测对象的病历数据、监测对象的位置信息、监测对象的环境音数据、以及用于定时获取监测对象的生命体征数据，其中，所述生命体征数据包括多种特征因子的值；

匹配模块，用于将所述病历数据与所述生命体征数据进行匹配，得到目标特征因子的值；

分析模块，用于基于所述目标特征因子的值、所述环境音数据确定所述监测对象的当前状态，其中，所述当前状态为正常状态或者非正常状态；所述目标特征因子的个数为一个或者多个，其中，基于所述目标特征因子的值、所述环境音数据确定所述监测对象的当前状态，包括：对所述环境音数据进行识别，得到识别结果；将每一个目标特征因子的值与对应预设的取值范围进行对比，得到对比结果，其中目标特征因子的值落入至对应预设的取值范围时，对比结果的值为一；目标特征因子的值未落入至对应预设的取值范围时，对比结果的值为零；其中，预设的取值范围是预先划定的一个符合相应目标特征因子处于不健康状态的范围；在所述目标特征因子的数量为多个时，对多个对比结果的值进行加权求和，得到目标特征值；在所述目标特征因子的数量为一个时，将对比结果的值作为目标特征值；在所述识别结果包含目标特征，且所述目标特征值大于预设的特征阈值时，判定所述监测对象处于非正常状态；否则，判定所述监测对象处于正常状态；还包括如下方式确定各个目标特征因子的权重：获取病历数据中疾病在发病时的多个样本数据，其中，所述样本数据包括病历数据中疾病在发病时的各个目标特征因子的值；将每一个样本数据中，其值落入至对应的取值范围的目标特征因子作为目标参数；统计所述多个样本数据中每一个目标参数的出现次数；基于每一个目标参数的出现次数计算对应目标特征因子的权重，目标特征因子的权重 的数学表达式为：，

其中， 为第 个目标参数的出现次数， 为正整数；

第一呼叫模块，用于在所述监测对象处于非正常状态时，基于预设的联系方式发送呼叫信息；

第二呼叫模块，用于在接收到外部的急救呼叫确认信息时，确定目标急救中心的联系方式，并基于所述目标急救中心的联系方式、以及所述监测对象的位置信息执行急救呼叫，其中，所述急救呼叫确认信息是基于所述呼叫信息生成的。

2.根据权利要求 1 所述的急诊急救一体化平台，其特征在于，将所述病历数据与所述生命体征数据进行匹配，得到目标特征因子的值，包括：从所述病历数据中提取所述监测对象的疾病名称；

获取与所述监测对象的疾病名称对应的症状数据；

将所述症状数据与所述生命体征数据进行对比，得到与所述症状数据对应的目标特征因子的值。

3.根据权利要求 1 所述的急诊急救一体化平台，其特征在于，对所述环境音数据进行识别，得到识别结果，包括：将所述环境音数据输入至预先建立的语音识别模型中，得到识别结果，其中，所述语音识别模型是以病患在发病时产生的声音作为训练数据训练得到的。

4.根据权利要求 1 所述的急诊急救一体化平台，其特征在于，在所述目标特征因子的数量为多个时，所述目标特征值的数学表达式为：，

其中， 为目标特征值， 为第 个目标特征因子的对比结果的值， 为第 个目标特征因子的权重， ，为正整数。

5.根据权利要求 1 所述的急诊急救一体化平台，其特征在于，还包括：

信息提示模块，用于在所述监测对象处于非正常状态时，输出与所述病历数据、以及当前时间的生命体征数据对应的临时急救信息。

6.根据权利要求 1 所述的急诊急救一体化平台，其特征在于，还包括：

视频上传模块，用于在接收到外部的急救呼叫确认信息时，获取监测对象的视频数据，并将视频数据发送至云端平台；

视频发送模块，用于在接收到来自急救中心的视频请求时，将所述云端平台的视频数据发送至对应的接收对象。

7.根据权利要求 1 所述的急诊急救一体化平台，其特征在于，所述第二呼叫模块还用于在所述监测对象处于非正常状态的时间超过预设时间阈值，确定目标急救中心的联系方式，并基于所述目标急救中心的联系方式、以及所述监测对象的位置信息执行急救呼叫。

8.根据权利要求 1 所述的急诊急救一体化平台，其特征在于，确定目标急救中心的联系方式，包括：基于所述病历数据查询数据表，得到对应急救中心的联系方式，其中，所述数据表包括多种疾病对应的急救中心的联系方式。

说明书

急诊急救一体化平台

技术领域

[0001] 本发明涉及计算机技术领域，具体是急诊急救一体化平台。

背景技术

[0002] 急救即紧急救治的意思，是指当有任何意外或疾病发生时，施救者在医护人员到达前，按医学护理的原则，利用现场适用物资临时及适当地为伤病者进行的初步救援及护理，然后从速送往医院。

[0003] 由于需要急救的病患可能会失去自救和呼叫能力，因此只有在病患发生疾病或者意外一段时间后，相关人员发现病患需要急救，才会呼叫急救中心。上述过程很有可能耽误病患的最佳急救时间。

发明内容

[0004] 有鉴于此，本发明的目的是提供急诊急救一体化平台，以解决现有技术中无法及时发现病患需要急救的问题。

[0005] 为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

[0006] 本发明的急诊急救一体化平台，包括：

[0007] 数据采集模块，用于获取监测对象的病历数据、监测对象的位置信息、监测对象的环境音数据、以及用于定时获取监测对象的生命体征数据，其中，所述生命体征数据包括多种特征因子的值；

[0008] 匹配模块，用于将所述病历数据与所述生命体征数据进行匹配，得到目标特征因子的值；

[0009] 分析模块，用于基于所述目标特征因子的值、所述环境音数据确定所述监测对象的当前状态，其中，所述当前状态为正常状态或者非正常状态；

[0010] 第一呼叫模块，用于在所述监测对象处于非正常状态时，基于预设的联系方式发送呼叫信息；

[0011] 第二呼叫模块，用于在接收到外部的急救呼叫确认信息时，确定目标急救中心的联系方式，并基于所述目标急救中心的联系方式、以及所述监测对象的位置信息执行急救呼叫，其中，所述急救呼叫确认信息是基于所述呼叫信息生成的。

[0012] 在本申请一实施例中，将所述病历数据与所述生命体征数据进行匹配，得到目标特征因子的值，包括：

[0013] 从所述病历数据中提取所述监测对象的疾病名称；

[0014] 获取与所述监测对象的疾病名称对应的症状数据；

[0015] 将所述症状数据与所述生命体征数据进行对比，得到与所述症状数据对应的目标特征因子的值。

[0016] 在本申请一实施例中，所述目标特征因子的个数为一个或者多个，其中，基于所述目标特征因子的值、所述环境音数据确定所述监测对象的当前状态，包括：

[0017] 对所述环境音数据进行识别，得到识别结果；

[0018] 将每一个目标特征因子的值与对应预设的取值范围进行对比，得到对比结果，其中目标特征因子的值落入至对应预设的取值范围时，对比结果的值为一；目标特征因子的值未落入至对应预设的取值范围时，对比结果的值为零；

[0019] 在所述目标特征因子的数量为多个时，对多个对比结果的值进行加权求和，得到目标特征值；在所述目标特征因子的数量为一个时，将对比结果的值作为目标特征值；

[0020] 在所述识别结果包含目标特征，且所述目标特征值大于预设的特征阈值时，判定所述监测对象处于非正常状态；否则，判定所述监测对象处于正常状态。

[0021] 在本申请一实施例中，对所述环境音数据进行识别，得到识别结果，包括：

[0022] 将所述环境音数据输入至预先建立的语音识别模型中，得到识别结果，其中，所述语音识别模型是以病患在发病时产生的声音作为训练数据训练得到的。

[0023] 在本申请一实施例中，在所述目标特征因子的数量为多个时，所述目标特征值的数学表达式为：

[0024] ，

[0025] 其中， 为目标特征值， 为第 个目标特征因子的对比结果的值， 为第 个目标特征因子的权重， ，为正整数。

[0026] 在本申请一实施例中，还包括如下方式确定各个目标特征因子的权重：

[0027] 获取病历数据中疾病在发病时的多个样本数据，其中，所述样本数据包括病历数据中疾病在发病时的各个目标特征因子的值；

[0028] 将每一个样本数据中，其值落入至对应的取值范围的目标特征因子作为目标参数；

[0029] 统计所述多个样本数据中每一个目标参数的出现次数；

[0030] 基于每一个目标参数的出现次数计算对应目标特征因子的权重，目标特征因子的权重 的数学表达式为：

[0031] ，

[0032] 其中， 为第 个目标参数的出现次数， 为正整数。

[0033] 在本申请一实施例中，还包括：

[0034] 信息提示模块，用于在所述监测对象处于非正常状态时，输出与所述病历数据、以及当前时间的生命体征数据对应的临时急救信息。

[0035] 在本申请一实施例中，还包括：

[0036] 视频上传模块，用于在接收到外部的急救呼叫确认信息时，获取监测对象的视频数据，并将视频数据发送至云端平台；

[0037] 视频发送模块，用于在接收到来自急救中心的视频请求时，将所述云端平台的视频数据发送至对应的接收对象。

[0038] 在本申请一实施例中，所述第二呼叫模块还用于在所述监测对象处于非正常状态的时间超过预设时间阈值，确定目标急救中心的联系方式，并基于所述目标急救中心的联系方式、以及所述监测对象的位置信息执行急救呼叫。

[0039] 在本申请一实施例中，确定目标急救中心的联系方式，包括：

[0040] 基于所述病历数据查询数据表，得到对应急救中心的联系方式，其中，所述数据表包括多种疾病对应的急救中心的联系方式。

[0041] 本发明的有益效果是：本发明的急诊急救一体化平台，通过数据采集模块采集监测对象的病历数据和生命体征数据，然后从生命体征数据中提取出与病历数据中疾病对应的目标特征因子的值，利用监测对象当前的环境音数据和当前时间的目标特征因子的值来对监测对象的状态进行判断，以确定监测对象是否处于非正常状态。如果监测对象处于非正常状态，那么说明监测对象极有可能出现了需要抢救的情况，此时，第一呼叫模块自动发出呼叫信息，将该信息发送给监护人进行确认。确认后，第二呼叫模块自动确定合适的急救中心的联系方式，并结合监测对象的位置信息进行急救呼叫。本申请通过自动检测监测对象的生命体征来实时对监测对象的健康状态进行检测，在出现问题时及时发现和呼叫，以确保监测对象能在第一时间接受抢救。

附图说明

[0042] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述：

[0043] 图 1 为本发明一实施例中的急诊急救一体化平台的应用场景图；

[0044] 图 2 为本发明一实施例中的急诊急救一体化平台的结构图；

[0045] 图 3 为本发明一实施例中的急诊急救方法的流程图。

具体实施方式

[0046] 以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

[0047] 需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的层而非按照实际实施时的层数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各层的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其层布局型态也可能更为复杂。

[0048] 在下文描述中，探讨了大量细节，以提供对本发明实施例的更透彻的解释，然而，对本领域技术人员来说，可以在没有这些具体细节的情况下实施本发明的实施例是显而易见的。

[0049] 本申请中的急诊急救一体化平台，应用在计算机管理领域，执行对象可以为计算机、移动终端或者服务器。

[0050] 图1为本申请中的急诊急救一体化平台的应用场景图，图2是本申请一实施例中示出的急诊急救一体化平台的结构，如图2所示，本平台包括数据采集模块、匹配模块、分析模块、第一呼叫模块和第二呼叫模块。

[0051] 其中，数据采集模块提供了一个数据接口，将监测对象的病历数据、监测对象的位置信息、监测对象的环境音数据、以及获取监测对象的生命体征数据进行接入。其中，监测对象的病历数据可以从相关医院的数据库导入，也可以手动录入，监测对象的位置信息、监测对象的环境音数据、以及获取监测对象的生命体征数据可以通过监测对象的可穿戴设备中读取。

[0052] 数据采集模块可以是手机、平板、电脑等智能设备。数据采集模块将数据送入至匹配模块、分析模块、第一呼叫模块和第二呼叫模块。其中，匹配模块、分析模块可以是本地的电脑，也可以是服务器设备。第一呼叫模块和第二呼叫模块可以是手机、平板等通讯设备。

[0053] 图2是本申请一实施例中示出的急诊急救一体化平台的结构，如图2所示：本实施例的急诊急救一体化平台，包括：

[0054] 数据采集模块210，用于获取监测对象的病历数据、监测对象的位置信息、监测对象的环境音数据、以及用于定时获取监测对象的生命体征数据，其中，所述生命体征数据包括多种特征因子的值；

[0055] 匹配模块220，用于将所述病历数据与所述生命体征数据进行匹配，得到目标特征因子的值；

[0056] 其中，一些突发病在发作时，通常会伴随着一些生命体征数据的变化。各种急性感染、恶性肿瘤、血液病、结缔组织病等发作时都会伴随着体温升高。在心脏病发作时，可能会出现窦性心动过速、室上性心动过速、心房扑动等。一些心脏病还会伴随着窦性心动过缓，病态窦房结综合征等，脉搏不规律见于心房颤动，各种期前收缩，房室传导阻滞等。

[0057] 因此，如果监测对象具有相应的病史，那么就可以通过定时监测其对应的生命体征数据，即目标特征因子的值，来对监测对象的当前状态进行判定。

[0058] 在本申请一实施例中，将所述病历数据与所述生命体征数据进行匹配，得到目标特征因子的值，包括：

[0059] 从所述病历数据中提取所述监测对象的疾病名称；

[0060] 获取与所述监测对象的疾病名称对应的症状数据；

[0061] 将所述症状数据与所述生命体征数据进行对比，得到与所述症状数据对应的目标特征因子的值。

[0062] 本申请中，首先确定监测对象的患病名称。然后通过咨询医师或者查询数据库，得到该种疾病在发作时对应的症状，例如，血压升高、心跳加速。最后，将监测对象中有用的目标特征因子提取出，例如，症状是血压升高、心跳加速，那么就对应提取血压和心跳的值即可。

[0063] 分析模块230，用于基于所述目标特征因子的值、所述环境音数据确定所述监测对象的当前状态，其中，所述当前状态为正常状态或者非正常状态；

[0064] 在本实施例中，为了避免出现误判，还结合了环境音来增加判定准确度。一般来说，病患在发作时，会产生一些规律性的声音。例如呼吸急促发出的声音、痛苦时的呻吟等。通过结合生命体征和环境音数据可以提高对监测对象当前状态的判断准确度。

[0065] 在本申请一实施例中，所述目标特征因子的个数为一个或者多个，其中，基于所述目标特征因子的值、所述环境音数据确定所述监测对象的当前状态，包括：

[0066] 对所述环境音数据进行识别，得到识别结果；其中，本实施例中采用预先建立的语音识别模型来对环境音数据进行识别。在识别时，将所述环境音数据输入至预先建立的语音识别模型中，得到识别结果，其中，所述语音识别模型是以病患在发病时产生的声音作为训练数据训练得到的，训练数据可以是急促的呼吸声、痛苦的呻吟声等。

[0067] 将每一个目标特征因子的值与对应预设的取值范围进行对比，得到对比结果，其中目标特征因子的值落入至对应预设的取值范围时，对比结果的值为一；目标特征因子的值未落入至对应预设的取值范围时，对比结果的值为零；

[0068] 其中，预设的取值范围是预先划定的一个符合相应目标特征因子处于不健康状态的范围。取值范围可以通过统计历史发病数据来制定。

[0069] 在所述目标特征因子的数量为多个时，对多个对比结果的值进行加权求和，得到目标特征值；在所述目标特征因子的数量为一个时，将对比结果的值作为目标特征值；

[0070] 在本申请一实施例中，在所述目标特征因子的数量为多个时，所述目标特征值的数学表达式为：

[0071] ，

[0072] 其中， 为目标特征值， 为第 个目标特征因子的对比结果的值， 为第 个目标特征因子的权重， ， 为正整数。上述数学表达式用于对目标特征值进行归一化处理，以便于对目标特征值对应的状态进行判定。

[0073] 在本申请一实施例中，还包括如下方式确定各个目标特征因子的权重：

[0074] 获取病历数据中疾病在发病时的多个样本数据，其中，所述样本数据包括病历数据中疾病在发病时的各个目标特征因子的值；

[0075] 将每一个样本数据中，其值落入至对应的取值范围的目标特征因子作为目标参数；

[0076] 统计所述多个样本数据中每一个目标参数的出现次数；

[0077] 基于每一个目标参数的出现次数计算对应目标特征因子的权重，目标特征因子的权重 的数学表达式为：

[0078] ，

[0079] 其中， 为第 个目标参数的出现次数， 为正整数。

[0080] 在本实施例中，通过统计的方式来确定各种目标特征因子的权重，权重即为对应目标特征因此的出现概率。也就是说，目标特征因此的出现概率越大，越能够说明该种目标特征因子是伴随着该种疾病发作而出现的。因此，通过将各种目标特征因子进行加权，从而使得通过生命体征判定监测对象的状态更加准确。

[0081] 在所述识别结果包含目标特征，且所述目标特征值大于预设的特征阈值时，判定所述监测对象处于非正常状态；否则，判定所述监测对象处于正常状态。

[0082] 在本实施例中，由于不同个体在疾病发作时对应的目标特征因子是不一样的。例如，心脏病发作时可能会出现心率上升或者下降，同时伴随有脉搏的不规律，血压的上升等症状。但是不同个体发作、甚至是不同时间发作时的症状都不相同。因此，通过分配权重的方式来确定最主要的症状（目标特征因子）。例如，不管是谁，在心脏病发作时总是会伴随着心率的上升或者下降，那么心率这一目标特征因子的权重相较于其他目标特征因子的权重就更高。最后通过加权求和的方式，将目标特征值进行归一化。并与预设的特征阈值进行对比，结合语音识别结果进行判断。使得本申请中的判断准确度大大提高。具体地，特征阈值可以取0.8。

[0083] 第一呼叫模块240，用于在所述监测对象处于非正常状态时，基于预设的联系方式发送呼叫信息；

[0084] 其中，第一呼叫模块是用于呼叫监测对象的监护人的，监护人可以是监测对象家人、亲戚、朋友等。通过预先在本平台中保存监护人的电话号码，在本平台自动判断出监测对象处于非正常状态时，首先需要将信息反馈至监护人。让监护人对监测对象的状态作进一步的确认。监护人的确认可以是现场确认，也可以通过调用对应位置的摄像头的方式进行确认。

[0085] 第二呼叫模块250，用于在接收到外部的急救呼叫确认信息时，确定目标急救中心的联系方式，并基于所述目标急救中心的联系方式、以及所述监测对象的位置信息执行急救呼叫，其中，所述急救呼叫确认信息是基于所述呼叫信息生成的。

[0086] 其中，监护人在确认完毕后，通过手机或者平板等智能设备在平台上提交急救呼叫确认信息。为了加快确认进度，可以在平台界面上自动生成确认按键。监护人确认后，平台自动将预存的急救中心的电话号码拨通，并提交位置信息。即可完成急救呼叫。

[0087] 在本申请中，为了避免出现呼叫错误导致耽误病人的抢救时间，预先建立了一个数据表来查询监护对象管理的急救中心，具体地，包括：

[0088] 基于所述病历数据查询数据表，得到对应急救中心的联系方式，其中，所述数据表包括多种疾病对应的急救中心的联系方式。

[0089] 在本申请一实施例中，还包括：

[0090] 信息提示模块，用于在所述监测对象处于非正常状态时，输出与所述病历数据、以及当前时间的生命体征数据对应的临时急救信息。

[0091] 在本申请中，如果监护人在场，可以进行一些前期的抢救。例如，喂给病人降压药，进行心肺复苏等。但是由于监护人可能不会这些抢救知识，因此本平台在判定出所述监测对象处于非正常状态时，除了将呼叫信息发送给监护人外，还将与所述病历数据、以及当前时间的生命体征数据对应的临时急救信息发送给监护人。以便于监护人在医生到来之前进行一些抢救措施。这些临时急救信息可以是通过查询数据库获取，也可以是提取的医生建议。

[0092] 在本申请一实施例中，还包括：

[0093] 视频上传模块，用于在接收到外部的急救呼叫确认信息时，获取监测对象的视频数据，并将视频数据发送至云端平台；

[0094] 视频发送模块，用于在接收到来自急救中心的视频请求时，将所述云端平台的视频数据发送至对应的接收对象。

[0095] 本平台除了面向于病患，还面向于医生，在急救车赶来之前，平台调用家庭摄像头、手机摄像头等摄影设备拍摄患者画面，并上传至云台平台等待调用。如果医生需要，则可以在急救车赶来之前调取对应的患者画面，从而进行初步病情了解，为后续的急救制定预案。

[0096] 在本申请一实施例中，所述第二呼叫模块还用于在所述监测对象处于非正常状态的时间超过预设时间阈值，确定目标急救中心的联系方式，并基于所述目标急救中心的联系方式、以及所述监测对象的位置信息执行急救呼叫。

[0097] 其中，如果说监护人存在疏忽的情况，便会耽误监测对象的抢救时间。因此，如果监护人长时间不进行确认，但是监测对象长时间持续处于非正常状态，那么就可以直接进行后续的急救呼叫进程，避免耽误监测对象的抢救时间。

[0098] 此外，本平台在判定监测对象处于非正常状态时，通过铃声提醒。监护人或者监测对象本人如果发现误判，可以手动进行取消。避免出现呼叫错误的情况。

[0099] 本发明的急诊急救一体化平台，通过数据采集模块采集监测对象的病历数据和生命体征数据，然后从生命体征数据中提取出与病历数据中疾病对应的目标特征因子的值，利用检测对象当前的环境音数据和当前时间的目标特征因子的值来对监测对象的状态进行判断，以确定监测对象是否处于非正常状态。如果监测对象处于非正常状态，那么说明监测对象极有可能出现了需要抢救的情况，此时，第一呼叫模块自动发出呼叫信息，将该信息发送给监护人进行确认。确认后，第二呼叫模块自动确定合适的急救中心的联系方式，并结合监测对象的位置信息进行急救呼叫。本申请通过自动检测监测对象的生命体征来实时对监测对象的健康状态进行检测，在出现问题时及时发现和呼叫，以确保监测对象能在第一时间接受抢救。

[0100] 如图3所示，本申请还提供急诊急救方法，包括步骤：

[0101] S310，获取监测对象的病历数据、监测对象的位置信息、监测对象的环境音数据、以及用于定时获取监测对象的生命体征数据，其中，所述生命体征数据包括多种特征因子的值；

[0102] S320，将所述病历数据与所述生命体征数据进行匹配，得到目标特征因子的值；

[0103] S330，基于所述目标特征因子的值、所述环境音数据确定所述监测对象的当前状态，其中，所述当前状态为正常状态或者非正常状态；

[0104] S340，在所述监测对象处于非正常状态时，基于预设的联系方式发送呼叫信息；

[0105] S350，在接收到外部的急救呼叫确认信息时，确定目标急救中心的联系方式，并基于所述目标急救中心的联系方式、以及所述监测对象的位置信息执行急救呼叫，其中，所述急救呼叫确认信息是基于所述呼叫信息生成的。

[0106] 本发明的急诊急救一体化方法，通过数据采集模块采集监测对象的病历数据和生命体征数据，然后从生命体征数据中提取出与病历数据中疾病对应的目标特征因子的值，利用检测对象当前的环境音数据和当前时间的目标特征因子的值来对监测对象的状态进行判断，以确定监测对象是否处于非正常状态。如果监测对象处于非正常状态，那么说明监测对象极有可能出现了需要抢救的情况，此时，第一呼叫模块自动发出呼叫信息，将该信息发送给监护人进行确认。确认后，第二呼叫模块自动确定合适的急救中心的联系方式，并结合监测对象的位置信息进行急救呼叫。本申请通过自动检测监测对象的生命体征来实时对监测对象的健康状态进行检测，在出现问题时及时发现和呼叫，以确保监测对象能在第一时间接受抢救。

[0107] 本实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本实施例中的任一项方法，其中，所述方法即为本系统的执行逻辑。

[0108] 本实施例还提供一种电子终端，包括：处理器及存储器；

[0109] 存储器用于存储计算机程序，处理器用于执行存储器存储的计算机程序，以使终端执行本实施例中任一项方法。

[0110] 本实施例中的计算机可读存储介质，本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过计算机程序相关的硬件来完成。前述的计算机程序可以存储于一计算机可读存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

[0111] 本实施例提供的电子终端，包括处理器、存储器、收发器和通信接口，存储器和通信接口与处理器和收发器连接并完成相互间的通信，存储器用于存储计算机程序，通信接口用于进行通信，处理器和收发器用于运行计算机程序，使电子终端执行如上方法的各个步骤。

[0112] 在本实施例中，存储器可能包含随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non‑volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

[0113] 上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

[0114] 在上述实施例中，尽管已经结合了本发明的具体实施例对本发明进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变形对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。本发明的实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。

[0115] 上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。