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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第一医学中心申请的专利智能化伤员搬运担架系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120605167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510875241.9，技术领域涉及：A61G1/013；该发明授权智能化伤员搬运担架系统是由王佳;匡红;王崇萍设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能化伤员搬运担架系统在说明书摘要公布了：本发明公开了智能化伤员搬运担架系统，属于医疗器械领域。智能化伤员搬运担架系统，包括第一支架、第二支架、第三支架、承载布和连接组件，还包括生命特征监测系统和云端分析平台。本发明解决了现有担架不便携带与功能单一的问题，本发明通过连接组件实现第一支架、第二支架和第三支架的折叠效果，折叠后通过上束带固定，再通过背带可将担架背在身上，以便携带担架，同时担架搭配生命特征监测系统，实时监测伤员的生命特征数据和体温数据，改变了传统担架仅能搬运的单一功能，对监测的数据进行数据压缩、分片和传输监控，可提高数据传输的效率，而对监测的数据进行分析，可及时采取相应的急救措施，避免延误伤员的救治时机。

本发明授权智能化伤员搬运担架系统在权利要求书中公布了：1.智能化伤员搬运担架系统，包括第一支架1、第二支架2、第三支架3、承载布4和连接组件5，其特征在于，所述伤员搬运担架由第一支架1、第二支架2、第三支架3和承载布4组成，第一支架1、第二支架2和第三支架3三者之间通过连接组件5相互连接；所述承载布4铺设在第一支架1、第二支架2和第三支架3所构成的框架上，承载布4的上方和下方分别设置有上束带6和下束带7，并且承载布4、上束带6和下束带7内设置有加热片； 还包括生命特征监测系统和云端分析平台； 所述生命特征监测系统，配置为通过上束带6上设置的各类传感器，实时监测伤员的生命特征数据和体温数据，其中，生命特征数据包括心率数据、呼吸数据和血氧饱和度数据；将实时监测到的生命特征数据和体温数据经压缩和分片处理后，传输至云端分析平台，其中，分片处理通基于网络质量评估指标、规则库匹配结果及策略优先级分析确定分片可能范围，并结合当前数据的成功传输情况与分片可能范围进行分析，确定数据的实际分片大小，实现动态分片优化； 其中，所述分片处理包括： 按照设定评估间隔实时评估传输网络状况，得到质量评估指标； 将获取的质量评估指标作为筛选条件，从预设规则库中匹配得到初始分片调整策略； 若只存在单个初始分片调整策略，则将当前获取的初始分片调整策略作为实际分片调整策略； 若存在多个初始分片调整策略，且调整方向均一致，则提取调整幅度最大值，结合调整方向生成实际分片调整策略； 若存在多个初始分片调整策略，且调整方向不都一致，则获取每个初始分片调整策略的对应规则关联指标； 通过将规则关联指标的预设优先分数与策略有效值相结合，确定每个初始分片调整策略的优先关联分数； 对初始分片调整策略按照优先关联分数从大到小进行排序，得到策略优先列表； 通过对策略优先列表中的前两位策略进行调整方向与优先关联分数差的比较分析，确定实际分片调整策略； 利用所述实际分片调整策略，对当前数据的初定义分片大小进行调整，得到分片可能范围； 提取当前数据在预设时间段内的成功传输概率，与基于数据优先级确定的预设成功阈值比较； 若比较结果为正，则从所述分片可能范围选取中间值，作为当前数据的实际分片大小； 若比较结果为负，则对基于数据优先调整方向，根据从分片可能范围中提取的范围上限或范围下限进行调整，得到当前数据的实际分片大小； 其中，预设优先分数为对质量评估指标预先设定的权重分数，取值范围均为0,1，用于评估指标对表征网络状况的重要性；策略有效值用于表示当前策略在历史应用中的实际效果；优先关联分数通过计算筛选出当前策略的所有质量评估指标的预设优先分数的总和，再对优先分数总和与策略有效值进行加权求平均后归一化处理得到，其中，对优先分数总和以及策略有效值赋予的权重通过对采用层次分析法进行两两比较与评分后构建的矩阵进行求解得到，取值范围均为0,1；策略优先列表为将初始分片调整策略按照优先关联分数从大到小排序后形成的列表；若策略预先列表中的首位策略和第二位策略的调整方向一致，或是调整方向不一致，且优先关联分数差超出基准分数阈值，则将首位策略作为实际分片调整策略；若策略预先列表中的首位策略和第二位策略的调整方向不一致，且优先关联分数差未超出基准分数阈值，则基于优先关联分数，对两个策略进行折中处理，生成实际分片调整策略；其中，基准分数阈值设为当前优先关联分数最大值的5%，折中处理为当策略优先列表中首位策略和第二位策略的调整方向不一致且优先关联分数差未超出基准分数阈值时，对当前两个策略折中操作生成最终策略的方法； 所述云端分析平台，配置为分别将实时监测到的生命特征数据和体温数据与预设的阈值进行对比分析，并将实时监测到的生命特征数据和体温数据以及分析结果反馈给远程监测人员，其中，分析结果包括：如果生命特征数据出现异常情况，通过第一支架1上的声光装置12发出提醒；如果体温数据出现异常情况，通过承载布4、上束带6和下束带7内设置有加热片维持伤员的体温； 所述云端分析平台，包括： 数据分析模块，配置为将实时监测到的生命特征数据和体温数据与预设的阈值进行比较，根据比较结果分析生命特征数据和体温数据是否出现异常情况和确定生命特征的数据异常表现分数，再根据数据异常表现分数确定异常表现等级； 预警与调节模块，配置为基于数据分析模块的分析结果，发出预警提醒或温度调节，具体为：若分析结果为生命特征数据出现异常情况，则结合异常表现等级立即生成预警指令并发送至声光装置12，通过声光装置12播放声音和闪烁灯光提醒搬运人员；若分析结果为体温数据出现异常情况，则立即生成控制指令，通过控制指令信号控制承载布4、上束带6和下束带7上的加热片为伤员提供保暖，直至伤员体温保持在所设阈值的范围内； 反馈交互模块，配置为对远程监测人员提供交互界面，在交互界面上，通过可视化图标和图形实时展示伤员的生命特征数据和体温数据以及数据分析模块的分析结果，同时，实时展示预警与调节模块向声光装置12发送的预警指令，以及调整加热片的工作参数； 所述数据异常表现分数的计算公式如下所示： 式中，Y表示为生命特征的数据异常表现分数；表示为超出预设阈值的生命特征数据的数据量；表示为生命特征数据的总数据量，取值为3，具体是指心率数据、呼吸数据和血氧饱和度数据；表示为第i个超出预设阈值的生命特征数据，在预设时间周期内的异常情况频率；表示为数据异常频率对分析生命特征异常程度的影响权重，取值范围为；表示为第i个超出预设阈值的生命特征数据的对应预设阈值上限；表示为第i个超出预设阈值的生命特征数据的对应预设阈值下限；表示为第i个超出预设阈值的生命特征数据的数值；表示为数据异常程度对分析生命特征异常程度的影响权重，取值范围为； 其中，对数据异常频率和数据异常程度赋予的权重是通过对采用层次分析法进行两两比较与评分后构建的矩阵进行求解得到的；预设时间周期是指预先设定的获取对生命特征数据异常分析，所设定的一个时间范围；异常情况频率是指当前超出预设阈值的生命特征数据，在预设时间周期内，历史数值超出预设阈值范围的次数。

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