CN117710165A - 基于模拟人的急救成效分析的方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于模拟人的急救成效分析方法和系统，涉及数据分析领域，包括在模拟人内部安装多个传感器，包括至少一个压力传感器和至少一个流量传感器，用于采集急救数据，急救数据包括按压深度、按压频率和吹气量中至少一种；通过互联网使用通信协议将急救数据逐条上传至云端；云端的数据存储及分析系统接收所述急救数据后，进行实时计算和分析，确定按压深度得分、按压频率得分、吹气量得分；数据存储及分析系统使用实时分析结果为急救人员提供实时指导，根据预先设定的急救标准，计算并显示操作质量，以指导急救人员改进操作；数据存储及分析系统存储所有急救数据，对所述急救数据进行处理分析，确定综合操作得分并生成分析报告。
Description
技术领域
本发明涉及数据分析技术，尤其涉及一种基于模拟人的急救成效分析的方法及系统。
背景技术
急救模拟人是一种培训教学用具，用于培训和评估急救和心肺复苏等急救操作的技能和效果。它们模拟了真实患者的生理特征和反应，允许医疗专业人员、急救人员和急救培训者练习和提高其急救技能；目前，因缺乏相关的技能评估手段和数据统计方式，一般都是通过人工评估与观察，因此有必要提供一种分析方法，对急救的成效快速分析和可视化的评估。
CN201810027284.1，公开了一种用于急救模拟人的模拟自主呼吸结构及使用方法，包含：进气组件，用于向模拟人体内吹入气体；气压传感器，设置在进气组件上，对气体实时检测获取气体采样数据；头部程序控制板，与气压传感器连接，读取气体采样数据；胸部程序控制板，与头部程序控制板连接，接收并分析气体采样数据；充气组件，设置在模拟人的胸部，与胸部程序控制板连接，根据气体采样数据由胸部程序控制板控制充气组件在一段时间内进行间隔充气，在急救人员完成急救操作后，使模拟人通过胸腔起伏模拟自主呼吸。本发明为医学教学人员提供了直观形象的急救模拟教学，在正确完成急救操作之后，模拟人可模拟真实的自主呼吸状态，达到模拟教学和医学训练的目的。
CN202211013608.9，公开了一种急救培训与考核系统及方法，培训学员利用移动设备提交个人考试信息，进入考核流程，根据培训步骤运用AED训练机对模拟人进行急救，摄像装置将采集到的音视频数据传输到服务器主机，心肺复苏数据采集器将采集到的模拟人胸部按压数据通过通信装置传输到服务器主机。服务器主机将收到的数据进行分析，判断各项动作是否到位，所说话术是否正确，按压数据是否符合要求，综合评判得出培训考核成绩。本发明可确保考核的公正公平并降低培训成本，大大提高心肺复苏培训的效率，增强培训效果，可广泛应用于医疗技术培训领域。
综上，现有技术是在处理模拟人结构以及通过外部辅助观察设备，将模拟人应用的医疗教学和培训方向，不能快捷的指导急救和可视化的展示急救成效，对于教学和培训的效果不够直观和明显。本发明的应用至少能够解决现有技术的部分问题。
发明内容
本发明实施例提供一种基于模拟人的急救成效分析的方法及系统，至少能够解决现有技术中部分问题。
本发明实施例的第一方面，
提供一种基于模拟人的急救成效分析的方法，包括：
在模拟人内部安装多个传感器，包括至少一个压力传感器和至少一个流量传感器，用于采集急救数据，所述急救数据包括按压深度、按压频率和吹气量中至少一种；
通过互联网使用通信协议将所述急救数据逐条上传至云端；所述云端的数据存储及分析系统接收所述急救数据后，进行实时计算和分析，确定按压深度得分、按压频率得分、吹气量得分；所述数据存储及分析系统使用实时分析结果为急救人员提供实时指导，根据预先设定的急救标准，计算并显示操作质量，以指导急救人员改进操作；
所述数据存储及分析系统存储所有急救数据，对所述急救数据进行处理分析，确定综合操作得分并生成分析报告。
在一种可选的实施例中，
确定按压深度得分包括：
根据所述压力传感器获取的所述模拟人对应的压力传感信息，确定所述压力传感信息对应的实际按压深度，结合预先设定的目标按压深度确定按压深度绝对偏差；
确定急救时长，以及与所述急救时长相关的按压时间影响因子，结合预设的按压深度矫正参数以及所述压力传感器的按压深度允许误差值，确定按压深度得分；
其中，确定所述按压深度得分的公式包括：
；
其中，S d 表示按压深度得分，d a 表示实际按压深度，d t 表示目标按压深度，m 1 表示按压深度允许误差值，α 1 表示按压深度矫正参数，β 1 表示与所述急救时长相关的按压时间影响因子，t表示急救时长。
在一种可选的实施例中，
确定按压频率得分包括：
根据所述压力传感器获取的所述模拟人对应的压力传感信息，确定所述压力传感信息对应的实际按压频率，结合预先设定的目标按压频率确定按压频率绝对偏差；
确定急救时长，以及与所述急救时长相关的按压时间影响因子，结合预设的按压频率矫正参数以及所述压力传感器的按压频率允许误差值，确定按压频率得分；
其中，确定所述按压频率得分的公式包括：
；
其中，S f 表示按压频率得分，f a 表示实际按压频率，f t 表示目标按压频率，m 2 表示按压频率允许误差值，α 2 表示按压频率矫正参数，β 1 表示与所述急救时长相关的按压时间影响因子，t表示急救时长。
在一种可选的实施例中，
确定吹气量得分包括：
根据所述流量传感器获取的所述模拟人对应的流量传感信息，确定所述流量传感信息对应的心肺复苏实际吹气量，结合预先设定的目标吹气量确定吹气量绝对偏差；
确定急救时长，以及与所述急救时长相关的吹气时间影响因子，结合预设的吹气量矫正参数以及所述流量传感器的吹气量允许误差值，确定吹气量得分；
其中，确定所述吹气量得分的公式包括：
；
其中，S b 表示吹气量得分，b a 表示实际吹气量，b t 表示目标吹气量，m 3 表示吹气量允许误差值，α 3 表示吹气量矫正参数，β 2 表示吹气时间影响因子，t表示急救时长。
在一种可选的实施例中，
所述数据存储及分析系统存储所有急救数据，对所述急救数据进行处理分析，确定综合操作得分并生成分析报告包括：
所述数据存储及分析系统包括数据存储系统以及数据分析系统，
所述数据存储系统接收、存储所述急救数据，对所述急救数据进行清洗和预处理，以去除噪声和异常值，使用所述数据分析系统进行数据分析，通过计算平均值、中位数、标准差，获得数据的总体概况，监测按压深度、按压频率、吹气量的实时变化，确定操作质量的动态；结合数据可视化工具Seaborn创建折线图、箱线图、散点图展示数据分布和相关性。
在一种可选的实施例中，
确定综合操作得分包括：
根据所述按压深度得分、按压频率得分和吹气量得分，通过平衡各得分影响产生的权重参数，结合急救时间影响因子，加权确定综合操作得分；
其中，确定综合操作得分的公式包括：
；
其中，S e 表示综合操作得分，S d 表示按压深度得分，S f 表示按压频率得分，S b 表示吹气量得分，k 1 表示按压深度得分权重参数，k 2 表示按压频率得分权重参数，k 3 表示吹气量得分权重参数，β表示急救时间影响因子，t表示急救时长。
在一种可选的实施例中，
所述方法还包括：
在模拟人内部安装多个传感器，所述传感器包括体温传感器、血氧传感器、疼痛感应传感器，用于采集创伤数据，结合所述传感器，通过测量和分析体温、血氧饱和度和疼痛程度数据，指导急救人员改进操作。
本发明实施例的第二方面，
提供一种的基于模拟人的急救成效分析的系统，包括：
第一单元，在模拟人内部安装多个传感器，包括至少一个压力传感器和至少一个流量传感器，用于采集急救数据，所述急救数据包括按压深度、按压频率和吹气量中至少一种；
第二单元，通过互联网使用通信协议将所述急救数据逐条上传至云端；所述云端的数据存储及分析系统接收所述急救数据后，进行实时计算和分析，确定按压深度得分、按压频率得分、吹气量得分；所述数据存储及分析系统使用实时分析结果为急救人员提供实时指导，根据预先设定的急救标准，计算并显示操作质量，以指导急救人员改进操作；
第三单元，所述数据存储及分析系统存储所有急救数据，对所述急救数据进行处理分析，确定综合操作得分并生成分析报告。
本发明实施例的第三方面，
提供一种电子设备，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行前述所述的方法。
本发明实施例的第四方面，
提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现前述所述的方法。
本发明实施例的有益效果可以参考具体实施方式中技术特征对应的效果，在此不再赘述。
附图说明
图1为本发明实施例基于模拟人的急救成效分析方法的流程示意图；
图2为本发明实施例基于模拟人的急救成效分析系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
图1为本发明实施例基于模拟人的急救成效分析方法的流程示意图，如图1所示，所述方法包括：
S101.在模拟人内部安装多个传感器，包括至少一个压力传感器和至少一个流量传感器，用于采集急救数据，所述急救数据包括按压深度、按压频率和吹气量中至少一种；
选择合适的位置在模拟人的身体上安装压力传感器、位置传感器和流量传感器，确保传感器与模拟人的身体接触以准确捕捉相关数据，校准传感器以确保可以提供准确的测量
所述传感器具有不同的功能，用于监测和捕捉急救操作中的关键参数，这些传感器在急救操作期间不断采集数据。具体来说，压力传感器用于测量按压深度，位置传感器用于跟踪按压位置，而流量传感器则测量吹气量，这些数据代表了急救操作的关键细节；所述传感器提供了精确的数据，能够捕捉细微的变化和差异，数据采集频率可以根据需要进行调整，以确保捕捉到足够的数据点来进行分析，这有助于确保对急救操作的评估是准确的，并且提供了有关操作的详细信息。
在一种可选的实施例中，所述方法还包括：
在模拟人内部安装多个传感器，所述传感器包括体温传感器、血氧传感器、疼痛感应传感器，用于采集创伤数据，结合所述传感器，通过测量和分析体温、血氧饱和度和疼痛程度数据，指导急救人员改进操作。
所述体温传感器可以被放置在口腔、耳朵或皮肤表面，用于获取体温数据的变化，血氧传感器可以放置在模拟人的指尖或耳垂，而疼痛感应传感器可以放置在特定部位如指定的伤口位置，以感知疼痛程度。通过采集的体温、血氧、疼痛数据，分析出急救人员的操作对急救效果的影响，给出具体的急救效果反馈，从而纠正问题操作和提出改进意见。
在以上实施例中，安装不同类型的传感器，以捕捉急救操作的多维度数据，这些传感器可以准确测量关键参数，包括按压深度、按压位置、吹气量、体温、血氧饱和度和疼痛程度；传感器不断采集数据，允许实时监测急救操作中的关键细节，云端系统对这些数据进行实时计算和分析，提供实时指导和反馈，急救人员可以立即调整其操作；根据特定场景的需求，设置不同传感器的组合，提供个性化的急救指导。
S102.通过互联网使用通信协议将所述急救数据逐条上传至云端；所述云端的数据存储及分析系统接收所述急救数据后，进行实时计算和分析，确定按压深度得分、按压频率得分、吹气量得分；所述数据存储及分析系统使用实时分析结果为急救人员提供实时指导，根据预先设定的急救标准，计算并显示操作质量，以指导急救人员改进操作；
所述通信协议具体是指在数据传输过程中使用的规则和约定，以确保数据的安全性、完整性和可靠性。通信协议定义了数据传输的格式、数据包的结构、数据加密和解密方法、错误检测和纠正机制等，以确保数据从模拟人的传感器传输到云端系统时不会受到损害或未经授权的访问；通常会使用安全的通信协议，如HTTPS（Hypertext TransferProtocol Secure），它是HTTP的加密版本，通过使用SSL/TLS协议对数据进行加密和认证，从而提供了高度的数据保护。这确保了传感器数据在传输到云端系统的过程中受到适当的保护，防止未经授权的访问或数据泄露。
急救模拟人内部的传感器持续采集数据，如所述按压深度、按压频率、按压位置和吹气量，这些数据通过互联网连接，使用安全的通信协议逐条上传至云端服务器，在云端服务器上，数据被实时存储，以备后续的分析和处理；
云端数据存储及分析系统接收上传的数据后，进行实时计算和分析。针对心肺复苏操作，系统会监测按压深度、按压频率、按压位置和吹气量的实时数据，这些数据将通过算法进行实时分析，并为每个参数计算得分；
基于实时分析的结果，云端系统会为急救人员提供实时指导，通过平板电脑等显示设备，系统可以显示操作质量的指标和图形，在屏幕上，急救人员可以看到按压深度和频率的图形，这有助于调整操作以达到更好的效果。如果按压深度或频率偏离目标，系统将提示急救人员进行必要的调整；
云端系统还可以为急救人员提供反馈和建议，如果操作质量不达标，系统可以建议改进技巧，根据国际心脏和肺部复苏指南提供具体的建议，可以包括改变按压深度、频率或位置等。
在本实施例中，通过使用HTTPS等安全协议，数据在传输过程中得到加密保护，防止了数据的窃取或篡改，对于涉及个人健康数据等敏感信息的应用场景尤为重要；安全的通信协议能够保证数据在传输过程中的完整性，防止了数据在传输过程中的损坏或修改；数据通过安全协议实时上传至云端，使云端系统可以即时接收数据并进行实时计算和分析，这有助于实时监测急救操作，提供实时反馈和指导；
在一种可选的实施例中，确定按压深度得分包括：
根据所述压力传感器获取的所述模拟人对应的压力传感信息，确定所述压力传感信息对应的实际按压深度，结合预先设定的目标按压深度确定按压深度绝对偏差；
确定急救时长，以及与所述急救时长相关的按压时间影响因子，结合预设的按压深度矫正参数以及所述压力传感器的按压深度允许误差值，确定按压深度得分；
其中，确定所述按压深度得分的公式包括：
；
其中，S d 表示按压深度得分，d a 表示实际按压深度，d t 表示目标按压深度，m 1 表示按压深度允许误差值，α 1 表示按压深度矫正参数，β 1 表示与所述急救时长相关的按压时间影响因子，t表示急救时长。
在一种可选的实施例中，确定按压频率得分包括：
根据所述压力传感器获取的所述模拟人对应的压力传感信息，确定所述压力传感信息对应的实际按压频率，结合预先设定的目标按压频率确定按压频率绝对偏差；
确定急救时长，以及与所述急救时长相关的按压时间影响因子，结合预设的按压频率矫正参数以及所述压力传感器的按压频率允许误差值，确定按压频率得分；
其中，确定所述按压频率得分的公式包括：
；
其中，S f 表示按压频率得分，f a 表示实际按压频率，f t 表示目标按压频率，m 2 表示按压频率允许误差值，α 2 表示按压频率矫正参数，β 1 表示与所述急救时长相关的按压时间影响因子，t表示急救时长。
在一种可选的实施例中，确定吹气量得分包括：
根据所述流量传感器获取的所述模拟人对应的流量传感信息，确定所述流量传感信息对应的心肺复苏实际吹气量，结合预先设定的目标吹气量确定吹气量绝对偏差；
确定急救时长，以及与所述急救时长相关的吹气时间影响因子，结合预设的吹气量矫正参数以及所述流量传感器的吹气量允许误差值，确定吹气量得分；
其中，确定所述吹气量得分的公式包括：
；
其中，S b 表示吹气量得分，b a 表示实际吹气量，b t 表示目标吹气量，m 3 表示吹气量允许误差值，α 3 表示吹气量矫正参数，β 2 表示吹气时间影响因子，t表示急救时长。
在以上的实施例中，按压深度得分、按压频率得分、吹气量得分的相关公式在设计时考虑了允许误差和时间的影响，使得评估更为准确，可以帮助急救人员更好地了解其操作与标准之间的差距，从而更容易改进；公式允许调整参数和影响因子，以适应不同情况和急救指南的要求，可以根据具体需要对公式进行定制，以满足不同情景下的急救要求；通过使用公式，实时反馈可以更准确和有意义地传达给急救人员，可以立即了解需要改进的方面，并采取纠正措施，急救人员可以更有效地使用公式来改进其急救技能，通过提供更准确和实际的评估，可以更容易地识别需要改进的方面，提高急救操作的质量；
S103.所述数据存储及分析系统存储所有急救数据，对所述急救数据进行处理分析，确定综合操作得分并生成分析报告。
存储采集的数据最好选择时间序列数据库，所述数据库被设计用来有效地处理和查询按时间排序的数据，通常用于存储大量的时间序列数据，提供了高效的数据插入、存储和检索功能，适用于需要实时分析和回溯历史数据的应用场景，非常适合存储传感器获取的急救数据，优选地，使用InfluxDB；
定期对存储的数据执行备份，以持久化数据，应对后续的数据建模和机器学习的过程，备份数据通常需要加密存储，以确保数据安全；
在进行实时计算和分析之前，数据可能需要经过一些简单的数据预处理步骤，以处理异常值、填补缺失数据等，针对传感器数据中的噪声和异常值，可以采用滤波和异常检测算法；
实时计算通常需要建立在流处理框架上，优选地，Apache Kafka框架，此框架可以用于处理实时数据流，执行计算和分析，并生成实时反馈，特别地可以计算实际按压深度与目标深度之间的差异，或实际按压频率与目标频率之间的差异，以计算出实时得分；
其后使用数据分析工具，统计分析出更多维度的有效数据，再结合运算结果，通过数据可视化工具，制作可交互的图表，以展示复杂多样的分析报告。
在一种可选的实施例中，所述数据存储及分析系统存储所有急救数据，对所述急救数据进行处理分析，确定综合操作得分并生成分析报告包括：
所述数据存储及分析系统包括数据存储系统以及数据分析系统；
所述数据存储系统接收、存储所述急救数据，对所述急救数据进行清洗和预处理，以去除噪声和异常值，使用所述数据分析系统进行数据分析，通过计算平均值、中位数、标准差，获得数据的总体概况，监测按压深度、按压频率、吹气量的实时变化，确定操作质量的动态；结合数据可视化工具Seaborn创建折线图、箱线图、散点图展示数据分布和相关性。
使用数据库系统来接收、存储和组织传感器数据，这包括设置数据库表或数据集，将来自传感器的数据按照时间戳索引进行组织；数据清洗是非常重要的，以确保数据质量，包括检测和处理噪声、异常值或缺失数据，使用Python的Pandas库可以进行数据清洗，如删除重复项、填充缺失值或排除离群值；使用Python的Pandas库和Scikit-Learn机器学习库进行数据分析。计算数据的各种统计指标，如平均值、中位数、标准差等，以获取数据的总体概况，其中Pandas的describe()函数可以生成数据的描述性统计信息；
使用Python或编程语言来实现实时监测数据的变化，通过定期查询数据库并计算新数据点的指标来实现，实时监测可以用于跟踪按压深度、按压频率和吹气量的实时变化，根据监测的数据，可以使用算法来计算综合操作得分，以反映操作的质量和符合程度。使用数据可视化工具Seaborn，创建折线图、箱线图、散点图等，以展示数据的分布和相关性，图表可以帮助急救人员更好地理解操作数据，快速识别趋势和问题；结合数据分析和可视化的结果，生成分析报告，报告可以包括操作质量得分、操作趋势、数据分布、异常情况等信息，以便进一步分析和不断训练。
在本实施例中，应用编程语言和主流函数库，Pandas库，可以高效地进行数据清洗和预处理，对于大规模的数据集非常有用，使数据清洗和转换变得更容易；Scikit-Learn机器学习库，可以用于数据分析和建模，其包含了机器学习算法和工具，用于数据分类、回归、聚类任务，可以进一步探索数据、识别模式并进行预测；数据可视化工具的应用，有助于直观地识别趋势和反映问题；以上函数库、机器学习库、可视化工具的应用，可以实现自动化的数据处理和分析流程，有助于标准化操作，确保结果的一致性，有助于急救人员更好地理解操作质量和效果，更好地做出决策和改进操作。
在一种可选的实施例中，确定综合操作得分包括：
根据所述按压深度得分、按压频率得分和吹气量得分，通过平衡各得分影响产生的权重参数，结合急救时间影响因子，加权确定综合操作得分；
其中，确定综合操作得分的公式包括：
；
其中，S e 表示综合操作得分，S d 表示按压深度得分，S f 表示按压频率得分，S b 表示吹气量得分，k 1 表示按压深度得分权重参数，k 2 表示按压频率得分权重参数，k 3 表示吹气量得分权重参数，β表示急救时间影响因子，t表示急救时长。
在本实例中，通过将按压深度、按压频率和吹气量多个关键参数合并到一个综合得分中，综合评估了急救操作的质量，有助于综合考虑不同参数对急救操作的影响，提供更全面的操作质量评估；公式中的按压深度得分权重参数k 1 、按压频率得分权重参数k 2 、吹气量得分权重参数k 3 允许根据不同参数的相对重要性进行平衡调整，可以更好地适应不同急救操作的需求，确保每个参数都以适当的重要性反映在综合得分中；引入急救时间影响因子β考虑了急救操作的持续性，即随着时间的推移，操作质量可能会受到不同的重视，有助于实时反馈和改进急救操作，特别是长时间操作的情况；使用综合得分，急救操作的评估更具客观性和标准化，减少了主观因素，确保了一致的评估标准。
图2为本发明实施例基于模拟人的急救成效分析系统的结构示意图，如图2所示，所述系统包括：
第一单元，在模拟人内部安装多个传感器，包括至少一个压力传感器和至少一个流量传感器，用于采集急救数据，所述急救数据包括按压深度、按压频率和吹气量中至少一种；
第二单元，通过互联网使用通信协议将所述急救数据逐条上传至云端；所述云端的数据存储及分析系统接收所述急救数据后，进行实时计算和分析，确定按压深度得分、按压频率得分、吹气量得分；所述数据存储及分析系统使用实时分析结果为急救人员提供实时指导，根据预先设定的急救标准，计算并显示操作质量，以指导急救人员改进操作；
第三单元，所述数据存储及分析系统存储所有急救数据，对所述急救数据进行处理分析，确定综合操作得分并生成分析报告。
本发明实施例的第三方面，
提供一种电子设备，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行前述所述的方法。
本发明实施例的第四方面，
提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现前述所述的方法。
本发明实施例的有益效果可以参考具体实施方式中技术特征对应的效果，在此不再赘述。
本发明可以是方法、装置、系统和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于执行本发明的各个方面的计算机可读程序指令。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (10)
1.一种基于模拟人的急救成效分析方法，其特征在于，所述方法包括：
在模拟人内部安装多个传感器，包括至少一个压力传感器和至少一个流量传感器，用于采集急救数据，所述急救数据包括按压深度、按压频率和吹气量中至少一种；
通过互联网使用通信协议将所述急救数据逐条上传至云端；所述云端的数据存储及分析系统接收所述急救数据后，进行实时计算和分析，确定按压深度得分、按压频率得分、吹气量得分；所述数据存储及分析系统使用实时分析结果为急救人员提供实时指导，根据预先设定的急救标准，计算并显示操作质量，以指导急救人员改进操作；
所述数据存储及分析系统存储所有急救数据，对所述急救数据进行处理分析，确定综合操作得分并生成分析报告。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定按压深度得分包括：
根据所述压力传感器获取的所述模拟人对应的压力传感信息，确定所述压力传感信息对应的实际按压深度，结合预先设定的目标按压深度确定按压深度绝对偏差；
确定急救时长，以及与所述急救时长相关的按压时间影响因子，结合预设的按压深度矫正参数以及所述压力传感器的按压深度允许误差值，确定按压深度得分；
其中，确定所述按压深度得分的公式包括：
；
其中，S d 表示按压深度得分，d a 表示实际按压深度，d t 表示目标按压深度，m 1 表示按压深度允许误差值，α 1 表示按压深度矫正参数，β 1 表示与所述急救时长相关的按压时间影响因子，t表示急救时长。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定按压频率得分包括：
根据所述压力传感器获取的所述模拟人对应的压力传感信息，确定所述压力传感信息对应的实际按压频率，结合预先设定的目标按压频率确定按压频率绝对偏差；
确定急救时长，以及与所述急救时长相关的按压时间影响因子，结合预设的按压频率矫正参数以及所述压力传感器的按压频率允许误差值，确定按压频率得分；
其中，确定所述按压频率得分的公式包括：
；
其中，S f 表示按压频率得分，f a 表示实际按压频率，f t 表示目标按压频率，m 2 表示按压频率允许误差值，α 2 表示按压频率矫正参数，β 1 表示与所述急救时长相关的按压时间影响因子，t表示急救时长。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定吹气量得分包括：
根据所述流量传感器获取的所述模拟人对应的流量传感信息，确定所述流量传感信息对应的心肺复苏实际吹气量，结合预先设定的目标吹气量确定吹气量绝对偏差；
确定急救时长，以及与所述急救时长相关的吹气时间影响因子，结合预设的吹气量矫正参数以及所述流量传感器的吹气量允许误差值，确定吹气量得分；
其中，确定所述吹气量得分的公式包括：
；
其中，S b 表示吹气量得分，b a 表示实际吹气量，b t 表示目标吹气量，m 3 表示吹气量允许误差值，α 3 表示吹气量矫正参数，β 2 表示吹气时间影响因子，t表示急救时长。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据存储及分析系统存储所有急救数据，对所述急救数据进行处理分析，确定综合操作得分并生成分析报告包括：
所述数据存储及分析系统包括数据存储系统以及数据分析系统；
所述数据存储系统接收、存储所述急救数据，对所述急救数据进行清洗和预处理，以去除噪声和异常值，使用所述数据分析系统进行数据分析，通过计算平均值、中位数、标准差，获得数据的总体概况，监测按压深度、按压频率、吹气量的实时变化，确定操作质量的动态；结合数据可视化工具Seaborn创建折线图、箱线图、散点图展示数据分布和相关性。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，确定综合操作得分包括：
根据所述按压深度得分、按压频率得分和吹气量得分，通过平衡各得分影响产生的权重参数，结合急救时间影响因子，加权确定综合操作得分；
其中，确定综合操作得分的公式包括：
；
其中，S e 表示综合操作得分，S d 表示按压深度得分，S f 表示按压频率得分，S b 表示吹气量得分，k 1 表示按压深度得分权重参数，k 2 表示按压频率得分权重参数，k 3 表示吹气量得分权重参数，β表示急救时间影响因子，t表示急救时长。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在模拟人内部安装多个传感器，所述传感器包括体温传感器、血氧传感器、疼痛感应传感器，用于采集创伤数据，结合所述传感器，通过测量和分析体温、血氧饱和度和疼痛程度数据，指导急救人员改进操作。
8.一种的基于模拟人的急救成效分析的系统，其特征在于，包括：
第一单元，在模拟人内部安装多个传感器，包括至少一个压力传感器和至少一个流量传感器，用于采集急救数据，所述急救数据包括按压深度、按压频率和吹气量中至少一种；
第二单元，通过互联网使用通信协议将所述急救数据逐条上传至云端；所述云端的数据存储及分析系统接收所述急救数据后，进行实时计算和分析，确定按压深度得分、按压频率得分、吹气量得分；所述数据存储及分析系统使用实时分析结果为急救人员提供实时指导，根据预先设定的急救标准，计算并显示操作质量，以指导急救人员改进操作；
第三单元，所述数据存储及分析系统存储所有急救数据，对所述急救数据进行处理分析，确定综合操作得分并生成分析报告。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行权利要求1至7中任意一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述的方法。
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