基于机器学习模型的告警识别方法、装置、电子设备及存储介质

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基于机器学习模型的告警识别方法、装置、电子设备及存储介质
申请号:CN202510874270
申请日期:2025-06-27
公开号:CN120387076A
公开日期:2025-07-29
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于机器学习模型的告警识别方法、装置、电子设备及存储介质,涉及医疗设备联网技术领域。该方法为:接收采集器每次采集的医疗设备的监测数据,监测数据是采集器对触发告警时的医疗设备进行采集的或是采集器定时对医疗设备进行采集的;若确定收到的当前监测数据是医疗设备触发告警时采集的,获取医疗设备触发告警的触发时刻;基于触发时刻所在识别时段内的所有监测数据,判断医疗设备是否触发临床告警。本发明实时收集医疗设备的监测数据,并在医疗设备触发告警时基于告警时刻所在识别时段内的所有监测数据来判断医疗设备是否触发临床告警,实现了对医疗设备的临床告警的及时性识别,以此减轻医护人员面对大量非临床告警的压力。
技术关键词
医疗设备 指标 采集器 机器学习模型 算法模型 标签 识别方法 电子设备 可读存储介质 列表 样本 识别装置 数据 处理器 存储器 计算机 矩阵 模块 参数 压力