模拟环境中战术战伤救护的被动自主记录技术开发：前瞻性研究方案与算法构建

针对战场环境下战术战伤救护(TCCC)数据记录不完整、易丢失的难题，美国远程医疗与先进技术研究中心(TATRC)开展"自主伤患救护(AC2)"研究，通过多传感器系统在模拟场景中被动采集2500例救护数据，构建首个能自动填充DD Form 1380的机器学习算法，显著减轻战场医护人员的认知负担，为军事医疗系统(MHS)建立标准化战伤数据库奠定基础。

　　

在硝烟弥漫的现代战场上，一个令人揪心的矛盾始终存在：当战斗医护人员全神贯注抢救伤员时，至关重要的医疗记录往往成为被牺牲的次要任务。美国军事医疗系统(MHS)长期面临战术战伤救护(TCCC)数据缺失的困境——在阿富汗和伊拉克战争中，仅有1%的伤员记录包含足以指导后续治疗的完整信息。传统纸质版DD Form 1380（TCCC记录卡）不仅容易在战场混乱中损毁丢失，更迫使本应专注救人的医护分心记录，这种"永久记号笔与纸质卡片"的原始记录方式，与21世纪的高科技战场形成鲜明反差。

为解决这一关键问题，美国远程医疗与先进技术研究中心(TATRC)启动了"自主伤患救护(AC2)"研究计划。该团队设计了一套创新性的解决方案：通过多传感器系统在模拟战场环境中被动采集救护数据，建立首个能够自动生成标准化战伤记录的机器学习算法。这项开创性研究发表在《JMIR Research Protocols》期刊，为军事医疗信息化树立了新的里程碑。

研究团队采用三项核心技术方法：1）构建包含惯性测量单元、近场通信设备和生命体征监测器的多传感器系统，覆盖救护人员动作与伤员生理参数；2）在5个军事基地设计6类标准化战伤模拟场景，使用真人演员和高仿真模型收集2500例救护数据；3）建立双重标注系统，通过80%重叠率验证的数据标注流程，为机器学习提供高质量训练集。所有数据均通过国防部合规的安全存储系统管理。

【背景】研究指出MHS在战场网络中断时无法可靠收集健康数据，历史冲突中仅10%伤员有预住院记录。TCCC卡片存在易丢失、难辨认、转录资源不足三大痛点，严重影响伤员长期护理和医疗质量评估。

【方法】通过随机分配认证救护人员参与6类标准化战伤模拟（如IED爆炸伤、枪伤等），同步采集第一视角视频、音频、动作轨迹和伤员生命体征。传感器系统包含救护人员佩戴的腕部动作捕捉设备和伤员身上的SpO₂（血氧饱和度）监测贴片等11类设备。

【结果】截至2025年3月将完成2500例救护程序标注，建立首个能自动填充DD Form 1380所有字段的AI算法。扩展目标是通过合成建模获得10万例数据，最终输出XML/JSON格式的数字版战伤记录。

【结论】这项研究填补了MHS缺乏真实战伤数据的空白，首次系统性地构建了TCCC数据库。被动传感技术将救护人员从文档工作中解放，使其专注救治。算法不仅能自动生成DD 1380表格，更为未来开发临床决策支持系统奠定基础。

【讨论】研究团队特别强调，选择模拟而非真实战场数据收集是因其可控制变量且不存在伦理风险。虽然模拟环境与真实战场存在差异，但通过添加烟雾、声响等环境因素和采用专业战斗医护人员作为受试者，极大提高了数据真实性。该数据仓库将成为军事医学研究的宝贵资源，不仅服务于自动文档生成，更可应用于医疗物资预测、救护质量评估等多个领域。

这项研究的突破性在于将现代传感技术与军事医学需求完美结合，标志着战伤救护从"人工记录"迈入"智能感知"的新纪元。当未来战场上每个止血带的使用、每次静脉注射的剂量都能被自动记录时，战伤救护的质量追溯与改进才真正成为可能。TATRC开创的这一技术路线，不仅将提升战场救护效率，更将通过标准化数据积累，为军事医学研究开辟前所未有的可能性。