基于AI与AR技术的实时急救引导系统开发及其在紧急医疗中的应用研究

针对急救技能普及率低、传统培训效果有限等问题，Mohammed Abo-Zahhad团队开发了集成YOLOv5目标检测、Jetson Nano边缘计算和AR叠加技术的AIAR系统，可实时识别出血、烧伤、心脏骤停等4类紧急场景，并通过多模态引导提升非专业人员急救响应效率。测试表明该系统具有高可用性，为院前急救提供了智能化解决方案。

　　

在全球范围内，每年有超过150万人因急救不及时而死亡，其中院外心脏骤停存活率不足10%。传统急救培训存在记忆衰减快、操作复杂等问题，而现有技术方案如手机APP依赖手动操作，难以满足高压环境下的需求。这一严峻现实催生了Mohammed Abo-Zahhad团队的研究——他们将人工智能(AI)与增强现实(AR)技术融合，开发出可穿戴的实时急救引导系统AIAR，试图通过科技手段弥合专业救援到达前的“急救空白期”。

研究团队瞄准四大典型急救场景：出血、烧伤、昏厥和心肺复苏(CPR)，创新性地将YOLOv5目标检测算法部署在Jetson Nano边缘计算设备上。该系统通过Raspberry Pi摄像头捕捉环境信息，经深度学习模型识别伤情特征后，在AR眼镜上叠加可视化操作指引，并配合文本转语音(TTS)实现多模态指导。这种“检测-决策-引导”的闭环设计，使非专业人员能像游戏闯关般跟随系统完成标准化急救流程。

关键技术方法包括：1)基于Roboflow平台构建出血、烧伤等专用数据集，采用YOLOv5s轻量化模型实现10FPS实时检测；2)通过PyQt5开发交互界面，集成OpenCV可视化模块和pyttsx3语音引擎；3)采用医疗验证协议设计逻辑流，如CPR步骤与欧洲复苏委员会(ERC)标准对齐；4)在NVIDIA Jetson Nano上完成端到端部署测试。

研究结果部分显示：

1. 1.

   模型性能：胸部检测模型mAP_0.5达94%，烧伤分类三级准确率88%，出血检测召回率95%。训练曲线显示损失函数稳定收敛（如图13-16）。

2. 2.

   硬件集成：将HDMI输出嵌入VR眼镜框架（图4），实现检测结果与实景叠加，用户测试中指令同步误差<250ms。

3. 3.

   场景验证：系统成功引导用户完成止血按压（图11）、烧伤冷敷（图12）等操作，CPR手部定位误差<2cm（图10）。

讨论指出，该系统突破性地实现了“感知-决策-执行”闭环：通过域专用数据集提升YOLOv5在医疗场景的泛化性；边缘计算保障了无网络环境的可用性；多模态交互降低认知负荷。尽管存在硬件体积、电池续航等限制，但未来结合RISC-V芯片（如Sipeed Maixduino）可进一步降低成本。临床意义在于将急救响应从机构下沉至个体，为WHO倡导的“全民急救”目标提供技术路径。论文启示了AI+AR在应急医疗中的巨大潜力，特别是在资源匮乏地区的应用前景。