应急医疗救援、交互式观赛 高科技让赛事更安全更精彩
当运动员突然受伤 , 如何针对不同伤情进行分类救治?如何通过数据建模 , 利用有限资源达到更高效救治?随着冰雪运动的普及和冰雪赛事的增多 , 如何利用高科技让大众获得更好的观赛体验?针对这些需求 , 在赛场外 , 高校科研团队也在努力攻关 , 在后冬奥时代 , 这些技术也将在我们日常生活中发挥更大作用 。
数据搭建最佳救援方案和运动员伤病抢时间
当赛场上突然出现运动员受伤、甚至休克的情况 , 医护人员除了利用专业常识进行判断之外 , 还有哪些科学的手段可以最快捷有效处置?北京交通大学经济管理学院副教授李静的团队联合中国人民解放军总医院的专家 , 组织跨学科研究团队 , 聚焦应用5G、物联网、大数据和人工智能技术 , 探寻解决2022年北京冬奥会应急医学保障场景下的事件分析和实效救治的最佳方案 。
北京冬奥会、冬残奥会的举办场地涉及北京、河北两地三个赛区 , 场馆很多 , 气候和地理形势也不一样 , 同时 , 不同场馆可能引起的关键伤情也不一样 。 这中间涉及抢救以及转运地点、转运采用何种交通工具最高效等问题 。
“冬奥会应急医学保障技术与装备研究”项目总负责人、解放军总医院第一医学中心急诊科主任黎檀实曾在公开采访中表示 , “应急医学保障的核心就是用有限的医疗资源更好地救治伤员 。 ” 李静团队所参与的就是其中最重要的一个环节——打造伤员检伤分类、时效救治的数据“地基” , 为应急医疗救治抢时间 。
“国际冰联、雪联、国际奥委会都对救治时间有要求 , 就是5分钟必须转运到场边、半个小时转运到当地的定点医院 , 一个小时内如果有必要 , 要转运回北京 。 这就需要有更科学的方法帮助医护团队判断5分钟、半小时和一小时可能出现的伤情 。 ”李静解释 , 这一救治理念就是“时效救治” , 对不同伤情进行分类救治 , 有效保证了救治的科学性和及时性 。
医疗应急系统通过测试赛考验
李静回忆 , 此前团队认为所有伤病都可以做成预测预警 , 但后来发现伤病各有不同特点 , 需要进行人工智能场景的差异化应用 , 经常会因为一个简单的医学名词或指标 , 就连夜重新计算 , 不断深化改善 。
最终 , 科学家与医学家打造了一张精细的数据“网” 。 “细”在哪里?比如“全身损伤并发症”会延伸出失血性休克、凝血功能障碍、创伤后感染等;公共卫生条件下可能发生新型冠状病毒肺炎、多种常见消化道传染病等……错综复杂的损伤和“万一”可能导致的情况 , 像网一样紧密织起 。
李静介绍 , 应用所研发的背心、手环等设备 , 目标在于只要获取伤员的几个基础指标 , 就可以迅速判断今后发生的可能 , 帮助医护人员进行检伤分类、时效救助 。
最终 , 各个课题组形成了从数据到装备研制阶段的研究成果——北京2022年冬奥会和冬残奥会应急医学救援保障平台 , 并在去年4月的“相约北京”冰上项目测试活动中正式在线运行 。 反复测试之下 , 设备和系统均运转正常 。
北京大学博雅特聘教授陈宝权
把电影特效带进赛事转播 打造多维观赛体验
电影《黑客帝国》中 , 脱膛的子弹高速冲向主角 , 主角向后仰身 , 子弹擦身而过 。 北京大学博雅特聘教授陈宝权把这一幕“子弹时间”特效从电影后期搬到了体育比赛的转播中 。 陈宝权是“科技冬奥”重点专项——冰雪项目交互式多维度观赛体验技术与系统项目负责人 , “电影中‘子弹时间’只有几秒 , 而且全部是后期完成 。 我们把它用在了比赛的实时转播上 , 是一个非常大的挑战 。 ”
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