一种基于知识图谱技术的AED急救方法及系统

摘要

本申请提出一种基于知识图谱技术的AED急救方法及系统，方法包括：获取AED的全网数据；创建急救工单；生成AI智能问题推荐；给出问题问询的结果；生成AI智能指导推荐，并再次生成新的AI智能问题推荐；判断是否需要AED；若需要，则获取附近AED所在位置；按照AI智能指导推荐，执行急救；根据所述用户反馈情况，又推荐新的AI智能问题推荐以及AI智能指导推荐，直到急救过程结束。系统包括：AED获取模块、工单创建模块、输入模块、问题推荐生成模块、问询模块、指导推荐生成模块、判断模块、急救指导模块以及反馈模块。本申请解决了当自愿者或者患者的家属获取到AED后，无法有效求助患者的问题。

说明书

技术领域

本申请属于医疗急救技术领域，具体涉及一种基于知识图谱技术的AED急救方法及系统。

背景技术

对于心脏骤停，最常用的急救方法是进行心肺复苏急救术。但心肺复苏有“黄金4分钟”的治疗窗口期，每延迟一分钟，救助率就减少7％-10％；超过4分钟，患者的大脑就会出现不可逆转的损伤；10分钟后几乎没有救助成功的可能。

自动体外除颤器(Automated External Defibrillator,AED)是一种便携式的医疗设备，它可以诊断特定的心律失常，并且给予电击除颤，是可被非专业人员使用的用于抢救心脏骤停患者的医疗设备。在心跳骤停时，利用自动体外除颤器(AED)对患者进行除颤和心肺复苏，才是最有效制止猝死的办法。

随着现代信息技术的发展，我们能够使用定位技术，确定附近的AED位置和AED距离患者发病位置，并且能够找到自愿者或者患者的家属愿意使用AED去救助心脏骤停患者，但是，在使用时仍然遇到很多困难，使得救助无效，或者患者心脏复苏后，又面临新的问题，而此时救护车或专业医生还没有赶到现场，自愿者或者患者的家属需要专业的知识现场在线提供给他们。即便是专业医生已经赶到现场，由于专业知识储备的有限性，现场出现问题的复杂性，都需要在线专业知识的获取，并且该知识需要准确、快捷、专业。

发明内容

基于以上技术问题，本申请提出一种基于知识图谱技术的AED急救方法及系统，提供了在线急救指导推荐方法，解决了当自愿者或者患者的家属获取到AED后，无法有效求助患者的问题。

第一方面，本申请提出一种基于知识图谱技术的AED急救方法，包括：

步骤S1：通过AED数据网络，获取AED的全网数据；

步骤S2：创建急救工单，同时定位需要进行急救的位置信息；

步骤S3：输入所述急救工单中的主诉信息并选择风险分组；

步骤S4：根据所述主诉信息及风险分组生成AI智能问题推荐；

步骤S5：根据所述AI智能问题推荐，给出问题问询的结果；

步骤S6：根据问题问询的结果，生成AI智能指导推荐，并再次生成新的AI智能问题推荐；

步骤S7：判断智能指导推荐中是否需要AED；

步骤S8：若需要采用AED进行急救指导，则根据需要进行急救的位置信息，获取附近AED所在位置，若不需要采用AED进行急救指导，则直接转到步骤S9；

步骤S9：按照所述AI智能指导推荐，执行急救；

步骤S10：收集经过急救后用户反馈情况；

步骤S11：根据所述用户反馈情况，又推荐新的AI智能问题推荐以及AI智能指导推荐，根据新的新的AI智能问题推荐以及AI智能指导推荐，进行对应操作，直到急救过程结束。

所述一种基于知识图谱技术的AED急救方法，还包括：急救过程结束后，锁定工单向第三方回传参数。

所述获取最近AED所在位置，过程如下：

通过AED数据网络，根据需要进行急救的位置信息，寻找距离所述位置信息附近的AED，并记录附近的AED所在位置，所述附近定义为以需要进行急救的位置信息为圆心，以预设定的阈值为半径的所在圆形区域；

通过短消息下发短信给报警人或者报警人指定的志愿者，使得报警人或者报警人指定的志愿者能够连接小程序，查看到附近的AED所在位置；

报警人或者报警人指定的志愿者根据所述AED所在位置信息找到AED，并将AED携带回事发报警地点或需要进行急救的地点；

所述AED通过视频电话自动识别设备品牌型号，并向报警人手机同步发送AED使用视频。

所述主诉信息包括：报警人身份、伤者年龄、性别、受伤人数、体位信息等；

所述风险分组包括：外伤类、疾病类、风险类、灾害类。

所述根据所述AI智能问题推荐，给出问题问询的结果，过程如下：

步骤S5.1：获取AI智能问题推荐；

步骤S5.2：根据所述AI智能问题推荐，按照权重从大到小生成问题列表；

步骤S5.3：按照问题列表，执行首个问题问询；

步骤S5.4：根据所述首个问题问询，获得问题答案；

步骤S5.5：判断是否继续问询；

步骤S5.6：若为否，则结束问询过程，生成问题链；

步骤S5.7：若为是，则根据所获得的问题答案，重新计算AI智能问题推荐；

步骤S5.8：刷新AI智能问题推荐，刷新问题列表，按照步骤S5.3～S5.7再次进行问询，直到结束问询过程。

所述按照所述AI智能指导推荐，执行急救，过程如下：

步骤S9.1：获取AI智能指导推荐；

步骤S9.2：根据所述AI智能指导推荐，按照权重从大到小生成指导列表；

步骤S9.3：打开首推指导；

步骤S9.4：根据所述首推指导，生成首推指导内容列表；

步骤S9.5：根据所述首推指导内容列表中的内容N，执行首推指导内容N；

步骤S9.6：判断是否存在反馈；

步骤S9.7：如果不存在反馈，则判断是否为最后一个指导内容，若为是，则结束指导过程，生成指导链若为否，则执行首推指导内容列表中的内容N+1，转到步骤S9.6；

步骤S9.8：如果存在反馈，则重新计算AI智能指导推荐；判断首推指导是否变更；若是，则更新指导列表转到步骤S7.3；若否，则刷新首推指导内容列表，执行首推指导内容N′+1，转到步骤S9.6。

所述获取AI智能问题推荐，包括如下步骤：

从基础问题组，得到基础问题；

接收风险分组参数，匹配风险问题组，得到风险问题；

接收指导推荐参数，匹配指导问题组，得到指导问题；

合并去重所述基础问题、风险问题以及指导问题；

接收问题结论参数，判断问题组展开层级；

根据所述问题展开层级，以及合并去重结果，生成或者更新问题列表。

所述从基础问题组，得到基础问题，包括：

由主诉信息以及问询过程所获得的问题答案根据词性进行切词分析；

将分析结果在问题关键词词库中进行匹配，得到匹配结果对应的基础问题。

所述获取AI智能指导推荐，包括如下步骤：

针对主诉信息进行切词分析；

将所述切词分析结果匹配指导关键词词库，得到匹配结果；

接收风险组参数以及问题组参数，控制指导推荐范围；

根据所述匹配结果以及指导推荐范围生成初级指导推荐；

接收问题结论参数，判断指导展开层级；

根据所述初级指导推荐以及指导展开层级，得到次级指导推荐；

所述初级指导推荐以及次级指导推荐作为最终获取的AI智能指导推荐。

所述风险分组参数指风险分组选择的结果。

所述指导推荐参数指用于得到指导问题的主诉信息以及问询过程所获得的问题答案。

所述问题结论参数指所述基础问题、风险问题以及指导问题对应的答案以及答案的层级。

所述问题组参数指用于得到基础问题的主诉信息以及问询过程所获得的问题答案。

所述问题链：包括基础问题链、风险问题链、以及指导问题链，并将所有基础问题链保存在基础问题集中，将所有风险问题链保存到风险问题集中，将所有指导问题链保存在指导问题集中。

所述问题链定义为基于一定逻辑对问询话术进行聚合分类。

所述问询话术定义为问题链的具体内容，由问题以及其对应选项组成。

所述指导链定义为基于一定逻辑对指导话术进行聚合分类，将所有的指导链保存在指导库中。

所述指导话术定义为指导链的具体内容，指导话术在同一指导链内存在平行和树形两种关系，平行关系及各指导话术层级一致，能够同时展开，树形关系则下级节点需要满足一定条件才能够展开。

所述问题关键词词库用于保存对所述主诉信息的切词分析结果，并基于一定医学逻辑对某些特定的关键词建立特定的匹配关系。

所述指导关键词词库用于保存指导相关的词汇，并基于一定医学逻辑对某些特定的关键词建立特定的匹配关系。

所述按照所述AI智能指导推荐，执行急救，还包括，问询或指导过程中，基于每次问询的或指导结果，进行评估，即对于特定词汇进行组合，并将该组合定义为评估结果，所述评估结果能够直接关联对应关键词，所述关键词对应的问题添加为AI智能问题推荐或AI智能指导推荐。

第二方面，本申请提出一种基于知识图谱技术的AED急救方法及系统，包括：AED获取模块、工单创建模块、输入模块、问题推荐生成模块、问询模块、指导推荐生成模块、判断模块、急救指导模块以及反馈模块；

所述AED获取模块、工单创建模块、输入模块、问题推荐生成模块、问询模块、指导推荐生成模块、判断模块、急救指导模块依次顺序相连接，所述反馈模块分别与所述问题推荐生成模块以及指导推荐生成模块；

所述AED获取模块用于通过AED数据网络，获取AED的全网数据；

所述工单创建模块用于创建急救工单，同时定位需要进行急救的位置信息；

所述输入模块用于输入所述急救工单中的主诉信息并选择风险分组；

所述问题推荐生成模块用于根据所述主诉信息及风险分组生成AI智能问题推荐；

所述问询模块用于根据所述AI智能问题推荐，给出问题问询的结果；

所述指导推荐生成模块用于根据问题问询的结果，生成AI智能指导推荐，并再次生成新的AI智能问题推荐；

所述判断模块用于判断智能指导推荐中是否需要AED，若需要采用AED进行急救指导，则根据需要进行急救的位置信息，获取附近AED所在位置，若不需要采用AED进行急救指导，则直接转到急救指导模块；

所述急救指导模块用于按照所述AI智能指导推荐，执行急救；

所述反馈模块用于收集经过急救后用户反馈情况；根据所述用户反馈情况，又推荐新的AI智能问题推荐以及AI智能指导推荐，根据新的新的AI智能问题推荐以及AI智能指导推荐，进行对应操作，直到急救过程结束。

一种基于知识图谱技术的AED急救方法及系统，还包括辅助工具，定义为在问询和指导过程中能够被使用的辅助工具。

有益技术效果：

一种基于知识图谱技术的AED急救方法及系统，提供了在线急救指导推荐方法，解决了当自愿者或者患者的家属获取到AED后，无法有效求助患者的问题。采用本申请的方法，能够提高对患者的急救率。

附图说明

图1为本申请实施例的一种基于知识图谱技术的AED急救方法流程图；

图2为本申请实施例的报警人获取位置附近的AED流程图；

图3为本申请实施例的执行问题问询流程图；

图4为本申请实施例的执行急救指导流程图；

图5为本申请实施例的获取AI智能问题推荐流程图；

图6为本申请实施例的获取AI智能指导推荐流程图；

图7为本申请实施例的一种基于知识图谱技术的AED急救方法及系统原理框图。

具体实施方式：

下面结合附图对本申请作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本申请的保护范围。

第一方面，本申请提出一种基于知识图谱技术的AED急救方法，如图1所示，包括：

步骤S1：通过AED数据网络，获取AED的全网数据；

步骤S2：创建急救工单，同时定位需要进行急救的位置信息；

步骤S3：输入所述急救工单中的主诉信息并选择风险分组；

步骤S4：根据所述主诉信息及风险分组生成AI智能问题推荐；

步骤S5：根据所述AI智能问题推荐，给出问题问询的结果；

步骤S6：根据问题问询的结果，生成AI智能指导推荐，并再次生成新的AI智能问题推荐；

步骤S7：判断智能指导推荐中是否需要AED；

步骤S8：若需要采用AED进行急救指导，则根据需要进行急救的位置信息，获取附近AED所在位置，若不需要采用AED进行急救指导，则直接转到步骤S9；

步骤S9：按照所述AI智能指导推荐，执行急救；

步骤S10：收集经过急救后用户反馈情况；

步骤S11：根据所述用户反馈情况，又推荐新的AI智能问题推荐以及AI智能指导推荐，根据新的新的AI智能问题推荐以及AI智能指导推荐，进行对应操作，直到急救过程结束。

所述一种基于知识图谱技术的AED急救方法，还包括：急救过程结束后，锁定工单向第三方回传参数。

所述获取位置附近的AED，如图2所示，过程如下：

步骤S8.1：通过AED数据网络，根据需要进行急救的位置信息，寻找距离所述位置信息附近的AED，并记录附近的AED所在位置，所述附近定义为以需要进行急救的位置信息为圆心，以预设定的阈值为半径的所在圆形区域；

步骤S8.2：通过短消息下发短信给报警人或者报警人指定的志愿者，使得报警人或者报警人指定的志愿者能够连接小程序，查看到附近的AED所在位置；

步骤S8.3：报警人或者报警人指定的志愿者根据所述AED所在位置信息找到AED，并将AED携带回事发报警地点或需要进行急救的地点。

步骤S8.4：所述AED通过视频电话自动识别设备品牌型号，并向报警人手机同步发送AED使用视频。

所述主诉信息包括：报警人身份、伤者年龄、性别、受伤人数、体位信息等；用于对于风险判断、问题问询、急救指导具有限定作用的一系列控制条件。

所述风险分组包括：外伤类、疾病类、风险类、灾害类。针对院前急救的不同场景，根据行业经验进行不同场景的划分，以用于限定或推荐不同情况下的问题链、问询话术、指导链、指导话术、评估结果等。

所述根据所述主诉信息及风险分组生成AI智能问题推荐包括：从预置的多个问题链检索与风险事件组中每个风险事件关联的问题链，并根据补充信息从所述关联的问题链中抽取部分问题链，对抽取的部分问题链合并去重。

所述根据问题问询的结果，生成AI智能指导推荐，并再次生成新的AI智能问题推荐，包括：从预置的多个评估效果中检索与风险事件关联的评估效果，根据关联的评估效果检索与关联的评估效果中的每个评估效果关联的指导链，根据补充信息和互斥条件从所述每个评估效果关联的指导链中抽取部分指导链，根据补充信息对所述抽取部分指导链进行可用性判断，将所述部分问题链和所述部分指导链进行推荐。

根据补充信息对所述抽取部分指导链进行可用性判断并标识；例如CPR指导链，当年龄信息为空的时候，这个指导链不可用，不可用的指导链会进行推荐，但是不会推荐具体指导内容。而此处的抽取的问题链和指导链均通过按照问题链的医学权重和指导链的医学权重排列进行提示，当医学权重的预设值超过百分之90就对该问题链和/或指导链进行高亮提示。所述根据补充信息从所述关联的问题链中抽取部分问题链具体为：当关联的问题链中的问题链存在基于补充信息设置的问题链抽取条件时，所述关联的问题链中的问题链需满足问题链抽取条件才被抽取；所述问题链抽取条件包括至少一项条件，每项条件之间互相独立，当补充信息满足至少一项条件中的任一条件即满足问题链抽取条件，例如当问题链的抽取条件包括受伤人数为多人时，并且受伤人数为多人是问题链的抽取条件中一个独立条件，而补充信息中的受伤人数也是多人，即满足问题链的抽取条件。根据补充信息和互斥条件从所述每个评估效果关联的指导链中抽取部分指导链具体为：当关联的指导链中的指导链存在基于补充信息设置的指导链抽取条件时，所述关联的指导链中的指导链需满足指导链抽取条件才被抽取，比如妊娠分娩，呼救人身份是本人，助产分娩则不提供；所述互斥条件具体为：当存在A指导链的时候就不提供B指导链，例如A链中指导话术为平卧，B链中包括指导话术坐卧，标记当A出现B就不会出现，并非从互斥的指导链中任意二选一。指导链基于补充信息来判断指导链的可用状态，例如CPR指导链，当年龄信息为空的时候，这个指导链不可用，不可用的指导链会进行推荐，但是不会推荐具体指导内容，并告知该指导不可用，并告知不可用原因，例如请补充年龄信息。由于多个问题链中的问题链与风险事件组中的风险事件并非一一对应关联，而是一个风险事件会存在与不同的问题链关联，因此对上述条件下抽取的部分问题链和抽取的部分指导链合并去重处理。

所述补充信息包括报警人身份信息、伤者年龄信息、性别信息、受伤人数信息、体位信息、位置信息等，所述补充信息用于生成问题链和生成指导链的可用性判断。

所述根据所述AI智能问题推荐，给出问题问询的结果，如图3所示，过程如下：

步骤S5.1：获取AI智能问题推荐；

步骤S5.2：根据所述AI智能问题推荐，按照权重从大到小生成问题列表；

步骤S5.3：按照问题列表，执行首个问题问询；

步骤S5.4：根据所述首个问题问询，获得问题答案；

步骤S5.5：判断是否继续问询；

步骤S5.6：若为否，则结束问询过程，生成问题链；

步骤S5.7：若为是，则根据所获得的问题答案，重新计算AI智能问题推荐；

步骤S5.8：刷新AI智能问题推荐，刷新问题列表，按照步骤S6.3～S6.7再次进行问询，直到结束问询过程。

所述按照所述AI智能指导推荐，执行急救，如图4所示，过程如下：

步骤S9.1：获取AI智能指导推荐；

步骤S9.2：根据所述AI智能指导推荐，按照权重从大到小生成指导列表；

步骤S9.3：打开首推指导；

步骤S9.4：根据所述首推指导，生成首推指导内容列表；

步骤S9.5：根据所述首推指导内容列表中的内容N，执行首推指导内容N；

步骤S9.6：判断是否存在反馈；

步骤S9.7：如果不存在反馈，则判断是否为最后一个指导内容，若为是，则结束指导过程，生成指导链若为否，则执行首推指导内容列表中的内容N+1，转到步骤S9.6；

步骤S9.8：如果存在反馈，则重新计算AI智能指导推荐；判断首推指导是否变更；若是，则更新指导列表转到步骤S7.3；若否，则刷新首推指导内容列表，执行首推指导内容N′+1，转到步骤S9.6。

所述获取AI智能问题推荐，如图5所示，包括如下步骤：

从基础问题组，得到基础问题；

接收风险分组参数，匹配风险问题组，得到风险问题；

接收指导推荐参数，匹配指导问题组，得到指导问题；

合并去重所述基础问题、风险问题以及指导问题；

接收问题结论参数，判断问题组展开层级；

根据所述问题展开层级，以及合并去重结果，生成或者更新问题列表。

所述从基础问题组，得到基础问题，包括：

由主诉信息以及问询过程所获得的问题答案根据词性进行切词分析；

将分析结果在问题关键词词库中进行匹配，得到匹配结果对应的基础问题。

所述获取AI智能指导推荐，如图6所示，包括如下步骤：

针对主诉信息进行切词分析；

将所述切词分析结果匹配指导关键词词库，得到匹配结果；

接收风险组参数以及问题组参数，控制指导推荐范围；

根据所述匹配结果以及指导推荐范围生成初级指导推荐；

接收问题结论参数，判断指导展开层级；

根据所述初级指导推荐以及指导展开层级，得到次级指导推荐；

所述初级指导推荐以及次级指导推荐作为最终获取的AI智能指导推荐。

所述风险分组参数指风险分组选择的结果。

所述指导推荐参数指用于得到指导问题的主诉信息以及问询过程所获得的问题答案。

所述问题结论参数指所述基础问题、风险问题以及指导问题对应的答案以及答案的层级。

所述问题组参数指用于得到基础问题的主诉信息以及问询过程所获得的问题答案。

所述问题链：包括基础问题链、风险问题链、以及指导问题链，并将所有基础问题链保存在基础问题集中，将所有风险问题链保存到风险问题集中，将所有指导问题链保存在指导问题集中。例如“呼吸意识判断”包含“呼吸评估”和“意识评估”两个问询话术，当满足一定条件时(如怀疑伤者存在呼吸心跳骤停风险)，通过一系列逻辑判断推荐该问题链。问题链的推荐与“前置条件”、“风险类型”、“关键词”、“评估结果”、“指导链”、“指导话术”均相关，系统最终的展示结果为全部推荐问题链基于推荐权重排序的最终结果(从高到低)。

所述问题链定义为基于一定逻辑对问询话术进行聚合分类。

所述问询话术定义为问题链的具体内容，由问题以及其对应选项组成。同时也构成问题链自身展开的前提条件，如“是否受伤”问题中，“是”选项控制下一级问题“具体受伤部位在哪儿”是否需要展开。

所述指导链定义为基于一定逻辑对指导话术进行聚合分类，将所有的指导链保存在指导库中。例如“心肺复苏指导(CPR)”包含“检查口鼻”、“准备姿势”、“胸外按压”、“人工呼吸”、“鼓励话术”等一系列话术内容，当满足一定条件时(如评估结果为“呼吸意识丧失”)，通过一系列逻辑判断推荐该指导链，指导链推荐与“前置条件”、“风险类型”、“关键词”、“问题链”、“问询话术”、“评估结果”均相关，系统最终的展示结果为全部推荐指导链基于推荐权重排序的最终结果(从高到低)。

所述指导话术定义为指导链的具体内容，指导话术在同一指导链内存在平行和树形两种关系，平行关系及各指导话术层级一致，能够同时展开，树形关系则下级节点需要满足一定条件才能够展开。

所述问题关键词词库用于保存对所述主诉信息的切词分析结果，并基于一定医学逻辑对某些特定的关键词建立特定的匹配关系。如关键词“脱臼”对应匹配结果“创伤”。

所述指导关键词词库用于保存指导相关的词汇，并基于一定医学逻辑对某些特定的关键词建立特定的匹配关系。

所述按照所述AI智能指导推荐，执行急救，还包括，问询或指导过程中，基于每次问询的或指导结果，进行评估，即对于特定词汇进行组合，并将该组合定义为评估结果，如无呼吸、无意识，判定为“呼吸意识丧失”，所述评估结果能够直接关联对应关键词，所述关键词对应的问题添加为AI智能问题推荐或AI智能指导推荐。

基于电话呼救的应用场景，在调度员与报警人一问一答的过程中，提取主诉信息、风险组等相关内容，并按照知识库中预设的逻辑进行“问题链”、“问询话术”、“指导链”、“指导话术”的推荐，此两种推荐无先后顺序，同时进行，以满足不同急救场景中的使用需求。

在部分场景中，需要调度员继续询问“问询话术”以获得更多现场情况的信息，辅助系统精准推荐“指导链”及“指导话术”；

在部分场景中，调度员可直接为报警人提供某些指导(如心肺复苏指导)，以满足急救抢救的需要；

在部分场景中，调度员可先进行部分指导工作，在中途询问“问询话术”，以了解后续更加合理的“指导话术”内容，如心肺复苏中，胸外按压步骤需要明确伤者年龄，成人心肺复苏手法与部位与儿童与婴儿均不同。在问题结束后继续指导；

在部分场景中，可以不存在调度员，由报警人直接与AED急救系统进行AI交互式语音对话或者文字对话，获取指导推荐执行急救。

第二方面，本申请提出一种基于知识图谱技术的AED急救方法及系统，如图7所示，包括：AED获取模块、工单创建模块、输入模块、问题推荐生成模块、问询模块、指导推荐生成模块、判断模块、急救指导模块以及反馈模块；

所述AED获取模块、工单创建模块、输入模块、问题推荐生成模块、问询模块、指导推荐生成模块、判断模块、急救指导模块依次顺序相连接，所述反馈模块分别与所述问题推荐生成模块以及指导推荐生成模块；

所述AED获取模块用于通过AED数据网络，获取AED的全网数据；

所述工单创建模块用于创建急救工单，同时定位需要进行急救的位置信息；

所述输入模块用于输入所述急救工单中的主诉信息并选择风险分组；

所述问题推荐生成模块用于根据所述主诉信息及风险分组生成AI智能问题推荐；

所述问询模块用于根据所述AI智能问题推荐，给出问题问询的结果；

所述指导推荐生成模块用于根据问题问询的结果，生成AI智能指导推荐，并再次生成新的AI智能问题推荐；

所述判断模块用于判断智能指导推荐中是否需要AED，若需要采用AED进行急救指导，则根据需要进行急救的位置信息，获取附近AED所在位置，若不需要采用AED进行急救指导，则直接转到急救指导模块；

所述急救指导模块用于按照所述AI智能指导推荐，执行急救；

所述反馈模块用于收集经过急救后用户反馈情况；根据所述用户反馈情况，又推荐新的AI智能问题推荐以及AI智能指导推荐，根据新的新的AI智能问题推荐以及AI智能指导推荐，进行对应操作，直到急救过程结束。

一种基于知识图谱技术的AED急救方法及系统，还包括辅助工具，定义为在问询和指导过程中能够被使用的辅助工具，如CPR频率计数等。

本发明申请人结合说明书附图对本发明的实施示例做了详细的说明与描述，但是本领域技术人员应该理解，以上实施示例仅为本发明的优选实施方案，详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神，而并非对本发明保护范围的限制，相反，任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。