基于语音识别的病房呼叫系统的分类呼叫设计

引言

分类呼叫系统通过将患者呼叫按照紧急程度和需求类型进行科学分类，实现了呼叫信息的智能筛选和优先级排序。这种设计不仅能够帮助医护人员快速识别关键呼叫，还能优化工作流程，提高整体响应效率。本研究将从系统架构、功能模块、实施策略等多个维度深入探讨分类呼叫系统的设计原理和应用价值，为医疗机构呼叫系统的升级改造提供参考。

1 病房呼叫系统概述

病房呼叫系统是指安装在医疗机构的患者护理区域，用于患者与医护人员之间进行紧急联系和日常沟通的技术系统。这类系统起源于 20 世纪中叶，最初采用简单的有线按钮式设计，功能仅限于基本的呼叫通知。随着电子技术和通信技术的发展，现代病房呼叫系统已经演变为集成了多种功能的智能化平台。从技术构成来看，典型的病房呼叫系统包括终端设备（如床头呼叫器、卫生间紧急按钮）、信号传输网络、中央控制单元和显示终端等部分。系统工作原理通常为：患者通过终端设备发起呼叫，信号经传输网络送达控制单元，再由控制单元将信息分发至相应的显示终端或医护人员移动设备，同时系统会记录呼叫的时间、位置和类型等信息。分类呼叫是指在病房呼叫系统中，根据呼叫的紧急程度、专业需求或其他特定标准，对患者呼叫进行分级和分类处理的机制。这种机制允许系统区分常规护理请求、紧急医疗情况、技术支援需求等不同类型的呼叫，并将其路由至最适合响应的医护人员或部门。

2 病房呼叫系统的现状

当前，大多数医疗机构仍在使用传统的病房呼叫系统，这些系统通常采用简单的单向通信模式，功能相对单一。患者通过按下呼叫按钮发送信号，护士站接收到信号后显示呼叫床位号，医护人员根据先到先服务的原则进行响应。这种模式虽然操作简单，但存在明显的局限性。传统呼叫系统的主要问题在于无法区分呼叫的紧急程度和具体需求类型。无论是紧急医疗情况还是简单的服务请求，系统都以相同的方式处理和显示，导致医护人员难以判断优先级。在实际工作中，这常常造成重要呼叫被延误，或者医护人员频繁应对非紧急呼叫而分散注意力。此外，传统系统缺乏呼叫记录和分析功能，不利于医院进行服务质量的评估和改进。

3 基于语音识别的病房呼叫系统的分类呼叫设计分析

3.1 系统总体设计

本系统的设计遵循模块化原则，分为语音采集、信号处理、语音识别、通信传输和用户界面五个主要模块。系统架构采用客户端-服务器模式，病房终端负责语音采集和初步处理，服务器端进行核心识别和任务分发。这种设计既保证了系统的实时性，又便于集中管理和维护。硬件平台选用低功耗嵌入式处理器，配备高灵敏度麦克风阵列，可有效捕捉病房环境中的语音指令。软件平台基于Linux系统开发，采用 Python 和 C++ 混合编程，兼顾开发效率和运行性能。系统特别设计了双模通信机制，在无线网络不稳定时可自动切换至有线备份通道，确保呼叫信号的可靠传输[1]。

3.2 分类呼叫系统的功能模块

分类呼叫系统由多个协同工作的功能模块组成，共同实现高效的呼叫管理。用户界面模块设计简洁直观，考虑到了不同患者群体的操作能力，提供大按钮、语音指导和多语言支持等辅助功能。呼叫处理模块是系统的核心，负责接收、分类和路由呼叫请求，采用智能算法确保高优先级呼叫得到及时处理。通信网络模块采用有线与无线相结合的混合架构，确保信号传输的可靠性和实时性。数据管理模块记录所有呼叫事件，包括呼叫时间、类型、响应时间和处理结果等信息，为质量分析和绩效评估提供数据支持。系统还集成了与医院信息系统的接口，能够调取患者基本信息，帮助医护人员更好地了解呼叫背景[2]。

3.3 语音识别算法优化

针对医疗环境的特点，本研究对传统语音识别算法进行了多项优化。首先，采用深度神经网络(DNN)与隐马尔可夫模型(HMM)相结合的混合模型，提高了对非标准发音的识别能力。其次，引入了医疗领域专用的语言模型，包含超过 10万条医学术语和常见患者表达，显著提升了专业场景下的识别准确率。噪声处理方面，系统采用谱减法结合深度学习的方法，通过训练得到的噪声模型，可有效分离语音信号与背景噪声。实验数据显示，优化后的算法在 60dB 背景噪声下的识别准确率比传统方法提高了 23.5% 。此外，系统还支持方言识别和简单的外语指令，满足不同患者群体的需求[3]。

3.4 分类算法设计

算法基于自然语言处理技术，首先对识别出的文本进行意图识别和实体提取，然后根据医疗优先级规则进行分类决策。系统将呼叫请求分为四个等级：紧急医疗求助、常规医疗需求、生活协助需求和一般咨询。分类算法采用层次化处理策略：第一层使用基于规则的快速分类器处理明显的紧急情况关键词，如"救命"、"疼痛"等，确保危急情况能立即触发响应。第二层采用基于 BERT 的深度学习模型进行细粒度分类，分析请求的语义内容。第三层结合患者病历信息进行上下文感知的最终分类决策，例如对有心脏病史患者的"胸闷"主诉会提升分类等级，当分类置信度低于阈值时，系统会自动提升一个风险等级，并提示医护人员进行确认。同时，算法会持续从医护人员的反馈中学习，不断优化分类准确性[4]。

3.5 系统实现与测试

系统实现采用Python 作为主要开发语言，使用 TensorFlow 框架构建深度学习模型。前端界面包括病房终端、护士站控制台和移动医护 APP 三种形式，支持语音、文字和视觉多种交互方式。后端服务部署在云端，采用 Docker 容器化技术确保可扩展性。测试环境模拟真实病房场景，设置了不同级别的背景噪声和多种医疗设备干扰。测试数据集包含 5000 条真实患者语音样本，覆盖各种年龄、健康状况和口音。对比实验选取传统按钮式系统和商用语音助手作为基线。测试结果显示，本系统在安静环境下的语音识别准确率达到 98.2% ，在典型病房噪声环境下仍能保持 92.7% 的准确率，显著优于商用语音助手的 85.3% 。分类算法的准确率为 94.5% ，紧急情况识别率达到 100% ，平均响应时间为 1.2 秒，完全满足医疗场景的实时性要求。经济效益分析显示，虽然系统初期投入较高，但考虑到节省的人力成本和潜在的医疗风险降低，投资回收期约为 2.3 年，此外，系统积累的语音数据还可用于后续的医疗大数据分析，具有长期科研价值[5]。

结束语

病房呼叫系统中的分类呼叫功能代表了现代医疗信息技术与临床需求结合的典范。通过科学合理的呼叫分类和处理机制，这类系统能够显著提升医疗安全、效率和患者体验。随着技术的不断进步，分类呼叫系统将在智能化、集成化和个性化方面持续发展，为医疗机构提供更加强大和灵活的患者服务支持。同时，系统的成功运行离不开完善的培训制度、规范的流程设计和持续的质量改进。只有将先进技术与科学管理相结合，才能充分发挥分类呼叫系统的潜在价值。

参考文献：

[1]申志航,苏悦洪,邢洪伟,等.智慧病房无线呼叫系统的设计与实现[J].现代信息科技,2024,8(08):28-31.

[2]曾强,王李,丁家会,等.基于 AT89C51 单片机的新型病房呼叫系统设计[J].电子制作,2024,32(08):94-97.

[3]黄泽慧,陈勇昌.基于单片机的病房呼叫与监测系统设计与实现[J].现代计算机,2023,29(17):74-78+109.

[4]崔国影.基于语音识别的医院病房呼叫系统设计[J].集成电路应用,2023,40(05):62-64.

[5]郭春梅,周兴朝.基于语音识别的病房呼叫系统的分类呼叫设计[J].医疗装备,2021,34(01):27-29.