在医疗领域，脑卒中作为一种紧急且致命的疾病，其快速准确的诊断与治疗至关重要，传统上，患者需通过救护车送至医院进行CT或MRI扫描以确诊，但这一过程耗时较长，且在运输过程中可能因病情恶化而增加风险。
近年来，无人机技术为脑卒中患者监测带来了新的可能，通过搭载高精度传感器和摄像头的无人机，可以在最短的时间内到达患者所在地，进行初步的生理参数监测和视频记录，这些数据可以实时传输至远程医疗中心，由专业医生进行初步诊断，为患者争取到宝贵的“黄金时间”。
如何从无人机采集的大量数据中高效、准确地提取出与脑卒中相关的关键信息，成为了一个亟待解决的问题，这需要结合机器学习和人工智能技术，开发出能够自动识别脑卒中症状的算法，提高数据处理的准确性和效率，为脑卒中患者提供更加及时、有效的救治。
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