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使用面部识别技术持续监控ICU中的患者安全

发布时间:2019-06-12 20:49 来源:未知 编辑:admin

  日本科学家团队使用面部识别技术开发了一种自动化系统,可以预测重症监护室(ICU)患者何时发生不安全行为的高风险,例如意外移除呼吸管,准确度达到中等(75%) 。

  今年在奥地利维也纳举行的Euroanaesthesia大会(欧洲麻醉学会年会)(6月1日至3日)上发表的这项新研究表明,自动风险检测工具具有作为患者安全性持续监测的潜力。并且可以消除与有限的工作人员能力相关的一些限制,这使得难以在床边持续观察危重病人。

  “使用我们拍摄患者脸部和眼睛的图像,我们能够训练计算机系统识别高风险的手臂运动”,日本横滨市立大学医院的Akane Sato博士说。

  “我们对我们取得的高度准确性感到惊讶,这表明这项新技术有可能成为提高患者安全的有用工具,并且是我们医院计划的智能ICU的第一步。”

  重症患者在ICU中常规服用镇静剂以预防疼痛和焦虑,允许侵入性操作并改善患者安全性。然而,为患者提供最佳镇静水平具有挑战性。镇静剂不足的患者更可能表现出高风险行为,例如意外移除侵入性设备。

  该研究纳入了2018年6月至10月期间在横滨市立大学医院住院治疗的24例术后患者(平均年龄67岁)。

  概念验证模型是使用安装在患者病床上方天花板上的摄像头拍摄的照片创建的。分析了大约300小时的数据,以找到面对相机的患者的日间图像,其身体姿势良好,清楚地显示他们的面部和眼睛。

  总共有99个图像受到机器学习 - 一种可以根据输入数据分析特定图像的算法,其过程类似于人类大脑学习新信息的方式。最终,该模型能够警惕高风险行为,特别是在主体面部周围具有高精度。

  “各种情况都可能使患者处于危险之中,因此我们的下一步是在我们的分析中包含额外的高风险情况,并开发警报功能以警告医疗保健专业人员的风险行为。我们的最终目标是结合各种传感数据,如我们的图像生命体征,以开发一个完全自动化的风险预测系统“,佐藤博士说。

  作者指出了一些局限性,包括需要更多不同位置的患者图像来改善该工具在现实生活中的普遍性。他们还指出,监测患者的意识可以提高区分高风险行为和自愿运动的准确性。

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