一組科學(xué)家利用面部識別技術(shù)開發(fā)了一個自動系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以以中等精度(75%)預(yù)測重癥監(jiān)護室(ICU)中的患者何時存在不安全行為的高風(fēng)險，例如意外移除呼吸管。
今年(6月1日至3日)在奧地利維也納舉行的歐洲麻醉會議(歐洲麻醉學(xué)會年會)上提交的這項新研究表明，自動風(fēng)險檢測工具有潛力持續(xù)監(jiān)控患者的安全。并且可以消除與有限的工作人員能力相關(guān)的一些限制，這使得在床邊連續(xù)觀察危重患者變得困難。
橫濱城市大學(xué)醫(yī)院的Akane Sato博士說：“利用我們對患者面部和眼睛的圖像，我們可以訓(xùn)練計算機系統(tǒng)識別高風(fēng)險的手臂動作。
“我們對實現(xiàn)的高精度感到驚訝，這表明這項新技術(shù)有潛力成為提高患者安全性的有用工具，是我院規(guī)劃的智能ICU的第一步?！?
重癥患者常規(guī)在ICU服用鎮(zhèn)靜劑，以防止疼痛和焦慮，允許侵入性手術(shù)，提高患者安全性。然而，為患者提供最佳鎮(zhèn)靜水平具有挑戰(zhàn)性。鎮(zhèn)靜藥不足的患者更容易表現(xiàn)出高風(fēng)險行為，如意外移除侵入性設(shè)備。
本研究包括2018年6月至10月在橫濱市立大學(xué)醫(yī)院住院的24例術(shù)后患者(平均年齡67歲)。
概念驗證模型是通過使用安裝在病床上方天花板上的相機拍攝的照片創(chuàng)建的。對約300小時的數(shù)據(jù)進行分析，找到患者面對攝像頭的白天圖像，其身體姿勢良好，面部和眼睛顯示清晰。
共有99幅圖像接受機器學(xué)習(xí)——一種可以根據(jù)輸入數(shù)據(jù)分析特定圖像的算法，其過程類似于人腦學(xué)習(xí)新信息的方式。最后，該模型可以高精度地對高風(fēng)險行為，尤其是對象面部周圍的行為進行預(yù)警。
“各種情況都可能使患者處于危險之中，因此我們的下一步是在我們的分析中包括額外的高風(fēng)險情況，并開發(fā)警報功能來警告醫(yī)療保健專業(yè)人員危險行為。我們的最終目標(biāo)是結(jié)合各種傳感數(shù)據(jù)，如我們的圖像生命體征，開發(fā)一個全自動風(fēng)險預(yù)測系統(tǒng)，”佐藤博士說。
作者指出了一些局限性，包括在不同位置需要更多的患者圖像，以提高工具在現(xiàn)實生活中的通用性。他們還指出，監(jiān)測患者的意識可以提高區(qū)分高危行為和自愿運動的準(zhǔn)確性。
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