ICU患者のヘッド・アンド・ネック医療用品の偶然の脱落を防止するための画像認識ベースの検出システム:実行可能性のランダム化制御試験

科学分野:

• 医療技術 医療技術について
• 集中治療室 (ICU) の患者モニタリング
• デジタルヘルスの介入 デジタルヘルスの介入

背景:

• 頭と首の医療用品の偶然の脱出は,集中治療室 (ICU) の懸念事項です.
• 現在のモニタリング方法は,リスクをもたらす患者の手動きを継続的にまたはリアルタイムで検出することができない可能性があります.

研究 の 目的:

• 画像認識ベースの検出システムを設計・評価し,ICU患者における手の位置をモニタリングする.
• 医療用品の誤った移動を検知し,防止するシステムの能力を評価する.

主な方法:

• 80人のICU患者を含む単一センター,前向き,ランダム化制御試験です.
• 患者は,通常のケアまたは通常のケアと,ベッドサイドのカメラを通じて手の位置を追跡する画像認識システムに割り当てられました.
• このシステムは,事前に定義されたリスクゾーンに入っている人のためにリアルタイムでアラームを生成し,事故による医療用品の移動 (ADMS) とリスクアクションの頻度によって結果が測定されました.

主要な成果:

• 介入グループ (システムを使用した) は,対照グループ (9/40) に比べてADMS (2/40) が有意に少ない.
• このシステムは,介入グループでは,100時間あたり (36 vs. 25) より多くのリスクアクションを検出しました.
• システムの性能は安定しており,すべてのハンドコンタクトイベントの正確なキャプチャと信頼性の高い画像コンコンダンスがありました.

結論:

• 画像認識システムは,継続的な監視とリスク行動の早期発見のための臨床環境で安定,正確,および有効です.
• このシステムは,看護の観察の負担を軽減し,通常のケアを補完する追加の安全対策として機能します.
• 更に検証すれば,この技術はスマートICUとデジタル看護の変革の重要な要素として確立できるだろう.