Мы используем технологию cookie для понимания того, как вы пользуетесь нашим сайтом. Под этим подразумевается персонализированный контент и реклама. Для того, чтобы узнать больше - нажмите сюда. Пользуясь данным сайтом вы подтверждаете согласие с нашей политикой. Политика cookie.
Please note that the HospiMedica website is also available in a complete English version
Разделы Партнеры Информация LinkXpress
Вход
Реклама на сайте
Ampronix,  Inc

Мобильное Приложение




Система распознавания лиц сможет контролировать состояние пациентов отделения интенсивной терапии

Редакция HospiMedica - Россия
Опубликовано 04 Jul 2019
Print article
Новое исследование утверждает, что распознавание лица может помочь идентифицировать пациентов отделения интенсивной терапии, подверженных риску (фото любезно предоставлено Getty Images).
Новое исследование утверждает, что распознавание лица может помочь идентифицировать пациентов отделения интенсивной терапии, подверженных риску (фото любезно предоставлено Getty Images).
В новом исследовании была оценена автоматизированная система, которая использует технологию распознавания лиц, чтобы непрерывно контролировать безопасность пациентов, поступающих в отделение интенсивной терапии (ОИТ).

Система, разработанная исследователями из Йокогамского городского университета (Yokohama City University; Япония), использует потолочные камеры, расположенные над кроватями пациентов. После сбора около 300 часов дневных данных изображений пациентов, находящихся перед камерой в положениях, при которых четко видны лицо и глаза, 99 изображений были подвергнуты алгоритму машинного обучения (МО) для их анализа. Основываясь на данных наблюдений, особенно за лицом субъекта, алгоритм МО научился определять потенциальное поведение с высокой степенью риска в процессе, напоминающем способ, которым человеческий мозг изучает новую информацию.

В исследование, направленное на проверку концепции, было включено 24 послеоперационных пациента (средний возраст 67 лет), которые были госпитализированы в ОИТ в Йокогамской городской университетской больнице в период с июня по октябрь 2018 года. В данном случае алгоритм МО смог выявить небезопасное поведение с высокой степенью риска, такое как случайное удаление дыхательной трубки, с точностью 75%. Также предполагалось, что мониторинг сознания может улучшить точность, помогая различать поведение с высоким риском и добровольное движение. Исследование было представлено на ежегодном конгрессе Euroanaesthesia, проходившем в июне 2019 года в Вене (Австрия).

"Используя снимки лица и глаз пациента, мы смогли обучить компьютерные системы распознавать движения рук с высокой степенью риска, — говорит ведущий автор и докладчик исследования Акане Сато (Akane Sato), доктор медицины. — Мы были удивлены высокой степени точности, которой мы достигли, что показывает, что эта новая технология может стать полезным инструментом для повышения безопасности пациентов и является первым шагом к созданию интеллектуального отделения интенсивной терапии, которое планируется открыть в нашей больнице".

Системы распознавания лиц используют биометрию для сопоставления черт лица по фотографии или видео. Затем анализируется геометрия лица с ключевыми факторами, включая межпапиллярное расстояние и расстояние от лба до подбородка. Всего существует более 65 количественных характеристик, которые можно использовать для идентификации лица, генерируя уникальную подпись лица.

Ссылки по теме:
Йокогамский городской университет


Print article

Каналы

Интенсивная терапия

посмотреть канал
Панель инструментов DynoCapture в режиме онлайн отображает показатели здоровья (фото любезно предоставлено DynoSense).

Основные показатели жизнедеятельности смогут находиться под контролем облачной системы

В инновационном беспроводном устройстве предусмотрена связь со смартфонами или сторонними специализированными приложениями,... Читать дальше

Хирургия

посмотреть канал
Система управления жидкостью Triton (фото любезно предоставлено Gauss Surgical).

Монитор оценки кровопотери окажет помощь при послеродовом кровотечении

Интраоперационная платформа для мониторинга кровопотери способствует более надежному определению послеродового кровотечения,... Читать дальше

Женское здоровье

посмотреть канал
В новом исследовании утверждается, что задержка перерезания пуповины улучшает миелинизацию (фото предоставлено фотобанком iStockPhoto).

Отсроченное пережатие пуповины ускоряет раннее функциональное развитие

Новое исследование показывает, что пятиминутная задержка при пережатии пупочного канатика приводит к увеличению запасов железа... Читать дальше

Уход за пациентами

посмотреть канал
Доктор Кара Бернс и медицинское ‘селфи‘ (фото любезно предоставлено Карой Бернс).

Пациентам предоставлена возможность делиться медицинскими изображениями

Новое исследование показывает, что обмен клинически значимыми данными, собранными пациентами или лицами, осуществляющими... Читать дальше

Новости больниц

посмотреть канал
Система NFER позволяет исследователям отслеживать движения медсестер в реальном времени (фото любезно предоставлено Юнг Хиуп Кимом (Jung Hyup Kim) из Университета Миссури).

Система отслеживания медсестер может улучшить рабочий процесс в больницах

Инновационная система использует комбинацию наблюдения в ручном режиме и неинтрузивных датчиков слежения для наблюдения в... Читать дальше

Бизнес

посмотреть канал
Кибератаки являются серьезной проблемой для компаний, однако более надежные решения для ИИ могут помочь предотвратить их (фото любезно предоставлено e3zine).

Слабая безопасность искусственного интеллекта подвергает медицинские устройства `Интернета вещей` риску кибератак

Распространение медицинских устройств для "Интернета вещей", наряду с нераспределёнными сетями, недостаточным контролем доступа... Читать дальше
Copyright © 2000-2019 Globetech Media. All rights reserved.