hirdetés
2019. szeptember. 22., vasárnap - Móric.
hirdetés

Arcfelismerő rendszer az intenzív osztályon

Egy japán kórház arcfelismerő rendszert telepített az intenzív osztályon annak érdekében, hogy a nem megfelelő nővérellátottság mellett is biztosítani tudják a betegek biztonságát.

hirdetés

A Yokohama Egyetemi Klinika intenzív osztályán egy kutatócsoport arcfelismerő rendszert telepített a betegek biztonsága érdekében, és bár a rendszer kétségtelenül működött, pontossága pillanatnyilag mérsékelt. Az új kutatásról az Európai Aneszteziológiai Társaság (ESA) Bécsben megrendezett konferenciáján számoltak be. A szakmai rendezvényről további információk, érdekes előadás- és posztertémák az alábbi linken találhatók: Euroanaesthesia 2019, Vienna, Austria, 1-3 June.

Abstract hi tech face scan interface on black background. Technology and biometric concept. 3D Rendering (Forrás: 123 rf.com)
Abstract hi tech face scan interface on black background. Technology and biometric concept. 3D Rendering (Forrás: 123 rf.com)

A kritikus állapotban lévő betegeket az intenzív osztályokon általában szedálják annak érdekében, hogy fájdalmukat, szorongásukat csillapítsák, valamint lehetővé tegyék az invazív beavatkozásokat, és fokozzák a betegek biztonságát. Csakhogy nem egyszerű pontosan eltalálni az anesztetikum dózisát, így előfordulhat, hogy a beteg a kelleténél éberebb marad vagy váratlanul magához tér, és akár önkéntelenül is megpróbálja eltávolítani az invazív orvosi eszközt, például egy vénakatétert vagy egy tubust.

A Yokohama Egyetemi Klinikán a beteg arcáról és szeméről készült képek segítségével tanították meg a számítógépes arcfelismerő rendszert arra, hogy felismerje a magas kockázatú karmozgásokat. Első ízben alkalmazott technológiáról van szó, ami nyilván tökéletesítésre szorul, ám a kutatókat meglepte, hogy már az első alkalmazás során 75%-os riasztási pontosságot sikerült elérni (4 riasztásból 1 volt csak fals).

A vizsgálatba 24 posztoperatív beteget vontak be (átlagéletkor 67 év), és összesen 300 felvételt elemeztek, ezek alapján választottak ki betegenként 99 olyan felvételt, ahol jól látszik az arcuk és a szemük, majd ezeket megtanították a rendszerrel, a betegek ágya fölé pedig kamerát helyeztek el. A tanulmány szerzői kitérnek a rendszer hiányosságaira, miszerint a hatékonyabb gépi tanuláshoz a betegekről több, ráadásul különböző pozíciókban készített felvételre lenne szükség.

(forrás: MedicalOnline)
hirdetés
Olvasói vélemény: 0,0 / 10
Értékelés:
A cikk értékeléséhez, kérjük először jelentkezzen be!