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Esta tecnología de reconocimiento facial podría ayudar a los pacientes de la UCI

Esta tecnología de reconocimiento facial podría ayudar a los pacientes de la UCI


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Los científicos japoneses han utilizado la tecnología de reconocimiento facial para ayudar a predecir cuándo los pacientes de la unidad de cuidados intensivos (UCI) pueden necesitar más asistencia debido a un comportamiento inseguro, como quitarse sus propios tubos de respiración.

El porcentaje de precisión es relativamente alto, del 75 por ciento.

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Esta nueva investigación se presentó en Viena, Austria, en el congreso Euroanaesthesia celebrado entre el 1 y el 3 de junio. El congreso es la reunión anual de la Sociedad Europea de Anestesiología.

Escasez de personal hospitalario.

La disponibilidad limitada de personal conlleva un mayor riesgo para los pacientes. Lo que sugieren los científicos de esta nueva investigación es que esta limitación puede reducirse gracias a la herramienta automatizada de detención de riesgos que han creado. Actúa como un monitor continuo de la seguridad de los pacientes y ayuda a observar a los pacientes críticamente enfermos junto a su cama.

El jefe del equipo de investigación, el Dr. Akane Sato del Hospital Universitario de la Ciudad de Yokohama, Japón, dijo que "utilizando imágenes que habíamos tomado del rostro y los ojos de un paciente, pudimos entrenar sistemas informáticos para reconocer movimientos de brazos de alto riesgo".

Continuó: "Nos sorprendió el alto grado de precisión que logramos, lo que demuestra que esta nueva tecnología tiene el potencial de ser una herramienta útil para mejorar la seguridad del paciente, y es el primer paso para una UCI inteligente que se planea en nuestro hospital."

Pacientes de UCI y cómo se monitorizan.

Actualmente, la mayoría de los pacientes críticamente enfermos en la UCI están sedados para reducir sus niveles de dolor, malestar y mantenerlos seguros. Los problemas surgen con la sedación, porque si un paciente no está sedado adecuadamente, puede quitar accidentalmente los dispositivos invasivos conectados a su cuerpo.

El estudio involucró a 24 pacientes posoperatorios, con una edad promedio de 67 años, ingresados ​​en la UCI en el Hospital Universitario de la ciudad de Yokohama entre junio y octubre de 2018.

Una cámara montada en el techo de la cama de cada paciente tomó imágenes para crear el modelo de prueba de concepto. Sus rostros y ojos debían mostrarse claramente, y la posición del cuerpo también debía ser clara. Se grabaron más de 300 horas de datos.

Se creó un algoritmo, similar a cómo funciona y aprende el cerebro humano, a través de 99 imágenes. ¿El final resulto? La tecnología pudo determinar cuándo el paciente presentaba un comportamiento de alto riesgo. Notablemente visto a través del reconocimiento facial.

"Varias situaciones pueden poner en riesgo a los pacientes, por lo que nuestro siguiente paso es incluir situaciones de alto riesgo adicionales en nuestro análisis y desarrollar una función de alerta para advertir a los profesionales de la salud sobre comportamientos de riesgo. Nuestro objetivo final es combinar varios datos de detección, como signos vitales con nuestras imágenes para desarrollar un sistema de predicción de riesgos totalmente automatizado ”, dice el Dr. Sato.

Las limitaciones vinculadas al estudio en esta etapa.

Los autores del estudio notaron una serie de limitaciones, que incluían la necesidad de más imágenes de pacientes en diferentes posiciones para mejorar la generalizabilidad de la tecnología en la vida real. Un mayor control de la conciencia de los pacientes podría conducir a una mayor precisión en la distinción entre comportamiento de alto riesgo y acciones voluntarias.


Ver el vídeo: Un enfermero idea un sistema alternativo para ayudar a los pacientes de coronavirus a respirar (Mayo 2022).


Comentarios:

  1. Amblaoibh

    Has dado en el lugar. Me gusta esta idea, estoy completamente de acuerdo contigo.

  2. Vudonos

    Quiero decir que no tienes razón. Puedo defender mi posición. Escríbeme en PM.

  3. Gowan

    Pido disculpas por no poder ayudarte. Pero estoy seguro de que encontrará la solución correcta. No se desesperen.

  4. Michelle

    Gran respuesta

  5. Meztilar

    que lindo.))

  6. Achcauhtli

    Hola, el diseño del blog por alguna razón está disperso en el firefox: (Quizás puedas arreglarlo?



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