研究者チームは、人工知能の助けを借りて薬剤投与における潜在的なエラーを検出する初のウェアラブル カメラ システムを開発しました。
本日公開されたテストでは、ウェアラブル カメラが多忙な臨床現場において高い能力で投薬ミスを認識し、特定しました。
1xbet 日本語 はバイアル交換エラーの検出において 99.6% の感度と 98.8% の特異性を達成しました。
このシステムは、特に手術室、集中治療室、救急医療現場において重要な安全装置となる可能性があります。
ワシントン大学医学部の麻酔学および疼痛医学の助教授、ケリー・マイケルセン博士は次のように説明しています。 。
「100 名を超える麻酔提供者を対象とした調査では、大多数がシステムの精度が 95% 以上であることを望んでおり、これは私たちが達成した目標です。」
投薬ミスが増加中
投薬ミスは最も頻繁に報告されている麻酔中の重大なインシデント集中治療における重大な医療過誤の最も一般的な原因。
全体的に見ると、投与された全薬剤の推定 5 ～ 10% がエラーに関連しています。注射薬に関連する有害事象は、年間 120 万人の患者に影響を及ぼし、51 億ドルの費用がかかると推定されています。
シリンジとバイアルの交換エラーは、静脈注射中に最も頻繁に発生します。その間、臨床医は薬をバイアルからシリンジに移し、その後患者に移さなければなりません。間違いの約 20% は、間違ったバイアルが選択されたり、注射器のラベルが間違っていたりする置換エラーです。
さらに 20% の投薬ミスは、薬が正しくラベル付けされているにもかかわらず誤って投与された場合に発生します。
このような事故を防ぐために、バイアルの内容物を素早く読み取って確認するバーコード システムなどの安全対策が講じられています。
ただし、実務者は、ワークフローの余分なステップであるため、ストレスの高い状況ではこのチェックを忘れることがあります。
ウェアラブル カメラはエラーを防ぐために警告を発します
研究者らは、円筒形のバイアルと注射器の中身を認識するGoPro カメラと組み合わせて、薬剤が患者に入る前に患者に適切に警告します。
研究者らは、さまざまな設定と照明を備えた手術室で、13 人の麻酔科医による 418 件の薬剤投与の 4K ビデオを収集しました。ビデオには、厳選された薬剤のバイアルと注射器を管理する臨床医の姿が映っていました。
これらのビデオ スニペットは後に記録され、ウェアラブル カメラが内容物と容器を認識できるようにトレーニングするために、注射器とバイアルの内容物が示されました。
ビデオ システムは各バイアルの文言を直接読み取るのではなく、バイアルと注射器のサイズと形状、バイアルのキャップの色、ラベルの印刷サイズなど、他の視覚的な手がかりをスキャンします。
「手術室にいる人は注射器とバイアルを持っており、どちらの物体も完全には見えないため、特に困難でした。 （注射器とバイアルの）一部の文字は手で覆われています」と、カリフォルニア大学ポール G. アレン コンピューター サイエンス & エンジニアリング スクールのシャム ゴラコタ教授は述べました。
医療における安全性と効率性を向上させる 1xbet 日本語 の可能性
さらに、フレームの前景にある薬剤に焦点を当て、背景にあるバイアルや注射器を無視するように計算モデルをトレーニングする必要がありました。
「1xbet 日本語 はすべてを行っています。医療提供者が手に取っている特定の注射器を検出するだけで、テーブルの上に置かれた注射器は検出しません。」とゴラコタ氏は言いました。
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