AI頭戴式攝像機訓練以識別和預防藥物錯誤
在醫院急症室裡，事情往往非常繁忙，導致工作人員偶爾會給予錯誤的藥物。不過，配備AI技術的可穿戴攝像機很快可能幫助預防這類情況。
靜脈注射藥物通常存放在小瓶中，使用時再轉移到注射針筒中。這些針筒會貼上標籤，以便醫護人員記錄每種藥物的去向。然而，在混亂的急症室和繁忙的手術室裡，錯誤時有發生。例如，工作人員可能從正確的小瓶中抽取藥物但標記錯誤，或者正確標記了針筒卻從錯誤的小瓶中抽取。
儘管條碼標籤、顏色編碼系統等措施可以減少這些錯誤，但在匆忙和分心的情況下，這些措施可能會被忽略。為了解決這個問題，來自華盛頓大學的科學家與卡內基梅隆大學、烏干達Makerere大學及豐田研究所的同事合作進行了研究。
他們讓13名麻醉師或認證護士在進行常規藥物抽取時佩戴GoPro攝像機，持續55天。這些4K畫面捕捉了在17個手術室中進行的418次抽取，涵蓋多種照明條件。
在所有情況下，小瓶的內容和針筒上的標籤信息在拍攝時都被記錄下來。然後，這些影像用來訓練一個深度學習算法，學習識別對應哪種藥物的小瓶和針筒標籤的視覺特徵。
由於文字經常被手或其他障礙物擋住，算法學會了識別特定小瓶和針筒類型的典型大小和形狀，以及小瓶蓋的顏色和針筒標籤的字體大小。此外，它還必須學會只專注於目前手中持有的小瓶和針筒。
經過數月訓練後，該系統最終能夠實時評估頭戴攝像機視頻，首先識別小瓶內容，然後檢查針筒標籤是否匹配。在迄今為止的測試中，它在確認匹配時準確率達到99.6%，在捕捉不匹配時準確率達到98.8%。
華盛頓大學的Kelly Michaelsen博士表示：「能夠在實時幫助患者或在錯誤發生前預防藥物錯誤的想法非常有力。即便是人類也無法達到100%的準確率，但在對超過100名麻醉提供者的調查中，大多數人希望系統的準確率超過95%，這是我們達到的目標。」
這篇研究論文最近發表在《npj數字醫學》期刊上。
評論
這項研究展示了一個令人振奮的AI應用場景，特別是在醫療環境中，準確性和快速反應至關重要。這不僅可以減少人為錯誤帶來的風險，還能解放醫護人員的時間和精力，使他們能更專注於其他重要的醫療決策。
然而，這也引發了一些思考：在依賴AI技術的同時，我們是否也在逐漸減少了對人類專業知識的依賴？此外，AI系統的準確性和可靠性如何在不同的醫療環境和文化背景下保持一致，也是一個值得關注的問題。這項技術的成功實施或許需要更廣泛的測試和調整，以適應全球不同的醫療系統需求。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯
