Intensivvårdsenheter är kaotiska platser där hundratals uppgifter utförs av många olika personer. Ett snabbt och samordnat genomförande av dessa uppgifter har ett direkt samband med kvaliteten på patienternas resultat. En bättre förståelse av den nuvarande vårdprocessen kan bidra till att förbättra kvaliteten. Vårt mål är att bygga mot ett system som automatiskt katalogiserar olika uppgifter som utförs vid sängkanten. Vi föreslår en uppsättning tekniker som använder datorseende och maskininlärning för att utveckla ett system som passivt känner av miljön och identifierar sju gemensamma åtgärder som att dokumentera, kontrollera en patient och utföra en procedur. Preliminär utvärdering av vårt system på 5,5 timmars data från den Pediatriska ICU får övergripande uppgiftsigenkänning noggrannhet på 70%. Dessutom visar vi hur det kan användas för att sammanfatta och visualisera uppgifter. Vårt system ger en betydande avvikelse från nuvarande metoder som används för kvalitetsförbättring. Med ytterligare förbättringar tror vi att ett sådant system skulle kunna användas realistiskt på intensiven.
Slutligen, 2013, REF inspelade djupvideor i intensivvårdsenheter (ICU) med hjälp av en Xbox Kinect för att identifiera uppgifter som dokumentering, kontroll på en patient, och utföra en procedur.
3D Sensing Algorithms Towards Building an Intelligent Intensive Care Unit
{'venue': 'AMIA Summits on Translational Science Proceedings', 'journal': 'AMIA Summits on Translational Science Proceedings', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}