在手术室、急诊室和重症监护室等高压力环境下，医护人员可能会混淆注射器和药瓶，导致患者接受错误的药物。现在，由华盛顿大学开发的一种可穿戴摄像头系统利用人工智能技术，为临床环境提供了一双额外的“数字眼睛”，确保药物不会被混淆。
华盛顿大学的研究人员发现，该技术在识别药瓶混淆方面的敏感度为99.6%，特异性为98.8%。“能够在实时帮助患者或在错误发生前预防药物错误是非常强大的，”华盛顿大学医学院麻醉学和疼痛医学助理教授凯利·米歇尔森博士（Dr. Kelly Michaelsen）说，“我们可以希望达到100%的表现，但即使是人类也无法实现这一点。”
注射药物管理错误的发生频率令人担忧。研究表明，在临床环境中，至少每20名患者中就有1人会经历可预防的错误，而药物输送是导致这些错误的主要原因之一。据估计，医疗保健领域每年有5%到10%的药物给药与错误相关，影响超过一百万患者，并造成数十亿美元的损失。
为了应对这一问题，研究人员使用GoPro摄像头收集了手术室内麻醉师工作的视频，共进行了418次药物抽取。他们在视频中添加了数据，以识别药瓶和注射器的内容，并利用这些信息训练模型。“这尤其具有挑战性，因为手术室里的人手持注射器和药瓶，你无法完全看到这两个物体，”论文的合著者、华盛顿大学保罗·G·艾伦计算机科学与工程学院教授希亚姆·戈拉科塔（Shyam Gollakota）说。鉴于这些现实困难，该系统不读取标签，而是通过药瓶和注射器的大小、形状、瓶盖颜色和标签字体大小来识别它们。
最终，该系统可以结合声音或视觉信号，提醒医护人员在药物给药前已犯错误。米歇尔森表示，目标是将这项技术商业化，但在大规模部署之前还需要进行更多测试。戈拉科塔补充说，下一步将是训练系统检测更细微的错误，例如抽取错误剂量的药物。另一种潜在策略是将该技术与Meta智能眼镜等设备配对。
米歇尔森、戈拉科塔及其合著者今天在《npj数字医学》上发表了他们的研究。卡内基梅隆大学和乌干达麦克雷雷大学的研究人员也参与了这项工作。丰田研究所构建并测试了该系统。
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