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李飞飞等人论文登上Nature子刊:人工智能为ICU病人带来福音

早期频繁的患者移动大大降低了 ICU 后综合征(post-intensive care syndrome)和长期功能障碍的风险。来自斯坦福大学的研究者开发和测试了计算机视觉算法来检测成人 ICU 病房中的患者移动活动。移动活动被定义为将患者移上或移下床、移上椅子或移下椅子。研究者从 Intermountain LDS 医院的 ICU 病房中收集了一组具备隐私安全性的深度视频图像,包含 563 个移动活动实例和 98,801 帧视频数据,这些数据来自 7 个安装在病房墙上的深度传感器。总的来说,67% 的移动活动实例用于训练算法来检测移动活动的发生时间和持续时长以及参与每次移动的医护人员数量。剩下的 33% 实例用来评估算法性能。检测移动活动的算法在四种活动中达到了 89.2% 的平均特异性(specificity)、87.2% 的敏感度(sensitivity)。量化移动活动中医护人员数量的算法达到了 68.8% 的平均准确率。

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