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机器学习和对象识别如何帮助医院解决医疗错误

归档日期:05-01       文本归类:多对象      文章编辑:爱尚语录

  以下是您可能没有想到的事情:患者身体中意外遗留了多少手术器械? 它实际上比你想象的要多。

  以下是您可能没有想到的事情:患者身体中意外遗留了多少手术器械? 它实际上比你想象的要多。 根据研究,仅在美国,手术工具错位(无论是留在患者体内还是丢弃)所产生的费用每年约为20亿美元。

  来自加州大学学院系统的一群学生正在寻求做些什么。 John Kim,博士,加州大学伯克利分校/加州大学旧金山分校生物工程; Robert Kim,博士和博士,加州大学圣地亚哥分校神经科学; Hector Neira,博士,加州大学伯克利分校/加州大学旧金山分校生物工程; 和加州大学伯克利分校哈斯商学院工商管理硕士学位的FedericoálvarezdelBlanco组建了一家名为“VIDI”的公司(意思是“拉丁语”),以解决这个问题。 他们的解答? 使用人工智能AI),机器学习和计算机视觉来识别,计算和跟踪手术室(OR)和财产上任何地方的仪器。

  这是一个现代化的解决方案,依赖于我们最近在物联网和更大的连接空间中看到的许多进步。 有关该集团努力的文章最近发布在。 以下是提取的部分:、

  “在观察如此多的外科手术时,我们意识到仪器的计数和测井过程非常唠叨,”内拉说。 “这需要多个人进行交叉检查 - 实质上是重复计算,以确保不遗漏任何东西。”这是确定的关键步骤,但不一定是高素质外科人员的最佳增值使用。

  然而,更深层次的问题是风险。 平均手术涉及70多种器械。 乘以许多手术和许多工作人员,分类和记录许多工具,从风险管理的角度来看,你刚刚制作了一个潜在的酸味食谱。 人的技能和决策是首屈一指的,但对于日常任务,有时人的限制可能会产生连锁反应。

  “我能描述的最好的方法是想象我给了你一袋Skittles,并要求你计算糖果的数量,”内拉说。 “然后想象我让第二个人在同一个包里计算Skittles。”现在,想象一下,在外科环境的极端压力下,这种情况会反复发生。

  “很有可能,这两项计数会有所不同。 因此,在手术室中,这意味着还需要另外两个人再次使用手术器械。“

  VIDI认为,交叉检查过程会造成干扰,节省时间,并极大地增加了手术错误的发生率。

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