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最終更新日：2019/10/31

顔面認識技術を使用して、集中治療室で鎮静状態の患者を監視し、患者が誤って呼吸管を外す危険性や他の危険な行動をとる危険性があるときに医療従事者に警告することができる。

研究者とその挑戦

この概念は、ICUの24人の患者の顔を対象としたカメラからの99個の画像について科学者がアルゴリズムを訓練した日本の研究で、中程度の精度（75％）で証明されだ。

この研究は、6月3日にウィーンで開催されたヨーロッパ麻酔学会の年次総会で発表された。

横浜市立大学の筆頭著者、佐藤あかね氏らは、術後患者24人の99枚の画像で自分のテクニックをテストした。

https://researchmap.jp/akanesato/ ：Researchmap

会議から発表されたプレスリリースによると、彼らは顔の表情や眼球運動に関するデータを分析した後、危険度の高い腕の動きの兆候を認識するためのツールを開発した。

中等度から重度の鎮静がICUの設定では一般的であると彼らは指摘し、そしてその使用は、特に看護ユニットが最適な人員配置レベル以下で配置されている場合、患者モニタリングを困難にすることがある。

展望

「さまざまな状況が患者を危険にさらす可能性があるので、
私たちの次のステップは分析に追加の危険性の高い状況を含め、
危険な行動について医療従事者に警告するアラート機能を開発することです。」

 「私たちの最終目標は、
バイタルサインなどのさまざまなセンシングデータと私たちの画像を組み合わせて、
完全に自動化されたリスク予測システムを開発することです。」

チームは、ツールを日常のICU設定に一般化できるようにするために、さまざまな立場にいるICU患者と協力する必要があると述べた。

さらに、覚醒状態に近い人が誤って自分の安全を危険にさらす可能性が高いため、患者の意識をさらに監視することで、彼らのアプローチが有益になると述べた。

それでも、患者のケアを改善するための顔認識ソフトウェアの彼らの新しい使用法は有望性を示している。

「我々が達成した高度の正確さに驚いた。
これは、この新しい技術が患者の安全性を改善するための有用なツールになる可能性があることを示している」

と佐藤氏は語った。

原文

https://www.aiin.healthcare/topics/connected-care/facial-recognition-intensive-care-patient-safety

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