可穿戴相机让AI检测药物错误
华盛顿大学医学院的研究团队表示，他们已经开发出第一种可穿戴相机系统，该系统借助人工智能（AI）检测药物输送过程中的潜在错误。在10月22日发表于《npj数字医学》的一项测试中，该视频系统在繁忙的临床环境中高效地识别和确认了正在抽取的药物。AI在检测药瓶替换错误方面的灵敏度达到99.6%，特异性达到98.8%。
该系统的共同主要作者、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）表示：“能够在实时帮助患者或在药物错误发生前预防，这一点非常强大。虽然我们希望实现100%的性能，但即使是人类也无法达到这一目标。在对100多名麻醉提供者的调查中，大多数人希望该系统的准确性超过95%，这是我们已经实现的目标。”
药物管理错误是麻醉中最常报告的关键事件，也是重症监护中最常见的严重医疗错误原因。总体而言，估计所有给予的药物中有5%到10%与错误相关。与注射药物相关的不良事件每年影响约120万名患者，成本达51亿美元。
在这些示例中，神经网络（人工智能）识别出药瓶中的药物与指定注射器不匹配的错误。保罗·G·艾伦计算机科学与工程学院提供了这些示例。
注射器和药瓶替换错误最常发生在静脉注射过程中，此时临床医生需要将药物从药瓶转移到注射器再给患者注射。大约20%的错误是替代错误，即选择了错误的药瓶或注射器被错误标记。另有20%的错误发生在药物标签正确但给药错误的情况下。
安全措施，如条形码系统，可以快速读取和确认药瓶的内容，以防止此类事故。但在高压力情况下，从业者有时会忘记这一步骤，因为这是他们工作流程中的额外步骤。
研究人员的目标是构建一个深度学习模型，该模型与GoPro相机配对，能够识别圆柱形药瓶和注射器的内容，并在药物进入患者之前适当地发出警告。训练模型花费了几个月的时间。研究人员收集了13名麻醉提供者在手术室进行的418次药物抽取的4K视频，这些手术室的设置和照明各不相同。视频捕捉了临床医生管理特定药物的药瓶和注射器的过程。这些视频片段后来被记录下来，并标注了注射器和药瓶的内容，以训练模型识别内容和容器。
该视频系统不会直接读取每个药瓶上的文字，而是扫描其他视觉线索：药瓶和注射器的大小和形状、药瓶盖的颜色、标签字体大小。
“这特别具有挑战性，因为手术室里的人拿着注射器和药瓶，你无法完全看到这些物体。一些字母（在注射器和药瓶上）被手遮住了。而且手移动得很快。他们在工作，而不是摆姿势拍照，”论文的共同作者、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。
此外，计算模型还必须训练成专注于画面前景中的药物，并忽略背景中的药瓶和注射器。
“AI完成了所有这些任务：检测医护人员拿起的具体注射器，而不是检测躺在桌子上的注射器，”戈拉科塔说。
这项工作表明，AI和深度学习有潜力改善多种医疗实践的安全性和效率。米歇尔森表示，研究人员才刚刚开始探索这种潜力。
该研究还包括来自卡内基梅隆大学和乌干达麦克雷雷大学的研究人员。丰田研究所建立了并测试了该系统。
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