動画解析によるICUでのチューブ自己抜去予測モデルの開発

使用视频分析开发 ICU 管子自移除预测模型

• 批准号: 20K10753
• 负责人: 梅田 亜矢
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: National Center for Global Health and Medicine
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K10753/
• 关键词: 予定外抜去; ICU; 身体抑制; 動作解析; AI; 抑制; 自己抜去; 動画解析

本研究は、動画解析によりチューブ自己抜去予測モデルを開発することを目的とし、以下のように研究を進めている。(1) 患者はどのような状況でチューブを自己抜去するのか、自己抜去前には予兆動作があるのかを明らかにする。(2) 作成したモデルで、チューブ自己抜去の検知と予測がどの程度可能かを検証する。昨年に引き続き、予定外抜去を起こした、あるいは予定外抜去未遂の場面の動画を収集し6件の対象者から、研究使用の同意取得が得られた。また、データ補完と3次元データを得ることを目的に、モーションキャプチャーを装着した看護師により予定外抜去を再現した動画を10例収集した。当初は2022年度が最終年度であったが、COVID-19のパンデミックでデータ収集に難渋したため、研究期間を延長した。当初の計画では、モデルの検証までを計画していたが、現在の研究の進捗状況からモデルの開発を目指すこととする。

The purpose of this study and animation analysis is to conduct a study on the purpose of this study, and the following research is in progress. (1) the patient may be told to go to the hospital before he