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基于人工智能的院感手卫生质量控制研究
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作者 杨煦晨 李婧闻 +6 位作者 张菀 冯莎莎 曾敏 施佳楠 陈友琼 郑涛 姚巡 《中国胸心血管外科临床杂志》 北大核心 2026年第2期241-247,共7页
目的探究基于人工智能的院感手卫生自动检测方法,比较UniFormerV2、TDN、C3D 3种人工智能算法在辅助医院感染控制中的应用效果,尤其是在手术间手卫生步骤识别方面的准确性与可行性。方法研究在2家三甲医院手术室选取典型四槽位洗手池,于... 目的探究基于人工智能的院感手卫生自动检测方法,比较UniFormerV2、TDN、C3D 3种人工智能算法在辅助医院感染控制中的应用效果,尤其是在手术间手卫生步骤识别方面的准确性与可行性。方法研究在2家三甲医院手术室选取典型四槽位洗手池,于2024年4—10月,通过洗手池上方安装的高清摄像头非侵入式采集医务人员手卫生操作视频数据,共收集641个数据集,由5名专业培训人员对数据进行标注,用于模型训练和验证。结果经385个样本内部训练后,在内部验证(n=119)中,C3D模型的准确率、召回率和F1分数分别为81%、87%和83%;TDN模型3项指标分别为93%、91%和92%;而UniFormerV2模型的3项指标均达93%,较传统卷积神经网络(TDN、C3D)提升10%;外部验证(n=86)准确率为84%,泛化能力强。结论UniFormerV2模型识别手卫生步骤的准确性高于CNN架构模型,外部验证效果良好,有助于医疗机构优化手卫生管理流程,对改善医疗质量、保障患者安全意义重大。 展开更多
关键词 医院感染控制 人工智能 手卫生 质量控制 视频识别 行为监测 手术室 uniformerv2
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