カテーテル挿入部位の局所サインを人工知能で識別 (DeepCath)

患者は、各サービスの特定の組織（病院および家庭）に従って、研究に参加する各センターで個別に募集されます。 患者は、研究の包含/非包含基準に基づいて選択されます。 含まれる患者は、研究に関する口頭の情報を受け取ります。 インフォームド コンセントは、調査の前に取得されます。

各写真は、血管内カテーテルに焦点を当てます。 調査員は、主要な非包含基準を尊重します: 写真が撮られたときにマスクできないカテーテルの挿入点の近くに末梢識別標識を示さないこと。 この文脈では、ジュエリー、衣類、タトゥー、傷跡、あざが識別機能を表しています。 安全でランダムに生成されたパスワードを持つ個々のアクセス アカウントが調査員に提供されます。

写真は無記名とし、個人を特定することはできません。

収集された写真を審査するために、3人の医療専門家が選ばれました。 各専門医は、専用のソフトウェアを介して写真に直接注釈を付けることにより、写真の局所的な感染の兆候の存在を評価します。 彼らは、発赤、灌流血管外遊出、壊死、血腫、浮腫、非化膿性分泌物、化膿性分泌物などの局所的な兆候に注釈を付けます。

畳み込みニューラル ネットワーク モデルは、ローカル サインの存在確率を決定します。 各写真には、カテーテルの主な特徴を判断するための注釈が付けられます。 モデリングのために、写真のトリミングによるデータセットの準備が行われます。

• 医療専門家による写真審査段階
• 人工知能アルゴリズムの開発・検証