安全な注射実践における坐骨神経を検出するための意思決定支援アルゴリズム (DSA) の開発 (Nursiatic)

このプロジェクトは、安全な筋肉注射用途で坐骨神経を検出するための人工知能ベースの意思決定支援アルゴリズム (DSA) を開発することを目的としています。

方法 このプロジェクトは、2022 年 1 月 5 日から 2023 年 1 月 11 日までの間に実施されました。

データ収集フェーズ プロジェクトの第 1 フェーズでは、50 人のボランティアから右と左の位置で約 1,500 枚の坐骨神経の超音波画像が取得されました。 続いて、これらの画像に坐骨神経のラベルを付けました。 収集されたデータの次元が正規化され、ノイズ低減が適用され、ヒストグラムの等化が実行され、データのバランスをとることでクラスの不均衡が解決されました。 データは、回転、平行移動、反射、ズームなどの技術を適用することでさらに強化されました。 モデルの選択には YOLOv7 モデルが選択されました。 YOLOv7 に対してパラメーターの最適化が実行され、モデルをトレーニングするための前処理とデータ拡張プロセスが完了しました。 YOLOv7 モデルのハイパーパラメータは手動で調整され、その後自動ハイパーパラメータ調整ツールが使用され、モデルのパフォーマンスが大幅に向上しました。

DSA の統合とテスト段階 プロジェクトの第 2 段階では、医師とエンジニアの同行のもと、コンピューターに意思決定支援アルゴリズム (DSA) を統合し、30 人のボランティア被験者を対象に坐骨神経の有無をテストしました。 USG プローブを介して受信した信号。

臨床試験段階 その後、アルゴリズムに関する情報が、筋肉内注射を申請したサカリヤ訓練研究病院の救急部門のボランティアと看護師に提供されました。 ボランティアの看護師、プロジェクトコーディネーター、研究者の監督の下、DSAを使用して30人の患者に注射が行われ、従来の方法を使用して30人の患者に注射が行われました。 注射が完了した後、看護師は「システム使用可能性スケール」(SUS) に記入し、署名しました。 さらに、「視覚的痛みスケール」と「注射に対する満足度視覚スケール」を使用して、注射後の患者の痛みを評価しました。 ボランティア患者の痛みのレベルは、注射直後と15分後に比較されました。

キーワード 看護師、坐骨神経、意思決定支援アルゴリズム。