救急医療中のリアルタイムの体重と体組成推定のための機械学習と 3D 画像ベースのモデリング。研究1

この研究は、AI 駆動の 3D カメラ重量推定システムをトレーニング、内部検証、テストするための単一センターの観察研究です。 私たちの仮説は、このシステムを急性期患者の管理に使用すると、現在の他のポイントオブケア システムよりも正確に総体重、理想体重、除脂肪体重を推定できるようになるというものです。 システムのトレーニングとテストには健康なボランティアが使用されます。 約 30 分間の 1 回のデータ収集セッション中に、ベースラインの人体計測データ、DXA スキャン、医療用担架に横たわっているボランティアの 3D カメラ画像が取得されます。 介入や参加者のフォローアップはありません。 収集されたデータは、単一の深度画像を使用して重量を推定する AI アルゴリズム (人工ニューラル ネットワークに基づく) をトレーニングするために使用されます。 AI システムが完全に進化すると、その重量推定パフォーマンスの精度が独立したテスト データセットで評価されます。