인공지능 분석을 활용한 수술실의 외과의사 인체공학 평가 및 수정
연구 개요
상세 설명
본 연구에서는 업무 관련 근골격계 질환에 기여할 수 있는 수술실 내 외과의사의 행동을 파악하기 위해 노력하고 있습니다. 여기에는 잘못된 자세와 수술실에서 작업하는 동안 잘못된 자세로 소비되는 시간이 포함됩니다. 이 연구는 또한 피로가 업무 관련 근골격계 질환에 영향을 미치는지 여부를 확인하기 위해 노력하고 있습니다.
1) 시간 경과에 따른 상주 및 주치의 외과의사에 대한 수술실의 비디오 분석에서 수집된 위험 데이터 패턴, 2) 신속한 상지 평가의 동시 신뢰성 평가 및 소프트웨어 및 시각적 분석을 통해 계산된 신속한 전신 평가 점수, 3) SOTER Task 인체공학적 출력 검토 후 통증 데이터의 변화. 개복 수술과 복강경 수술에 대해서도 수술실에서 시스템을 사용할 수 있는 가능성이 평가됩니다.
연구팀은 20명의 외과의사를 대상으로 데이터를 수집하고, 평가를 수행하고, 자체 감독 설문조사를 통해 정보를 수집하고, 수술실에서 외과의사 활동을 비디오로 녹화할 예정입니다. 비디오 녹화를 통해 업무 관련 근골격계 질환의 위험 요소를 평가하기 위한 측정이 수행됩니다. 다섯 번째 수술 사례 이후, 연구팀은 비디오 녹화에 설정된 측정값을 검토하여 교육 중재를 완료하고 외과의사를 위한 인체공학에 대한 간략한 프레젠테이션을 제공합니다. 각 피험자에 대해 관찰된 신체 위치 요약이 제공됩니다. 개입 후 인체공학적 위험의 변화를 확인하기 위해 이전 사례와 마찬가지로 5개의 추가 수술 사례를 관찰할 것입니다.
연구 유형
등록 (추정된)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 장소
-
-
Florida
-
Gainesville, Florida, 미국, 32610
- UF Health at Shands hospital
-
Gainesville, Florida, 미국, 32610
- UF Health Shands Hospital at the University of Florida
-
-
참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
설명
포함 기준:
• 급성치료외과 의사가 실시하는 일반외과 수술 사례. 이러한 사례는 당일 "급성 진료 수술 OR"로 지정된 곳에서 시행됩니다.
제외 기준:
- 수술 주치의 또는 레지던트가 사건 중에 이 개인을 기록하기 위한 사전 동의에 서명하지 않은 수술 사례.
- 수술 주치의가 영상 촬영이 부적절하다고 판단하거나 촬영이 수술 과정에 지장을 줄 수 있다고 판단되는 수술 사례
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 다른
- 할당: 해당 없음
- 중재 모델: 단일 그룹 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
|---|---|
|
다른: 급성 진료 외과 주치의 및 레지던트 외과 의사
참가자들은 촬영되는 동안 5건의 일반적인 수술 작업을 수행해야 합니다. 데이터는 위험에 대한 순간적인 데이터와 총 위험 수준을 계산하는 SoterTask™ 소프트웨어를 사용하여 수집됩니다. 두 가지 표준 인체공학적 위험 평가인 RULA(신속 상지 평가) 또는 REBA(신속 전신 평가)도 계산됩니다. 두 평가 모두 인체공학적 위험 수준을 결정하기 위한 현재의 모범 사례 표준입니다. SoterTask가 계산한 RULA 및 REBA 데이터는 작업 작업에 대한 동일한 비디오 녹화에서 연구팀이 평가한 점수와 비교됩니다. 다섯 번째 수술 사례에 이어 참가자들은 수술 인체공학에 대한 교육 프리젠테이션을 보고 다리, 팔, 목, 등을 포함한 고위험 각도와 움직임을 강조하는 시각적 지침과 함께 자신의 움직임에 대한 비디오를 통해 인체공학적 측정 시스템에서 요약된 데이터를 검토하게 됩니다. |
참가자와의 개별 회의 중에 검토를 위해 간단한 프레젠테이션이 제공됩니다.
참가자는 위험도가 높은 각도와 움직임을 강조하는 시각적 지침과 함께 자신의 움직임에 대한 비디오를 보게 됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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RULA(신속 상지 평가) 및 REBA(신속 전신 평가)에 대한 평가자 평가 및 인공 지능 소프트웨어로 계산된 비디오 기반 분석을 통해 인체공학적 위험을 파악합니다.
기간: 1년
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비디오 기반 분석을 통해 측정된 개복 및 복강경 수술 중 수술 주치의와 레지던트가 경험하는 인체공학적 위험을 파악합니다.
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1년
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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영상 캡처 및 위험 데이터 검토 후 인체공학적 위험 변화
기간: 1년
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인공지능 알고리즘을 통해 수집된 영상 캡쳐 및 위험 데이터 검토 후 인체공학적 위험에 변화가 있는지 판단
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1년
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Philip Efron, MD, University of Florida
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
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