Эффективность системы дополненной реальности на основе пограничного искусственного интеллекта для обучения гигиене рук: многоцентровое кластерное рандомизированное контролируемое исследование со смешанными методами (HANDHEART)

Важность гигиены рук невозможно переоценить как в медицинских учреждениях, так и в общественных местах (Allegranzi et al., 2011; Mathur, 2011). Пропаганда гигиены рук является наилучшей практикой для предотвращения инфекций, связанных с оказанием медицинской помощи (ВОЗ, 2009). По оценкам, гигиена рук может предотвратить более 500 000 смертей в год. Было установлено, что ежегодный экономический ущерб от инфекций, связанных с оказанием медицинской помощи, в США в 2004 году составил примерно 6,5 млрд долларов США (ВОЗ, 2009), и каждый доллар, потраченный на пропаганду гигиены рук, может принести пользу в размере 23,7 долларов США (Chen et al., 2011). Образование играет ключевую роль в формировании хорошей практики гигиены рук.

Традиционные методы обучения гигиене рук включают лекции и практические занятия в классе, но они редко получают индивидуальные инструкции и обратную связь из-за ограниченных человеческих ресурсов и оборудования. Следовательно, существует острая необходимость в разработке автоматизированной и индивидуализированной системы обучения. Данный проект направлен на разработку и тестирование инновационного образовательного инструмента для гигиены рук со следующими конкретными целями:

1. разработать прототип системы дополненной реальности с искусственным интеллектом для обучения и оценки гигиены рук;
2. провести многоцентровое рандомизированное контролируемое исследование (РКИ) смешанными методами с проверкой на не меньшую эффективность, чтобы оценить эффективность этой системы обучения на основе ИИ и дополненной реальности на знания и практику гигиены рук у различных групп населения в различных условиях, включая студентов бакалавриата медицинских специальностей, медицинских работников и вспомогательный персонал в больницах;
3. оценить эффекты системы обучения на основе ИИ и дополненной реальности и собрать отзывы участников.
4. исследовать опыт, отношение и восприятие участниками обучения гигиене рук с помощью опроса пользователей и фокус-групповых интервью.

Если система окажется эффективной, ее можно будет интегрировать в учебные программы студентов медицинских специальностей, медицинских работников и вспомогательного персонала больниц в качестве подхода к электронному обучению. В будущем эту систему также можно будет использовать в местах оказания медицинской помощи для мониторинга и аудита медицинских работников в реальном времени в других медицинских учреждениях. Помимо количественных показателей результатов, будут проводиться качественные интервью для изучения опыта обучения студентов, их отношения и воспринимаемых барьеров в отношении практики гигиены рук и использования инструментов обучения на основе ИИ и дополненной реальности.

Методы

Дизайн исследования Это исследование смешанными методами, состоящее из многоцентрового рандомизированного контролируемого исследования (РКИ) с двумя группами и проверкой на не меньшую эффективность, а также качественного компонента. РКИ оценит эффективность системы обучения на основе ИИ и дополненной реальности на знания и практику студентов в области гигиены рук, в то время как качественное исследование изучит опыт, отношение и воспринимаемые барьеры студентов, связанные с обучением гигиене рук, с помощью полуструктурированных интервью. В исследовании участвуют три центра: Гонконгский политехнический университет, Китайский университет Гонконга и больница Тунцзи в Ухане, Китай. Мы наберем подходящих студентов бакалавриата из двух университетов, а также медицинских работников/вспомогательный персонал из больницы Тунцзи.

Набор участников Мы наберем 480 студентов бакалавриата медицинских специальностей из Гонконгского политехнического университета и Китайского университета Гонконга (n=240); медицинских работников и вспомогательный персонал в больницах (n=240). Сбор данных будет проводиться с сентября 2025 года по декабрь 2026 года. Участники запишутся на временной слот для учебных сессий (в каждой сессии участвует до 25 человек). Все участники, посещающие одну и ту же сессию, будут распределены в одну группу методом кластерной рандомизации. Статистик заранее распределит группы с помощью генератора случайных чисел. Участники не будут информированы о своей группе до прибытия на место исследования.

Мы рассчитали размер выборки для кластерного рандомизированного контролируемого исследования. Мы предполагаем, что количество участников в каждом кластере составляет от 6 до 25, в каждой группе будет примерно 10-30 кластеров. Мы также предполагаем, что стандартное отклонение субъектов составляет 2,00, внутрикластерный коэффициент корреляции равен 0,010, а коэффициент вариации размеров кластеров равен 0,500 (Ahn et al. 2015). Общий размер выборки в 480 человек может обеспечить мощность >91% для обнаружения разницы между средними значениями двух групп (доверительный интервал от -1,0 до 1,0) в двустороннем t-тесте с уровнем значимости 0,050.

Оценка до вмешательства Во время визита на место участникам сначала предложат подписать форму согласия и заполнить анкету о знаниях и практике гигиены рук (прилагается в Приложении 1).

Участникам нужно будет нанести флуоресцентный порошок на обе руки, а затем вымыть руки жидким мылом без каких-либо инструкций (1-я попытка мытья рук). Камера, установленная над раковинами для мытья рук, будет записывать видео обеих рук (без лица и других частей тела) во время этой процедуры. После мытья рук участникам нужно будет просканировать оставшийся на руках флуоресцентный порошок в сканере для рук (The Semmelweis Scanner™). Записанные видео мытья рук будут использоваться для обучения алгоритмов ИИ для автоматической обработки изображений и оценок. Два эксперта по инфекционному контролю оценят качество гигиены рук на этих видео, что будет принято за эталонную истину при обработке изображений. Процент остаточного флуоресцентного геля на руках, показанный в сканере для рук, будет использоваться в качестве объективной оценки эффективности мытья рук у отдельных участников.

Группы вмешательства Группа A (система обучения на основе ИИ и дополненной реальности) Участники будут использовать систему обучения с дополненной реальностью на основе ИИ для получения индивидуальной оценки их эффективности мытья рук. Им не будут сообщать результаты сканирования рук.

Группа B (Сканер для рук + Видеообучение) Участники будут использовать существующую образовательную программу, эффективность которой была продемонстрирована в нашем предыдущем исследовании (не опубликовано). Кратко: участникам сообщат результаты сканирования рук во время первой попытки мытья рук. Они также посмотрят обучающее видео о 7 шагах мытья рук.

Оценка после вмешательства Участники предпримут вторую попытку мытья рук, снова нанеся флуоресцентный порошок на обе руки, а затем вымоют руки с записью видео. После мытья рук участники снова просканируют оставшийся на руках флуоресцентный порошок в сканере для рук.

Участников также попросят заполнить анкету о знаниях и практике гигиены рук в рамках оценки после вмешательства.

Качественное исследование Помимо рандомизированного контролируемого исследования, будет проведен качественный компонент для изучения опыта, отношения и воспринимаемых барьеров участников в отношении обучения гигиене рук (см. Приложение 2). Целевая подвыборка участников как из экспериментальной, так и из контрольной группы будет приглашена для участия в полуструктурированных интервью, проводимых в соответствии с Теоретической структурой доменов (Cane et al., 2012). Интервью будут охватывать такие темы, как опыт обучения, мотивация, удобство использования, знания, навыки и социальные влияния. Все интервью будут записаны на аудио и расшифрованы дословно. Данные будут проанализированы с помощью тематического анализа, при этом первоначальные коды будут сгенерированы индуктивно, а затем организованы в более широкие категории и темы. Темы будут итеративно пересматриваться и уточняться для обеспечения достоверности и согласованности. Письменное информированное согласие будет получено до участия, а конфиденциальность и добровольность участия будут строго соблюдаться. Каждый участник получит купон на 100 гонконгских долларов. Образец формы подписи купона можно найти в Приложении 3.

Рандомизация, сокрытие распределения и ослепление Участники будут случайным образом распределены в группы вмешательства с помощью процедуры рандомизации, проводимой статистиком, который не будет участвовать в наборе субъектов. Участники будут ослеплены. Исследовательские ассистенты, участвующие в наборе субъектов, и эксперты по инфекционному контролю, оценивающие качество гигиены рук, будут ослеплены в отношении группировки. Исследовательские ассистенты и студенты-ассистенты, участвующие в записи видео гигиены рук на месте исследования, не будут ослеплены, поскольку они будут давать инструкции участникам.

Этические соображения

Ожидается, что образовательная программа не причинит участникам никакого физического или психологического вреда. Существует очень низкая вероятность аллергии на кожу от флуоресцентного порошка. Если у участника появятся какие-либо признаки аллергии на коже, он или она немедленно прекратят участие в исследовании. Контактные данные либо этического, либо ответственного за исследование персонала четко указаны в информационном листке.

Объяснение исследования будет предоставлено участникам, заинтересованным в участии. Участникам также будет предоставлена возможность задать вопросы нашим сотрудникам проекта. Кроме того, участникам будет предоставлен информационный листок, включающий цель исследования, конфиденциальность данных и права участников. Контактные данные либо этического, либо ответственного за исследование персонала четко указаны в информационном листке. Если они согласны участвовать в исследовании, они должны подписать форму согласия. Их участие является добровольным; они имеют право выйти из исследования в любое время по своему желанию без каких-либо последствий.

Все собранные данные будут храниться конфиденциально, и только исследовательский персонал будет иметь доступ к данным и работать с ними. Никакая личная информация участников, кроме номера студенческого билета, собираться не будет. Для качественного компонента участников также попросят дать согласие на участие в интервью. Все данные интервью будут анонимизированы и обработаны конфиденциально.

Конфиденциальность и безопасность

Сбор данных будет анонимным, анализироваться только для указанных целей и на основе согласия или другой законной основы, установленной законом. Никакая личная информация не будет связана с данными изображения/видео. Все данные изображения/видео будут удалены через год после завершения проекта. Проект не будет включать никаких действий или результатов, поднимающих вопросы безопасности.

Ссылки

Allegranzi, B., Bagheri Nejad, S., Combescure, C., Graafmans, W., Attar, H., Donaldson, L., & Pittet, D. (2011). Бремя эндемичных инфекций, связанных с оказанием медицинской помощи, в развивающихся странах: систематический обзор и метаанализ. Lancet, 377(9761), 228-241. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(10)61458-4

Ahn, C., Heo, M., & Zhang, S. (2015). Расчет размера выборки для кластеризованных и продольных исходов в клинических исследованиях. CRC Press. Нью-Йорк.

Chen, Y. C., Sheng, W. H., Wang, J. T., Chang, S. C., Lin, H. C., Tien, K. L., Hsu, L. Y., & Tsai, K. S. (2011). Эффективность и ограничения пропаганды гигиены рук в снижении инфекций, связанных с оказанием медицинской помощи. PLoS One, 6(11), e27163. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0027163

Mathur, P. (2011). Гигиена рук: возвращение к основам инфекционного контроля. Indian J Med Res, 134(5), 611-620. https://doi.org/10.4103/0971-5916.90985

ВОЗ. (2009). В Руководстве ВОЗ по гигиене рук в здравоохранении: Первая глобальная задача по безопасности пациентов «Чистота — залог безопасности». (WHO Guidelines on Hand Hygiene in Health Care: First Global Patient Safety Challenge Clean Care Is Safer Care.) https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23805438

Yang, L., Lu, Y., Cao, J., Huang, J., & Zhang, M. (2020). Обучение E-Tree: новая децентрализованная структура обучения моделей для периферийного ИИ. IEEE Internet of Things Journal.

Cane, J., O'Connor, D., & Michie, S. (2012). Валидация теоретической структуры доменов для использования в исследованиях изменения поведения и внедрения. Implementation science, 7(1), 37.