2020 年初，在廣泛使用 COVID-19 疫苗和有效治療之前，普遍佩戴口罩是防止 COVID-19 傳播的核心策略。但是醫(yī)院和其他強制要求戴口罩的機構面臨著挑戰(zhàn)。提醒患者、訪客和員工戴口罩需要手動完成，既費時又費力。
來自布列根婦女醫(yī)院 (BWH) 和麻省理工學院 (MIT) 的研究人員著手測試一種工具，該工具使用計算機視覺算法自動監(jiān)控和提醒有關戴口罩的情況。
該團隊在自愿參與的醫(yī)院員工中進行了一項試點研究，發(fā)現(xiàn)該技術有效地發(fā)揮了作用，大多數(shù)參與者報告說在醫(yī)院入口處與該系統(tǒng)進行交互的體驗是積極的。研究結果發(fā)表在BMJ Open上。
“要改變一種行為，比如戴口罩，需要付出很多努力，即使是在醫(yī)療保健專業(yè)人員中也是如此，”急診醫(yī)學系的醫(yī)學博士、醫(yī)學碩士 Peter Chai 說。
“我們的研究表明，下次出現(xiàn)呼吸道病毒大流行時，像這樣的計算機可視化系統(tǒng)可能會有所幫助，在這種情況下，掩蔽是醫(yī)院環(huán)境中控制感染傳播的基本策略。”
資深作者說：“我們認識到確保適當使用口罩所面臨的挑戰(zhàn)以及與基于人員的同事濫用口罩通知相關的潛在障礙，在這里我們描述了一種基于計算機視覺的替代方案以及我們的同事對該平臺的初步可接受性的評估。” C. Giovanni Traverso，MB，BChir，博士，BWH 醫(yī)學系和麻省理工學院機械工程系。
在這項研究中，該團隊使用了一種計算機視覺程序，該程序是使用較低分辨率的閉路電視靜止幀開發(fā)的，用于檢測口罩佩戴情況。2020 年 4 月 26 日至 2020 年 4 月 30 日期間，研究人員邀請進入醫(yī)院主要入口之一的員工參與一項測試計算機視覺模型的觀察性研究。該團隊招募了 111 名與系統(tǒng)交互的參與者，并就他們的體驗進行了調查。
計算機可視化系統(tǒng)在 100% 的時間內準確地檢測到面罩依從性的存在。大多數(shù)參與者 (87%) 表示在醫(yī)院與系統(tǒng)交互時獲得了積極的體驗。
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