AI-Enhanced Intensive Care Unit: Revolutionizing Patient Care with Pervasive Sensing

要約

集中治療室 (ICU) は、重症患者が集中治療とモニタリングを受ける専門の病院スペースです。
患者の状態、特に重症度、そして最終的には治療の質を評価するには、包括的なモニタリングが不可欠です。
ただし、ICU での患者モニタリングの範囲は、時間の制約と医療提供者の負担により制限されています。
現在、顔の表情、姿勢、可動性などの細部を含む視力の視覚的評価は、散発的に取得されるか、まったく取得されません。
これらの手作業による観察は個人の主観的なものであり、文書化の誤りが発生しやすく、医療提供者に追加の作業負荷を与えすぎることになります。
人工知能 (AI) 対応システムは、その優れた学習能力により、患者の視覚的な監視と評価を強化する可能性があります。
このようなシステムでは、トレーニングするために堅牢な注釈付きデータが必要です。
この目的を達成するために、私たちは、継続的で粒度の高い視力、せん妄のためのインテリジェントモニタリングシステムを開発するために、ICU内の複​​数のモダリティの深度画像、カラーRGB画像、加速度測定、筋電図、音圧、および光レベルからデータを収集するパーベイシブセンシングおよびデータ処理システムを開発しました。
リスク、痛み、可動性の評価。
この文書では、リアルタイムの患者モニタリングと視覚的評価のために当社が開発したインテリジェント集中治療室 (I2CU) システム アーキテクチャについて説明します。

要約(オリジナル)

The intensive care unit (ICU) is a specialized hospital space where critically ill patients receive intensive care and monitoring. Comprehensive monitoring is imperative in assessing patients conditions, in particular acuity, and ultimately the quality of care. However, the extent of patient monitoring in the ICU is limited due to time constraints and the workload on healthcare providers. Currently, visual assessments for acuity, including fine details such as facial expressions, posture, and mobility, are sporadically captured, or not captured at all. These manual observations are subjective to the individual, prone to documentation errors, and overburden care providers with the additional workload. Artificial Intelligence (AI) enabled systems has the potential to augment the patient visual monitoring and assessment due to their exceptional learning capabilities. Such systems require robust annotated data to train. To this end, we have developed pervasive sensing and data processing system which collects data from multiple modalities depth images, color RGB images, accelerometry, electromyography, sound pressure, and light levels in ICU for developing intelligent monitoring systems for continuous and granular acuity, delirium risk, pain, and mobility assessment. This paper presents the Intelligent Intensive Care Unit (I2CU) system architecture we developed for real-time patient monitoring and visual assessment.

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