Core Concepts
新生児蘇生時の医療従事者の視線を自動的に分析し、医療従事者の注意力動態を客観的に定量化する。
Abstract
本研究では、新生児蘇生時の医療従事者の視線を自動的に分析するためのパイプラインを紹介する。
医療従事者の視線を捉えるためにTobiiのアイトラッキンググラスを使用し、得られた映像を分析した。
映像から抽出した画像に対して、インスタンスセグメンテーションとビジョン・言語モデルを組み合わせることで、医療従事者の視線が向けられた対象を高精度に分類できることを示した。
単一ラベルと多ラベルの分類タスクで、MobileViTモデルが最も優れた性能を発揮し、98%を超える高精度を達成した。
提案手法は、新生児蘇生時の医療従事者の注意力動態を客観的に定量化し、医療教育や意思決定支援に活用できる。
Stats
新生児蘇生時の医療従事者の視線は、気道機器、気道提供者、ラリンゴスコープ画面、モニター、チーム以外のメンバー、その他の物理的オブジェクトに集中していた。
Quotes
"新生児蘇生は、医療従事者に高度な注意力を要求する複雑なプロセスである。瞬間的な注意力の欠如は、エラーや有害な転帰のリスクを高める。"
"視覚的注意の定量的評価は、非効率の源泉を特定し、患者ケアを向上させ、医療従事者の研修プロトコルを改善し、リアルタイムの意思決定支援を強化する。"