AED为心脏除颤赢得“黄金时间”
心源性猝死(SCD)位列第二大主要死亡原因 , 心脏骤停发生的对象可能是任何人 。 据统计 , 90%的心脏猝死事件发生在院外 , 一旦发生心脏骤停 , 若能在4分钟内进行有效抢救 , 获救成功率可达40%以上(被公认为“黄金四分钟”) 。 电击除颤AED是心脏性猝死的唯一急救措施 , 为心脏骤停患者成功转复心律带来了可能 。 同时 , 可代替医师 , 自主分析病人心律 , 并判断是否需要电击治疗 , 普通人也可使用 。 打破了院内传统医疗器械的局限 , 服务受众更多 。
虽然AED的普及率逐年提升 , 但目前我国对于自动体外除颤器(AED)和心肺复苏急救知识普及率仍较低 。 数据显示 , 发达国家急救知识普及率接近九成 , 中国仅为1% , 很多地区学校尚未开设急救知识课程 , 急救培训远远不能满足社会需求 。 急救培训普及刻不容缓 , 中国红十字系统目前每年培训急救人员目标为百万余名 , 需求巨大 。
构建AED培训系统用心守护生命
在国内的急救设备AED培训当中 , 仅有美国AHA、红十字会、地方120系统三大标准能够培训、颁发AED证书 , 若要通过以上三个机构进行培训并取得证书需要耗费较大的人力、财力 。
久心医疗是心血管领域院前急救产品和解决方案提供商 , 公司成立于2012年 , 是国内首家获得国产三类医疗器械AED注册证的民族企业 , 也是2022年北京冬奥会AED设备提供商 。 久心AED已覆盖全国31个省(自治区、直辖市) , 超100座城市 , 并进驻毛主席纪念堂、抗战纪念馆、故宫博物院等国家一级博物馆 。 公司秉承“持久创造卓越、用心守护生命”的质量方针 , 致力于为心律异常患者提供高效、优质的解决方案 , 赋能院前急救 , 推动中国公共除颤实现生态化布防 。
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为了摆脱以往依靠AED培训人工考核的方式 , 引领AED培训轻量化、低成本化 , 久心医疗和华为(苏州)人工智能创新中心联合开发了AED心肺复苏动作AI辅助测评系统 , 该系统涵盖培训考核视频上传、动作识别以及对动作标准度的AI算法分析等 , 有效利用算法提高AED培训考核的效率 , 同时加强考核客观性 , 降低考核人力成本 , 实现AED心肺复苏动作在线测评 , 辅助培训人员快速给出操作打分 , 指导学员改进 。
AED培训考核时 , 培训者在指定区域完成急救动作 , 通过三脚架固定相机位置和角度进行录制 。 录制完的视频上传至云端 , 调用华为云的算法接口进行异步分析 , 给出相关急救动作发生时间点和持续时间 , 辅助完成考核打分 。
AI赋能AED培训考核共同灌注生命动力之源
在久心医疗与华为云携手进行AI辅助测评系统的设计中 , 将考核打分方案分为四个阶段 , 即关键部位识别跟踪、姿态关键点估计、时序数据多模态融合 , 动作评分估计 。 关键部位识别跟踪阶段:通过目标检测神经网络识别视频录像中假人和学员的身体关键部位 , 并进行持续跟踪 。 姿态关键点估计阶段:依靠姿态关键点估计神经网络对手部、躯干等关键点计算 , 能够识别手臂是否垂直等关键姿态 , 判别动作准确性 。 时序数据多模态融合阶段:基于图像与关键点的时序动作识别神经网络 , 融合逻辑规则+深度学习结构化信息 , 多模态融合分析 , 输出结构化动作识别结果 。 动作评分:借鉴红十字会系统北京专家的培训经验 , 依据华为云AI深度学习算法识别结果 , 实现对整个培训动作准确度打分 。
华为云在AED培训过程动作识别的算法实现:
华为云算法会对已上传至OBS服务的离线视频 , 输出原子粒度的动作信息并进行结构化(发生时间、持续时间等) , 输出结果存储在OBS中 。 上层业务需要调用OBS接口、获取算法识别结果 。 同时业务系统对动作的顺序性、完备性等规则进行判断 , 最终给出得分结果 。 整个算法设计是通过深度学习进行半结构化信息提取 , 降低问题复杂度 。
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