CPR-CoachによるCPRトレーニングの革命：エラー認識と評価に人工知能を活用

CPRトレーニングの革命：CPR-Coachが人工知能を使ってエラー認識と評価をサポート

心肺蘇生（CPR）は、心臓が効果的に拍動しなくなったり、呼吸が止まるといった心停止を経験した個人を蘇生させるための命を救う医療手順です。この手順は、専門の医療スタッフが到着するか、またはその人が高度なケアのために医療施設に搬送できるまで、特に脳を含む重要な臓器への酸素が豊富な血液の流れを維持することを目的としています。 CPRを行うには持久力が必要ですが、正しい動きを追従すれば直ぐに簡単になります。しかし、胸部圧迫、救命呼吸、早期電気除細動（適切な装置を使用する）など、マスターする必要があるさまざまなアクションがあります。 CPRは重要な緊急時のスキルであるため、この基礎的な専門知識を広めることは重要です。ただし、従来の評価は物理的な人体模型や講師に依存しており、訓練費用が高額で効率も限定されています。さらに、講師やこの非常に特殊な装置がどこにでも存在しないため、このアプローチはほとんどスケーラブルではありません。

この記事で紹介された画期的な研究では、CPR中のエラーアクションの認識とスキル評価を向上させるために、ビジョンベースのシステムが導入されました。この革新的な手法は、従来のトレーニング方法からの重要な転換を示しています。具体的には、心外マッサージに関連する13種類の個別のエラーアクションと74種類の複合エラーアクションが同定され、カテゴライズされています。この革新的なCPRに基づく研究は、この手続き中に一般的に犯されるアクション固有のエラーを分析する初めてのものです。研究者たちは、この新しいアプローチをサポートするためにCPR-Coachという包括的なビデオデータセットを作成しました。データセットに注釈が付けられた最も一般的なエラーの概要は以下の通りです。

CPR-Coachを参考にして、著者たちはさまざまなデータモダリティを活用するさまざまなアクション認識モデルの性能を評価・比較しました。彼らの目標は、CPRスキル評価に固有のシングルクラストレーニングとマルチクラステストの問題に対処することです。この問題に対処するために、彼らは人間の認知原則に着想を得たImagineNetという画期的なフレームワークを導入しました。ImagineNetは、限られた監督の制約下でもCPRのコンテキスト内で複数のエラーを認識するためのモデルの能力を向上させるために設計されています。

• Amazon SageMakerのCanvas sentiment analysisとtext analysisモデルを使用して製品レビューから洞察を抽出するために、ノーコードの機械学習を使用してください
• 「Java での AI：Spring Boot と LangChain を使用して ChatGPT のクローンを構築する」
• 「ChatGPTがGPT-4V（Vision）とともに視覚を獲得することで、マルチモーダルAIが進化します」

ImagineNetのワークフローの概要は、以下の図に示されています。

この研究は、CPRスキルの評価における重要な前進であり、ビジョンベースの技術と高度な深層学習モデルの革新的な応用により、訓練費用を削減し、CPR指導の効率を向上させる可能性を提供しています。結果として、心臓緊急事態を経験する個人の結果も改善する可能性があります。

CPR関連のエラーを分析し、CPR評価の自動化を図るための2つの重要なAIツールであるCPR-CoachとImagineNetの概要について説明しました。興味がある場合は、以下のリンクを参照してさらに詳細を学ぶことができます。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!