Rivoluzionare l’addestramento alla RCP con CPR-Coach sfruttare l’intelligenza artificiale per il riconoscimento degli errori e la valutazione

Rivoluzionare l'addestramento alla RCP con CPR-Coach sfruttare l'intelligenza artificiale per il rilevamento degli errori e la valutazione

La Rianimazione Cardio Polmonare (RCP) è una procedura medica salvavita progettata per rianimare persone che hanno avuto un arresto cardiaco, ovvero il cuore smette improvvisamente di battere in modo efficace o qualcuno smette di respirare. Questa procedura mira a mantenere il flusso di sangue ossigenato agli organi vitali, in particolare al cervello, fino all’arrivo di assistenza medica professionale o fino a quando la persona può essere trasportata in una struttura sanitaria per cure avanzate. Eseguire la RCP richiede resistenza ma diventa semplice seguendo i movimenti corretti. Tuttavia, ci sono diverse azioni da padroneggiare, come le compressioni toraciche, le respirazioni di salvataggio e la defibrillazione precoce (avere l’attrezzatura giusta). Poiché la RCP è una competenza di emergenza vitale, è essenziale diffondere questa conoscenza fondamentale il più possibile. Tuttavia, la sua valutazione tradizionalmente dipende da manichini fisici e istruttori, con conseguenti costi di formazione elevati ed efficienza limitata. Inoltre, poiché né gli istruttori né questa attrezzatura molto specifica sono disponibili ovunque, questo approccio risulta difficilmente scalabile.

In uno sviluppo innovativo, la ricerca presentata in questo articolo ha introdotto un sistema basato sulla visione per migliorare il riconoscimento degli errori e la valutazione delle competenze durante la RCP. Questo approccio innovativo segna una significativa deviazione dai metodi di formazione convenzionali. In particolare, sono state identificate e categorizzate 13 diverse azioni di errore singolo e 74 azioni di errore composite associate alla compressione cardiaca esterna. Questa ricerca innovativa basata sulla RCP è la prima ad analizzare gli errori specifici dell’azione comunemente commessi durante questa procedura. I ricercatori hanno creato un completo set di dati video chiamato CPR-Coach per agevolare questo nuovo approccio. Di seguito è riportata una panoramica di alcuni degli errori tipici annotati nel set di dati.

https://shunli-wang.github.io/CPR-Coach/

Utilizzando CPR-Coach come loro set di dati di riferimento, gli autori hanno intrapreso un’approfondita indagine, valutando e confrontando le prestazioni di vari modelli di riconoscimento delle azioni che sfruttano diverse modalità di dati. Il loro obiettivo è affrontare la sfida posta dal problema di addestramento a singola classe e test multi-classe intrinseco alla valutazione delle competenze nella RCP. Per affrontare questo problema, hanno introdotto un quadro pionieristico chiamato ImagineNet, ispirato ai principi della cognizione umana. ImagineNet è progettato per potenziare la capacità del modello di riconoscere errori multipli nel contesto della RCP, anche con vincoli di supervisione limitata.

Nella figura seguente è presentata una panoramica del flusso di lavoro di ImagineNet.

https://shunli-wang.github.io/CPR-Coach/

Questa ricerca rappresenta un significativo passo avanti nella valutazione delle competenze della RCP, offrendo il potenziale per ridurre i costi di formazione e migliorare l’efficienza dell’istruzione sulla RCP attraverso l’applicazione innovativa della tecnologia basata sulla visione e dei modelli avanzati di apprendimento profondo. In definitiva, questo approccio ha il potenziale per migliorare la qualità della formazione sulla RCP e, di conseguenza, i risultati per le persone che vivono emergenze cardiache.

Questo è il riassunto di CPR-Coach e ImagineNet, due strumenti AI essenziali progettati per analizzare gli errori legati alla RCP e automatizzare l’attività di valutazione della RCP. Se sei interessato e desideri saperne di più, non esitare a consultare i link citati di seguito.