Il progetto, portato avanti dai ricercatori dell’Università di Washington, ha analizzato vari contesti sanitari. Tra cui i reparti di anestesia e pronto soccorso fino alla terapia intensiva.
La ricerca ha evidenziato quali sono gli errori più comuni riscontrati. Tra quest’ultimi spicca lo scambio di siringhe e fiale. Tale problema è spesso causato da un’errata identificazione del farmaco dovuta a un’etichettatura incompleta o sbagliata. Oppure alla selezione della fiala sbagliata. Tali errori, anche se non intenzionali, rappresentano circa il 40% degli errori di somministrazione.
Al momento, un’opzione utile per la sicurezza riguarda la scansione dei codici a barre. Purtroppo, non è una soluzione usata di continuo. Un sondaggio condotto su 109 anestesisti
ha rilevato che la scansione delle etichette è eseguita solo nel 20% dei casi. In questo contesto, il nuovo sistema di action cam indossabili si propone come uno strumento di supporto essenziale.Quest’ultimo funziona sfruttando algoritmi di machine learning. Nel dettaglio, il sistema registra gli eventi di preparazione dei farmaci, riconosce le etichette sulle fiale e sulle siringhe e avvisa il personale medico di eventuali errori prima della somministrazione.
Il prototipo sperimentale utilizza una telecamera GoPro Hero8 montata su una fascia frontale. Quest’ultima è collegata a un battery pack esterno. Inoltre, è presente un software di intelligenza artificiale in grado di analizzare in tempo reale le immagini catturate dall’action cam. Sarà questo processo a verificare la correttezza del farmaco selezionato.
Il sistema è stato addestrato su un vasto database di video in 4K, catturati in 17 sale operatorie con differenti condizioni di illuminazione e configurazioni. I test condotti hanno evidenziato un’elevata accuratezza per le action cam. Nel dettaglio, il 99,6% degli errori di scambio di fiale è stato rilevato correttamente.