世界上第一个独立的计算机视觉和机器学习工具外科伤口感染首次在卢旺达
在科幻小说中,医生可以在病人波高科技传感器和诊断任何困扰他们的闪光和交响乐的哔哔声,嗡嗡声。现在,一项新的AI-enabled诊断工具是帮助地球上的太空时代的梦想。新工具,促进手术后的后续治疗妇女在家恢复剖腹产在卢旺达,农村是一个跨国的结果,多方面的合作研究人员,临床医师,和社区卫生工作者从哈佛医学院麻省理工学院,健康伙伴,卢旺达Insightiv远程医疗科技公司。
而超过世界各地的800名妇女每天死妊娠和分娩并发症,孕产妇死亡率近几十年来在卢旺达已经急剧下降。孕产妇死亡的快速下降的一个原因是改善获得全面的产科保健,包括增加手术能力,它允许更大的访问为女性需要剖腹产。
然而,剖腹产一直伴随着日益增长的使用增加产后手术并发症,如外科伤口感染。尽管卢旺达一个健壮的社区卫生系统提供了非手术常规随访护理交付新妈妈的家庭、社区卫生工作者并非训练提供post-cesarean护理,所以通过剖腹产分娩的妇女必须前往诊所和医院的产后护理。的想法便携式计算机降落凡间的诊断工具当团队出现的早期研究表明,超过10%的女性分娩在卢旺达开发术后手术部位感染,对那些生活进一步风险最大的医院,去诊所或医院常规手术随访身体上的和在财务上这些新妈妈的负担。
在最新版本的工具是一个智能手机应用,指导社区卫生工作者的整体状态评估和包括一个基于图像的部位感染诊断指南基于机器学习的算法。该工具可以呈现一个准确诊断的10倍,平均精度高于远程进行训练的诊断检查图像。
虽然早期版本的工具依赖互联网连接来访问远程服务器执行计算机视觉计算,最新版的工具被设计用来执行所有本地工作,社区卫生工作者的手持智能手机,被认为是第一个报道实例手术伤口的机载计算机视觉和机器学习分析。
该项目被评为第一名的美国国立卫生研究院的技术对孕产妇健康7月28日加速器挑战。挑战是为了刺激和奖励原型的发展低成本、现场即时诊断工具条件与孕产妇和婴儿死亡率和妊娠和分娩的并发症,根据美国国立卫生研究院。
伯大尼Hedt-Gauthier全球健康和副教授社会医学HMS Blavatnik学院和挑战项目团队的队长,说她和他的同事们正计划投入500000美元的现金奖励项目的进一步研究和开发。他们和其他获奖团队将讨论他们的工作8月4日的网络研讨会。
团队的其他领导人包括罗伯特·里维耶洛HMS布莱根妇女医院的外科副教授和全球卫生和社会医学副教授,艾德琳Boatin, HMS助理教授产科,妇科和生殖生物学麻省总医院、拉班Bikorimana,文森特•Cubaka弗雷德·Kateera和安妮Niyigena从健康伙伴在卢旺达,Audace Nakeshimana Insightiv AI,移动技术集团的董事和丰富的弗莱彻,在麻省理工学院机械工程系。
识别问题,开发解决方案
“对我来说,全球卫生工作应重点解决具体问题定义与那些提供护理的临床医生合作,我们正在努力照顾病人,我们寻求服务的社区,专注于改善卫生公平,“Hedt-Gauthier说。
团队的剖腹产的初始评估结果在卢旺达包括一些令人吃惊的发现,如手术部位感染率高。几个因素导致手术部位感染,包括获得安全卫生,特别是在旱季。最近的一项研究发现,大多数女性通过剖腹产交付在卢旺达换取后续护理;然而,团队的研究还发现,超过77%的女性需要去诊所随访遭受灾难性的金融损失由于治疗费用,运输,甚至失去了工作,与卢旺达的健壮的全民医疗保险。
参与社区卫生工作者来支持女性在复苏可能提供一个安全的和更多的优先选择。“从这个项目我们已经学到了很多,”里维耶洛说。”的一个重要教训是重要的是牢记大局。不仅仅是手术室重要,重要的是整个医院,病人的家庭生活,挑战的往返诊所和医院很远。”
一步一步
“解决孕产妇健康问题在一个缺医少药社区是一个异常复杂的挑战,“Boatin说。“你必须理解临床情况在其社会背景。当你添加额外的复杂性水平培训卫生保健工作者提供一个新的服务的同时要建立一项新技术,你需要汇集患者和临床医生、社会科学家和技术人员合作,每个人都可以听到的声音。”
“一旦你开始谈话,你必须让他们当你朝着一个解决方案,一步一步,“Boatin补充道。
在这种情况下,这意味着谨慎开发,测试和评估的一系列工具,旨在使社区卫生工作者确定女性是否剖腹产需要前往诊所可能感染或其他问题。累积到当前工具开始用一个简单的面对面或电话问卷调查,然后启用远程医疗手术部位分析使用手机文本图像从田间诊断医生在诊所或医院,并最终以多个版本的计算机视觉和机器学习工具。
“在我们开始工作之前,差距在产后护理和它们对结果的影响主要是通过剖腹产手术生的母亲不为人知,”弗雷德说Kateera,首席医疗官健康伙伴在卢旺达和全球卫生公平的大学讲师。“快进几年,我们不仅为社区的可行性提供强有力的证据使用的技术来提供后续照顾新妈妈在自己的家里,我们使用数据从这个研究的综合配套通知当地疾病预防控制中心的发展洗编程改善我们的抗生素管理,减轻灾难性支出病人和他们的照顾者,”Kateera指出。
“我们高兴地花一些时间来庆祝取得的成就,但是我们也兴奋地进一步挖回来,看看我们可以与这个关键实现科学,”他说。
该集团目前正在将计算机视觉诊断C-section-and探索是否anemia-another常见的并发症热成像可能更准确、更适用于其他人群彩色摄影自热成像不太依赖肤色,,可以,可以混淆不同的计算机视觉算法。
Hedt-Gauthier说她很兴奋的工作正在承认和强调多学科的重要性,multiperspective方法,团队了。
“我们的团队包括技术人员、临床医生、研究人员和实现者,“Hedt-Gauthier说。“朝着一个解决方案,既创新又可行的,能接受的病人和卫生保健工作人员,并集成现有系统内需要不同专业知识。”
数字医疗一直交替吹捧为近乎魔术解决全球健康问题或诋毁另一个想法从特权社区,而不是带来更大的股票会加剧现有的差距。
“数字全球卫生的最终目标不应该开发一个很酷的工具,不工作在资源匮乏的地区,或为其他研究人员发表在杂志的一篇论文阅读。它应该是帮助最需要的人生活更健康的生活,”Hedt-Gauthier说。“唯一的办法是通过合作,建立深度合作,并保持持续关注的目标健康股本和解决问题需要的病人。”
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