初步研究发现，计算机视觉技术可以有效地在医院环境中确定正确的口罩佩戴方法

2020年初，在COVID-19疫苗和有效治疗方法广泛普及之前，普遍佩戴口罩是预防COVID-19传播的核心战略。但医院和其他要求戴口罩的地方面临着挑战。提醒患者、访客和员工佩戴口罩需要人工操作，耗时耗力。

布里格姆妇女医院(BWH)是布里格姆医疗保健系统的创始成员之一，麻省理工学院(MIT)的研究人员开始测试一种工具，使用计算机视觉算法自动监测和提醒口罩的佩戴情况。

研究小组进行了试点研究在医院自愿参与的员工发现该技术工作有效，大多数参与者报告了在医院门口与该系统交互的积极体验。研究结果发表在BMJ开放．

“改变一种行为，就像戴口罩一样，需要付出很多努力，即使是在人群中医疗专业人员该研究的主要作者、急诊医学系医学博士、MMS Peter Chai说。

“我们的研究表明，下次出现呼吸道病毒大流行时，这样的计算机可视化系统可能会有所帮助，因为口罩是医院控制感染传播的基本策略。”

“我们认识到在确保适当的口罩使用方面的挑战，以及与同事滥用口罩的人员通知相关的潜在障碍，在这里，我们描述了一种基于计算机视觉的替代方案，以及我们的同事对该平台最初可接受性的评估，”BWH医学学系和麻省理工学院机械工程系的高级作者C. Giovanni Traverso说。

在这项研究中，研究小组使用了一种计算机视觉程序，该程序是用低分辨率闭路电视静止帧开发的，用于检测口罩的佩戴情况。在2020年4月26日至2020年4月30日期间，研究人员邀请正在进入医院主要入口之一的员工参加一场测试观察性研究这对计算机视觉模型进行了测试。该团队招募了111名与系统互动的参与者，并对他们的体验进行了调查。

计算机可视化系统在100%的时间内准确检测到口罩粘附的存在。大多数参与者(87%)报告了与医院系统交互的积极体验。

该试点仅限于一家医院的员工，可能无法推广到其他地方。此外，在整个大流行过程中，人们对戴口罩的行为和态度发生了变化，并且在美国各地可能有所不同。未来的研究需要确定在医疗保健机构与其他公共机构实施计算机可视化系统的障碍。

“我们的数据表明，生活在医院设置都愿意接受使用计算机可视化系统来帮助检测和提醒有效佩戴口罩，特别是在大流行最严重的时候，作为一种在医疗紧急情况第一线服务时保护自己安全的方式，”Chai说。

“在COVID-19大流行的背景下，持续发展检测系统可以为我们提供一个有用的工具，或者为防止未来空气传播病原体做准备。”