論文の概要: Video-Based Inpatient Fall Risk Assessment: A Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07565v1
• Date: Thu, 27 May 2021 13:02:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-20 16:03:53.037574
• Title: Video-Based Inpatient Fall Risk Assessment: A Case Study
• Title（参考訳）: ビデオによる転倒リスク評価 : 症例報告
• Authors: Ziqing Wang, Mohammad Ali Armin, Simon Denman, Lars Petersson, David Ahmedt-Aristizabal
• Abstract要約: 入院中の転倒は、病院や医療施設で深刻な安全上の問題である。 患者監視のためのビデオ分析の最近の進歩は、継続的な活動監視を通じてこのリスクを低減するために、非侵襲的な方法を提供している。 本稿では,患者の転倒リスクを監視できるビデオベースシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.712621878547697
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inpatient falls are a serious safety issue in hospitals and healthcare facilities. Recent advances in video analytics for patient monitoring provide a non-intrusive avenue to reduce this risk through continuous activity monitoring. However, in-bed fall risk assessment systems have received less attention in the literature. The majority of prior studies have focused on fall event detection, and do not consider the circumstances that may indicate an imminent inpatient fall. Here, we propose a video-based system that can monitor the risk of a patient falling, and alert staff of unsafe behaviour to help prevent falls before they occur. We propose an approach that leverages recent advances in human localisation and skeleton pose estimation to extract spatial features from video frames recorded in a simulated environment. We demonstrate that body positions can be effectively recognised and provide useful evidence for fall risk assessment. This work highlights the benefits of video-based models for analysing behaviours of interest, and demonstrates how such a system could enable sufficient lead time for healthcare professionals to respond and address patient needs, which is necessary for the development of fall intervention programs.
• Abstract（参考訳）: 入院は病院や医療施設において深刻な安全上の問題である。 患者監視のためのビデオ分析の最近の進歩は、継続的な活動監視によってリスクを軽減できる非介入的な手段を提供する。 しかし, 転倒リスク評価システムは文献上ではあまり注目されていない。 先行研究の大半は転倒イベントの検出に焦点を合わせており、急激な転倒を示すような状況は考慮していない。 そこで本研究では,転倒の危険を監視できる映像ベースのシステムを提案するとともに,転倒を予防するための安全でない行動をスタッフに警告する。 シミュレーション環境に記録された映像フレームから空間的特徴を抽出するために,人間の位置推定と骨格ポーズ推定の最近の進歩を活用する手法を提案する。 身体の位置を効果的に認識し,転倒リスク評価に有用な証拠を提示できることを実証した。 本研究は,興味のある行動を分析するためのビデオベースのモデルの利点を強調するとともに,このようなシステムが,医療従事者が患者のニーズに応え,対処するための十分なリードタイムを実現する方法を示す。

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