ワシントン大学の研究者は ウェアラブルAIシステムを開発し 薬の投与誤りをリアルタイムで 99.6%の感度と 98.8%の特異性で検出しました University of Washington researchers created a wearable AI system detecting medication delivery errors in real-time with 99.6% sensitivity and 98.8% specificity.

ワシントン大学の研究者は 薬物投与の誤りをリアルタイムで検出する ウェアラブル AI カメラシステムを開発しました Researchers at the University of Washington have created a wearable AI camera system that detects medication delivery errors in real-time. npj Digital Medicineに掲載されたこのシステムは,小瓶交換の誤差を特定する際に99. 6%の感度と98. 8%の特異性を達成した. Published in npj Digital Medicine, the system achieved 99.6% sensitivity and 98.8% specificity in identifying vial-swap errors. レーベルを読む代わりに視覚的なヒントを用いることで 処置室や緊急治療の 安全性を高め 医療従事者に薬を投与する前に警告する ことを目的としています It uses visual cues instead of reading labels, aiming to enhance safety in operating rooms and emergency care by warning providers before administering medications.