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華為云 X 久心醫療丨AI助力AED培訓 賦予心跳科技的力量

健康知識養生常識

AED為心臟除顫贏得“黃金時間”
心源性猝死(SCD)位列第二大主要死亡原因 ， 心臟驟停發生的對象可能是任何人 。 據統計 ， 90%的心臟猝死事件發生在院外 ， 一旦發生心臟驟停 ， 若能在4分鐘內進行有效搶救 ， 獲救成功率可達40%以上(被公認為“黃金四分鐘”) 。 電擊除顫AED是心臟性猝死的唯一急救措施 ， 為心臟驟停患者成功轉復心律帶來了可能 。 同時 ， 可代替醫師 ， 自主分析病人心律 ， 并判斷是否需要電擊治療 ， 普通人也可使用 。 打破了院內傳統醫療器械的局限 ， 服務受眾更多 。
雖然AED的普及率逐年提升 ， 但目前我國對于自動體外除顫器(AED)和心肺復蘇急救知識普及率仍較低 。 數據顯示 ， 發達國家急救知識普及率接近九成 ， 中國僅為1% ， 很多地區學校尚未開設急救知識課程 ， 急救培訓遠遠不能滿足社會需求 。 急救培訓普及刻不容緩 ， 中國紅十字系統目前每年培訓急救人員目標為百萬余名 ， 需求巨大 。
構建AED培訓系統用心守護生命
在國內的急救設備AED培訓當中 ， 僅有美國AHA、紅十字會、地方120系統三大標準能夠培訓、頒發AED證書 ， 若要通過以上三個機構進行培訓并取得證書需要耗費較大的人力、財力 。
久心醫療是心血管領域院前急救產品和解決方案提供商 ， 公司成立于2012年 ， 是國內首家獲得國產三類醫療器械AED注冊證的民族企業 ， 也是2022年北京冬奧會AED設備提供商 。 久心AED已覆蓋全國31個省(自治區、直轄市) ， 超100座城市 ， 并進駐毛主席紀念堂、抗戰紀念館、故宮博物院等國家一級博物館 。 公司秉承“持久創造卓越、用心守護生命”的質量方針 ， 致力于為心律異?；颊咛峁└咝?、優質的解決方案 ， 賦能院前急救 ， 推動中國公共除顫實現生態化布防 。
華為云 X 久心醫療丨AI助力AED培訓 賦予心跳科技的力量
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為了擺脫以往依靠AED培訓人工考核的方式 ， 引領AED培訓輕量化、低成本化 ， 久心醫療和華為(蘇州)人工智能創新中心聯合開發了AED心肺復蘇動作AI輔助測評系統 ， 該系統涵蓋培訓考核視頻上傳、動作識別以及對動作標準度的AI算法分析等 ， 有效利用算法提高AED培訓考核的效率 ， 同時加強考核客觀性 ， 降低考核人力成本 ， 實現AED心肺復蘇動作在線測評 ， 輔助培訓人員快速給出操作打分 ， 指導學員改進 。
AED培訓考核時 ， 培訓者在指定區域完成急救動作 ， 通過三腳架固定相機位置和角度進行錄制 。 錄制完的視頻上傳至云端 ， 調用華為云的算法接口進行異步分析 ， 給出相關急救動作發生時間點和持續時間 ， 輔助完成考核打分 。
AI賦能AED培訓考核共同灌注生命動力之源
在久心醫療與華為云攜手進行AI輔助測評系統的設計中 ， 將考核打分方案分為四個階段 ， 即關鍵部位識別跟蹤、姿態關鍵點估計、時序數據多模態融合 ， 動作評分估計 。 關鍵部位識別跟蹤階段：通過目標檢測神經網絡識別視頻錄像中假人和學員的身體關鍵部位 ， 并進行持續跟蹤 。 姿態關鍵點估計階段：依靠姿態關鍵點估計神經網絡對手部、軀干等關鍵點計算 ， 能夠識別手臂是否垂直等關鍵姿態 ， 判別動作準確性 。 時序數據多模態融合階段：基于圖像與關鍵點的時序動作識別神經網絡 ， 融合邏輯規則+深度學習結構化信息 ， 多模態融合分析 ， 輸出結構化動作識別結果 。 動作評分：借鑒紅十字會系統北京專家的培訓經驗 ， 依據華為云AI深度學習算法識別結果 ， 實現對整個培訓動作準確度打分 。
華為云在AED培訓過程動作識別的算法實現：
華為云算法會對已上傳至OBS服務的離線視頻 ， 輸出原子粒度的動作信息并進行結構化(發生時間、持續時間等) ， 輸出結果存儲在OBS中 。 上層業務需要調用OBS接口、獲取算法識別結果 。 同時業務系統對動作的順序性、完備性等規則進行判斷 ， 最終給出得分結果 。 整個算法設計是通過深度學習進行半結構化信息提取 ， 降低問題復雜度 。