A Facial Recognition Mobile App for Patient Safety and Biometric Identification: Design, Development, and Validation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient verification by unique identification is an important procedure in health care settings. Risks to patient safety occur throughout health care settings by failure to correctly identify patients, resulting in the incorrect patient, incorrect site procedure, incorrect medication, and other errors. To avoid medical malpractice, radio-frequency identification (RFID), fingerprint scanners, iris scanners, and other technologies have been implemented in care settings. The drawbacks of these technologies include the possibility to lose the RFID bracelet, infection transmission, and impracticality when the patient is unconscious. OBJECTIVE: The purpose of this study was to develop a mobile health app for patient identification to overcome the limitations of current patient identification alternatives. The development of this app is expected to provide an easy-to-use alternative method for patient identification. METHODS: We have developed a facial recognition mobile app for improved patient verification. As an evaluation purpose, a total of 62 pediatric patients, including both outpatient and inpatient, were registered for the facial recognition test and tracked throughout the facilities for patient verification purpose. RESULTS: The app was developed to contain 5 main parts: registration, medical records, examinations, prescriptions, and appointments. Among 62 patients, 30 were outpatients visiting plastic surgery department and 32 were inpatients reserved for surgery. Whether patients were under anesthesia or unconscious, facial recognition verified all patients with 99% accuracy even after a surgery. CONCLUSIONS: It is possible to correctly identify both outpatients and inpatients and also reduce the unnecessary cost of patient verification by using the mobile facial recognition app with great accuracy. Our mobile app can provide valuable aid to patient verification, including when the patient is unconscious, as an alternative identification method.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle