基于人类视线的空间时间注意力机制的气道技能评估

气道管理技能在急诊医学中至关重要，通常通过主观评估进行评估，往往无法在实际场景中准确衡量能力。本文提出了一种基于机器学习的方法，用于评估气道技能，具体指气管插管（ETI），该方法利用人类视线数据和视频录制。该系统利用由人类视线引导的注意力机制，以增强对成功和不成功ETI程序的识别。从视线点创建视觉掩码，以指导模型聚焦于任务相关区域，减少无关特征。自动编码器从视频中提取特征，注意力模块生成注意力，而分类器输出分类得分。该方法是首次将人类视线用于ETI，显示出比传统方法更高的准确率和效率。人类视线数据的整合不仅提高了模型性能，也为临床技能评估提供了一种稳健的客观工具，特别是在军事等高压环境中。结果表明，在预测准确率、灵敏度和可信度方面均有所提高，突显了该方法在急诊医学中改善临床训练和患者预后潜力。