AURA：基于合成ICU视频开发与验证的增强非计划移除警报系统

非计划气管切除（UE）仍是ICU中严重的患者安全问题，常导致严重并发症或死亡。实时UE检测受限，主要due to获取带注释ICU视频数据的伦理与隐私挑战。我们提出增强非计划移除警报（Augmented Unplanned Removal Alert, AURA），这是一种基于完全合成视频数据集开发和验证的面向风险检测的视觉系统。通过文本到视频扩散，我们生成多样且临床上真实的ICU情景，捕捉患者行为和护理情境的范围。系统应用姿态估计来识别两种高风险运动模式：碰撞，定义为手部进入接近气管管道的空间区域，以及不安，由跟踪的解剖关键点速度量化。专家评估确认合成数据的真实性，性能评估显示碰撞检测准确率高，不安识别表现适中。本工作证明了一种新型路径，可开发面向ICU环境的隐私保护、可重复的患者安全监测系统。