Estudo piloto considera a tecnologia de visão computacional eficaz para determinar o uso adequado de máscara em um ambiente hospitalar

Imagens de amostra do sistema de máscara de visão computacional, o sistema (A) é capaz de detectar tanto a detecção positiva individual de adesão da máscara (B), não adesão da máscara (C) quanto adesão e não adesão simultâneas (D). A detecção positiva resulta em uma caixa delimitada azul ao redor do indivíduo usando uma máscara. A não adesão é indicada por uma caixa delimitadora rosa ao redor do indivíduo que não está usando máscara. Ambos os indivíduos na figura consentiram que suas imagens fossem publicadas neste manuscrito. Os indivíduos na imagem não são pacientes. Crédito: BMJ aberto (2022). DOI: 10.1136/bmjopen-2022-062707

No início de 2020, antes que as vacinas e os tratamentos eficazes contra a COVID-19 estivessem amplamente disponíveis, o uso universal de máscaras era uma estratégia central para prevenir a transmissão da COVID-19. Mas hospitais e outros ambientes com obrigatoriedade de máscara enfrentaram um desafio. Lembrar pacientes, visitantes e funcionários de usar máscaras precisava ser feito manualmente, o que consumia muito tempo e mão de obra.

Pesquisadores do Brigham and Women’s Hospital (BWH), membro fundador do sistema de saúde Mass General Brigham, e do Massachusetts Institute of Technology (MIT) decidiram testar uma ferramenta para automatizar o monitoramento e lembretes sobre a adesão à máscara usando um algoritmo de visão computacional.

A equipe realizou um estudo piloto dentre hospital os funcionários que se voluntariaram para participar e constataram que a tecnologia funcionou de forma eficaz e a maioria dos participantes relatou uma experiência positiva ao interagir com o sistema na entrada de um hospital. Os resultados do estudo são publicados em BMJ aberto.

“Mudar um comportamento, como o uso de máscara, exige muito esforço, mesmo entre profissionais de saúde”, disse o principal autor Peter Chai, MD, MMS, do Departamento de Medicina de Emergência.

“Nosso estudo sugere que um sistema de visualização de computador como este pode ser útil na próxima vez que houver uma pandemia viral respiratória para a qual o mascaramento é uma estratégia essencial em um ambiente hospitalar para controlar a propagação da infecção”.

“Reconhecemos os desafios para garantir o uso apropriado de máscaras e as possíveis barreiras associadas à notificação pessoal de uso indevido de máscaras por colegas e aqui descrevemos uma alternativa baseada em visão computacional e a avaliação de nossos colegas sobre a aceitabilidade inicial da plataforma”, disse o autor sênior C. Giovanni Traverso, MB, BChir, Ph.D., do Departamento de Medicina da BWH e do Departamento de Engenharia Mecânica do MIT.

Para o estudo, a equipe usou um programa de visão computacional que foi desenvolvido usando quadros estáticos de televisão de circuito fechado de resolução mais baixa para detectar o uso de máscaras. Entre 26 de abril de 2020 e 30 de abril de 2020, os pesquisadores convidaram os funcionários que estavam entrando em uma das principais entradas do hospital para participar de um estudo de observação que testaram o modelo de visão computacional. A equipe inscreveu 111 participantes que interagiram com o sistema e foram entrevistados sobre sua experiência.

O sistema de visualização por computador detectou com precisão a presença de aderência da máscara em 100% das vezes. A maioria dos participantes – 87% – relatou uma experiência positiva ao interagir com o sistema no hospital.

O piloto foi limitado a funcionários de um único hospital e pode não ser generalizável para outras configurações. Além disso, comportamentos e atitudes em relação ao uso de máscaras mudaram ao longo da pandemia e podem diferir nos Estados Unidos. Estudos futuros são necessários para identificar as barreiras à implementação de sistemas de visualização por computador em ambientes de saúde versus outras instituições públicas.

“Nossos dados sugerem que indivíduos em uma ambiente hospitalar são receptivos ao uso de sistemas de visualização de computador para ajudar a detectar e oferecer lembretes sobre o uso eficaz de máscaras, principalmente no auge de uma pandemia, como forma de se manterem seguros enquanto atendem na linha de frente de uma emergência de saúde”, disse Chai.

“O desenvolvimento contínuo de sistemas de detecção pode nos fornecer uma ferramenta útil no contexto da pandemia de COVID-19 ou na preparação para prevenir a propagação de futuros patógenos transmitidos pelo ar”.