须月萍
- 作品数：9 被引量：37H指数：3
- 供职机构：常熟市第一人民医院更多>>
- 相关领域：医药卫生更多>>
- 一种可计时的压脉带
- 本实用新型公开了一种可计时的压脉带，属于医用工具领域。一种可计时的压脉带，包括：压板、橡皮管、箱体与电机；所述箱体具有内腔；所述压板布置在所述箱体的上端，所述压板的竖直截面形状是圆弧型，所述压板的下端固定安装推杆；所述内...
- 姜凤娅须月萍瞿明艳
- 文献传递
- 基于YOLO神经网络构建压力性损伤自动检测和分期的人工智能模型
- 2024年
- 背景随着人口老龄化,压力性损伤(PI)的发病率逐渐增加,这不仅严重影响了患者的生存质量,还增加了医保支出。然而,PI的早期发现和准确分期极大地依赖于专业培训。目的构建并测试一个用于PI自动检测和分期的人工智能模型,以提高PI诊断的实时性、准确性和客观性。方法选取常熟市第一人民医院压疮电子化管理系统中2021年1月—2024年2月的693张PI图像,将图像随机划分为训练集(551张)和测试集(142张),并按照2019年美国压疮咨询委员会(NPUAP)制订的PI预防和治疗指南分为6期,包括:Ⅰ期154张、Ⅱ期188张、Ⅲ期160张、Ⅳ期82张、深部组织损伤期57张、不可分期52张。利用基于5种不同版本的YOLOv8[nano(n)、small(s)、medium(m)、large(l)和extra large(x)]神经网络和迁移学习,建立针对PI的深度学习目标检测模型。模型评价指标包括精确度、准确率、灵敏度、特异度及检测速度等。最后,通过Ultralytics Hub平台将模型部署到手机应用程序(App)中,实现AI模型在临床工作中的应用。结果在对包含142张PI图像的测试集进行评估时,YOLOv8l版本在确保高精确度(0.827)的同时,也展现了较快的推理速度(68.49帧/s),与其他YOLO版本相比,在精确度与速度之间取得了最佳的平衡。具体而言,其在所有类别上的整体准确率为93.18%,灵敏度为76.52%,特异度为96.29%,假阳性率为3.72%。在6个PI分期中,模型预测Ⅰ期的准确率最高,达到95.97%;预测Ⅱ期、Ⅲ期、Ⅳ期、深部组织损伤期、不可分期分别取得了91.28%、91.28%、91.95%、95.30%和93.29%的准确率。就处理速度而言,YOLOv8l处理142张图像的总耗时为2.07 s,平均每秒可处理68.49张PI图像。结论基于YOLOv8l网络的AI模型能够快速、准确地对PI进行检测和分期。将该模型部署到手机App中,能够在临床实践中便携使用,具有很大的临床应用潜力。
- 王珍妮须月萍夏开建徐晓丹顾丽华
- 关键词：人工智能目标检测神经网络模型APP
- 成人患者医用粘胶剂相关性皮肤损伤预防与管理的最佳证据总结被引量：5
- 2023年
- 目的汇总成人医用粘胶剂相关性皮肤损伤预防与管理的最佳证据。方法系统化检索该主题相关文献,对纳入文献进行评价,提取、汇总证据。结果纳入3篇指南、1篇证据总结、2篇系统评价、4篇专家共识。汇总危险因素,风险评估,医用粘胶剂的储存、选择、使用和移除,皮肤护理,皮肤屏障产品与医用除胶剂,人员教育,处理等7个方面,共30条证据。结论医用粘胶剂相关性皮肤损伤的预防措施应涵盖患者住院期;建议医疗人员注重患者皮肤评估,针对性地选择医用粘胶剂,合理使用皮肤屏障和医用除胶产品,以减少皮肤损伤的发生。
- 顾梦倩曹松梅陈圣枝范伊濛邹君俊须月萍瞿明艳陈倩顾懿璐章晓丹
- 关键词：循证护理
- 简易负压封闭辅助伤口闭合技术在Ⅳ期压疮患者治疗中的应用被引量：8
- 2017年
- 目的:探讨简易负压封闭辅助伤口闭合技术在IV期压疮治疗中的效果。方法:2014年6月~2016年4月院外带入IV期压疮40例,将其随机等分为对照组及观察组,对照组采用湿性愈合敷料换药,观察组采用简易负压封闭辅助伤口闭合技术换药。比较两组患者创面完成清创后90 d伤口治疗的效果。结果:观察组疗效明显优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:简易负压封闭辅助伤口闭合技术能显著加快伤口床肉芽组织的生长,促进创面愈合。
- 须月萍吴文洁金葵
- 关键词：湿性敷料
- 帕金森病住院病人跌倒原因分析及护理对策被引量：2
- 2013年
- 对15例帕金森病病人跌倒事件进行回顾性分析,结果显示进行性步态不稳是导致跌倒的首要原因,其他依次为联合使用抗帕金森病药物、跌倒史、Barthel指数为中级、无配偶照顾等因素也是导致病人跌倒的主要原因;提示在帕金森病病人住院期间,提前进行针对性的护理干预措施是预防跌倒的必要措施。
- 须月萍
- 关键词：跌倒帕金森病安全管理
- 紫草油预防失禁性皮炎的应用研究被引量：20
- 2013年
- 目的:探讨使用紫草油在预防失禁性皮炎中的效果。方法:将60例失禁患者随机分为试验组30例和对照组30例,试验组患者在大小便后进行皮肤清洁,涂擦紫草油,对照组患者局部皮肤按常规清洁处理。结果:试验组发生失禁性皮炎5例,对照组14例,发生率分别为16.7%和46.7%,经χ2检验,差异有统计学意义(χ2=6.239,P<0.05),且两组发生失禁性皮炎严重程度比较,试验组轻度4例,中度1例,对照组轻度5例,中度8例,重度1例,经χ2检验,差异有统计学意义(χ2=8.531,P<0.05)。结论:使用紫草油能有效降低失禁性皮炎的发生率及失禁性皮炎的严重程度,且紫草油价格低廉,制作简单方便,无不良反应,值得在临床和家庭中推广使用。
- 须月萍金友红
- 关键词：紫草油皮肤护理
- 基于卷积神经网络的深度学习方法对压力性损伤分期的研究
- 2024年
- 目的构建和验证用于压力性损伤(pressure injury,PI)自动化分期的深度学习模型。方法从常熟市第一人民医院PI电子化管理系统中选取2021年1月-2023年6月期间的201张图片,将PI分为4期,其中Ⅰ期21张、Ⅱ期41张、高分期101张、深部组织损伤38张。使用基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)框架的DenseNet121、EfficientNet、ResNet101和ResNet50神经网络建立针对PI分期任务的深度学习模型;模型评价指标包括准确率、召回率、精确率、F1值和读片时间。将深度学习模型的读片表现与2位不同年资护士进行比较。最后,对性能最佳的CNN模型进行可解释性分析并对压力性损伤视频进行实时预测。结果4种深度学习模型测试集中DenseNet121展现出较好的准确性(0.895),其次为resnet50(0.816),均高于高年资护士(0.805)和低年资护士(0.756)。同时,所有深度学习模型在测试集中读片用时均<10 s,速度快于护士(均>250 s)。最后,我们使用了梯度加权分类激活映射(Gradient Weighted Class Activation Mapping,Grad-CAM)、SHAP技术,对最优模型DenseNet121进行深入分析,突显出图像中对模型判断影响较大的关键区域,并实现了对PI视频的实时预测。结论在PI风险评估方面,成功地建立了一个表现优于护士人工评估的深度学习模型。此基于计算机视觉的深度学习模型可辅助护士进行更精准的PI分期,揭示了深度学习在临床医学应用中的广阔前景。
- 陈健须月萍徐晓丹丁雨王甘红王珍妮
- 关键词：人工智能卷积神经网络
- 一种功能位减压三角枕
- 本发明公开了一种功能位减压三角枕，属于医疗辅助技术领域，包括底座，底座表面固定安装有左挡板与右挡板，左挡板与右挡板中间固定安装有枕体，右挡板表面转动连接有支腿架，右挡板内部开设有转动槽，右挡板表面开设有对称的插槽，支腿架...
- 缪洁顾丽华邹君俊须月萍
- 养老机构压力性损伤预防及护理的国内外研究进展被引量：2
- 2022年
- 阐述养老机构压力性损伤流行病学特点、风险评估、预防及护理的国内外研究现状,旨在为构建养老机构压力性损伤质量管理体系提供参考,为管理者制定相关卫生政策提供依据。
- 季怡虹须月萍魏敏赵丹
- 关键词：养老机构
