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American Journal of Emergency Medicine, The

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Measurement of level of consciousness by AVPU scale assessment system based on automated video and speech recognition technology - 20/11/23

Doi : 10.1016/j.ajem.2023.09.044 
Dong Hyun Choi, MD a, g, Ki Jeong Hong, MD, PhD b, g, h, l, ⁎ , Sang Do Shin, MD, PhD b, g, h, l, Sungwan Kim, PhD a, i, j , Minhwa Chung, PhD c , Ki Hong Kim, MD b, g, h, Kyoung Jun Song, MD, PhD d, g, h, l, Minwoo Cho, PhD e, j, k, Dan Yoon f, j, Jooyoung Lee c
a Department of Biomedical Engineering, Seoul National University College of Medicine, Seoul, South Korea 
b Department of Emergency Medicine, Seoul National University Hospital, Seoul, South Korea 
c Department of Linguistics, Seoul National University College of Humanities, Seoul, South Korea 
d Department of Emergency Medicine, Seoul National University Boramae Medical Center, Seoul, South Korea 
e Transdisciplinary Department of Medicine and Advanced Technology, Seoul National University Hospital, Seoul, South Korea 
f Interdisciplinary Program in Bioengineering, Seoul National University Graduate School, Seoul, South Korea 
g Laboratory of Emergency Medical Services, Seoul National University Hospital Biomedical Research Institute, Seoul, South Korea 
h Department of Emergency Medicine, Seoul National University College of Medicine, Seoul, South Korea 
i Institute of Bioengineering, Seoul National University, Seoul, South Korea 
j Artificial Intelligence Institute, Seoul National University, Seoul, South Korea 
k Medical Big Data Research Center, Seoul National University College of Medicine, Seoul, South Korea 
l Disaster Medicine Research Center, Seoul National University Medical Research Center, Seoul, South Korea 

⁎Corresponding author at: 101 Daehak-Ro, Jongno-Gu, Seoul 03080, South Korea.101 Daehak-Ro, Jongno-GuSeoul03080South Korea

Abstract

Objective

To develop an alert/verbal/painful/unresponsive (AVPU) scale assessment system based on automated video and speech recognition technology (AVPU-AVSR) that can automatically assess a patient's level of consciousness and evaluate its performance through clinical simulation.

Methods

We developed an AVPU-AVSR system with a whole-body camera, face camera, and microphone. The AVPU-AVSR system automatically extracted essential audiovisual features to assess the AVPU score from the recorded video files. Arm movement, pain stimulus, and eyes-open state were extracted using a rule-based approach using landmarks estimated from pre-trained pose and face estimation models. Verbal stimuli were extracted using a pre-trained speech-recognition model. Simulations of a physician examining the consciousness of 12 simulated patients for 16 simulation scenarios (4 for each of “Alert”, “Verbal”, “Painful”, and “Unresponsive”) were conducted under the AVPU-AVSR system. The accuracy, sensitivity, and specificity of the AVPU-AVSR system were assessed.

Results

A total of 192 cases with 12 simulated patients were assessed using the AVPU-AVSR system with a multi-class accuracy of 0.95 (95% confidence interval [CI] (0.92–0.98). The sensitivity and specificity (95% CIs) for detecting impaired consciousness were 1.00 (0.97–1.00) and 0.88 (0.75–0.95), respectively. The sensitivity and specificity of each extracted feature ranged from 0.88 to 1.00 and 0.98 to 1.00.

Conclusions

The AVPU-AVSR system showed good accuracy in assessing consciousness levels in a clinical simulation and has the potential to be implemented in clinical practice to automatically assess mental status.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : AVPU scale, Consciousness, Video recognition, Speech recognition, Simulation


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P. 112-118 - décembre 2023 Retour au numéro
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