基于视觉智能分析的手卫生精准监测系统构建与临床应用效果研究OA

目的构建并评价一套基于人工智能视觉分析技术的无感化、实时手卫生精准监测系统,以解决传统监测模式中的霍桑效应、数据滞后及人力成本高昂等问题,探索数据驱动的感染防控新模式。方法采用自身前后对照研究设计,于2025年1月至8月在我院中心手术室进行试点。系统由集成掌纹识别、高清摄像与边缘算力的“智能镜”硬件,以及基于改进卷积神经网络(CNN)的手部动作识别算法构成。通过8个月的部署,对比系统应用前后医务人员手卫生的依从率、正确率及知识考核达标率。采用SPSS 26.0软件进行统计分析,计量资料采用均数±标准差表示,组间比较采用配对t检验;计数资料采用率(%)表示,组间比较采用2检验。结果系统应用后,医务人员手卫生依从率由基线期的(78.5±5.2)%显著提升至(92.8±3.1)%(t=12.347,P<0.001);手卫生操作正确率由(85.4±4.8)%提升至(97.6±2.3)%(t=15.892,P<0.001);手卫生知识考核达标率由80.1%提升至95.4%(χ^(2)=58.632,P<0.001)。系统实现了对洗手步骤、时长、顺序的毫秒级识别与实时纠错反馈。结论基于视觉智能分析的手卫生监测系统能够客观、持续、无感地监测手卫生行为,并通过实时反馈机制有效提升医务人员的依从性与操作规范性。该模式为医院感染控制从“经验管理”向“数据驱动”的精准防控转型提供了可行的技术路径与实践参考。