2020 年初，在广泛使用 COVID-19 疫苗和有效治疗之前，普遍佩戴口罩是防止 COVID-19 传播的核心策略。但是医院和其他强制要求戴口罩的机构面临着挑战。提醒患者、访客和员工戴口罩需要手动完成，既费时又费力。
来自布列根妇女医院 (BWH) 和麻省理工学院 (MIT) 的研究人员着手测试一种工具，该工具使用计算机视觉算法自动监控和提醒有关戴口罩的情况。
该团队在自愿参与的医院员工中进行了一项试点研究，发现该技术有效地发挥了作用，大多数参与者报告说在医院入口处与该系统进行交互的体验是积极的。研究结果发表在BMJ Open上。
“要改变一种行为，比如戴口罩，需要付出很多努力，即使是在医疗保健专业人员中也是如此，”急诊医学系的医学博士、医学硕士 Peter Chai 说。
“我们的研究表明，下次出现呼吸道病毒大流行时，像这样的计算机可视化系统可能会有所帮助，在这种情况下，掩蔽是医院环境中控制感染传播的基本策略。”
资深作者说：“我们认识到确保适当使用口罩所面临的挑战以及与基于人员的同事滥用口罩通知相关的潜在障碍，在这里我们描述了一种基于计算机视觉的替代方案以及我们的同事对该平台的初步可接受性的评估。” C. Giovanni Traverso，MB，BChir，博士，BWH 医学系和麻省理工学院机械工程系。
在这项研究中，该团队使用了一种计算机视觉程序，该程序是使用较低分辨率的闭路电视静止帧开发的，用于检测口罩佩戴情况。2020 年 4 月 26 日至 2020 年 4 月 30 日期间，研究人员邀请进入医院主要入口之一的员工参与一项测试计算机视觉模型的观察性研究。该团队招募了 111 名与系统交互的参与者，并就他们的体验进行了调查。
计算机可视化系统在 100% 的时间内准确地检测到面罩依从性的存在。大多数参与者 (87%) 表示在医院与系统交互时获得了积极的体验。
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