基于YOLOv8人工智能目标检测技术的血液透析静脉针脱落出血监测模型研究

本研究针对血液透析中静脉针脱落(VND)导致的致命出血风险，开发了基于YOLOv8的出血检测模型(BDM)。通过模拟血液训练集与真实患者测试集对比验证，BDM的F1-score达0.92，较传统VGG16分类模型(BICM)显著提升。该技术通过实时矩形框标记出血位置，降低背景干扰，为远程监护提供可视化解决方案。

　　

血液透析治疗中，静脉针脱落(VND)虽发生率不高，但每分钟200-500 mL的失血速度可在短时间内导致失血性休克。传统静脉压力报警存在69%的漏检率，而现有光学传感器等方法又面临汗液干扰、设备脱落等局限。日本广岛县东广岛市Sun Clinic的临床工程团队独辟蹊径，将计算机视觉技术与医疗安全需求相结合，提出基于监控摄像头和人工智能的实时出血监测方案。

研究团队采用YOLOv8目标检测算法构建出血检测模型(BDM)，通过模拟血液创建包含3070张图像的训练集（含1534张出血场景），并采集24名真实患者的991张测试图像。关键技术包括：1）使用模拟血液构建多变量训练数据集；2）采用五折交叉验证优化YOLOv8模型参数；3）建立对比模型BICM（基于VGG16）；4）通过交并比(IoU)和平均精度(mAP)等指标评估性能。

【模型训练分析】
训练曲线显示，BDM在20个epoch后趋于稳定，mAP@0.5:0.95接近0.9。验证损失始终低于训练损失，表明模型未出现过拟合。

【精度对比】
在测试集上，BDM对出血类的检测F1-score达0.92（95% CI 0.90-0.94），显著高于BICM的0.81。其中召回率(Recall)提升尤为明显（0.94 vs 0.85），证明目标检测模型能更有效识别真实出血场景。

【误判特征】
64.4%的假阳性来自红色床单干扰，13.3%源于透析器误判。正常手臂识别准确率较低（AP@0.5仅0.66），主要因白色床单与手臂边界模糊所致。

这项研究证实，基于YOLOv8的实时目标检测技术可显著提升VND识别准确率，其可视化报警机制比传统分类模型更利于临床解读。尽管存在红色物品干扰等局限，该方案无需接触式传感器，通过普通监控设备即可实现，为透析室安全监护提供了创新思路。特别对于痴呆症等高风险患者，这种非接触式监测能有效弥补人工监护的盲区。未来研究需在真实血液检测、多患者同步监控等方面进一步优化，推动该技术向临床转化。