《Journal of Building Engineering》：Transmission of respiratory pathogens based on real-world close contact patterns in an otolaryngology department
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耳鼻喉科高危接触行为自动监测及呼吸道传播模型构建，基于RGB-D摄像头采集319,617次近距离接触数据（平均每分钟接触次数0.17次），发现鼻部疾病咨询时感染风险最高（0.27%/min），N95+面罩防护效能达97.3%，手术口罩+面罩适用于非爆发期（84.2%）。研究首次将临床行为参数（接触时长265秒/次、距离<30cm）量化纳入传播模型，为高风险门诊防控提供数据支撑。
张楠|曹冰|张青|马慧|朱敏|刘丽辉|方天璐|肖胜兰
北京工业大学绿色建筑环境与能源高效技术重点实验室，中国北京市朝阳区平乐园100号，邮编100124
摘要
呼吸道传染病，尤其是COVID-19，对医护人员（HCWs）构成了重大威胁。耳鼻喉科是呼吸道病原体传播风险最高的临床科室之一，因为常规检查（如鼻内镜检查、喉镜检查和插管）需要长时间、非常密切的面对面接触患者的上呼吸道。在这项研究中，我们使用RGB-D（红-绿-蓝-深度）摄像头结合计算机视觉算法，自动检测并量化了真实耳鼻喉科门诊部门中的密切接触行为。在1878分钟的临床活动中，共记录了319,617次密切接触事件，涉及308名患者、160名陪同者和5名医生。基于这些真实世界的行为数据，我们开发了一个短距离呼吸道传播模型，以估计不同临床情况下医护人员感染的风险。结果表明，当假设患者是类似COVID-19的呼吸道病原体的传染源时，具体的耳鼻喉疾病类型显著影响了医生的感染风险（p < 0.05），其中鼻部疾病咨询期间的感染风险最高（0.27%）。对个人防护装备（PPE）配置的评估显示，N95口罩与面罩结合使用可提供超过97%的防护效果，这是在疫情爆发期间最有效的策略。相比之下，外科口罩与面罩结合使用可提供超过84%的防护效果，并被认为是非疫情期间的实用预防策略。这些发现将真实的耳鼻喉科临床行为与短距离呼吸道传播风险定量关联起来，为高风险门诊部门的医护人员防护和感染预防提供了数据驱动的指导。
引言
呼吸道传染病，如2019冠状病毒病（COVID-19），已成为一个关键的公共卫生问题，尤其是对于反复接触感染患者的医护人员（HCWs）而言。医院是管理呼吸道感染的一线机构，在医院各部门中，耳鼻喉科被认定为最容易发生呼吸道病原体传播的科室。
耳鼻喉科检查通常要求医护人员在距离患者上呼吸道很近的地方工作，通常在30厘米以内，例如在进行内镜检查、气管插管和喉镜检查时[1]。这些操作需要直接接触患者的鼻腔和咽部黏膜，而呼吸道病原体的病毒载量在这些部位特别高[2, 3]。患者产生的呼吸道气溶胶可以迅速污染检查室，并可能在表面和空气中存活较长时间，从而大大增加医护人员感染的风险[4, 5, 6]。
COVID-19大流行的流行病学数据突显了这一脆弱性：据报道，耳鼻喉科医生的感染率在所有医学专业中是最高的[7]。在中国武汉疫情初期，耳鼻喉科工作人员的感染率显著升高[8]。到2020年12月，有36%（125/353）的日本耳鼻喉科医生感染了COVID-19[9]，到2020年中期，伊朗一家医院的40多名耳鼻喉科医生检测呈阳性[10]。值得注意的是，首位因COVID-19死亡的医生是一名耳鼻喉科医生，这与2003年SARS疫情期间的情况类似[11]。这些观察结果强调了定量评估耳鼻喉科环境中呼吸道传播风险和防护策略的必要性。
为此，耳鼻喉科部门引入了各种个人防护装备（PPE）方案和工作流程改进措施。然而，对PPE建议的遵守情况仍然不理想[12, 13]，而且许多设施的通风条件不足，容易导致空气中的病原体积聚，从而增加医护人员和患者的暴露风险[14]。现有的耳鼻喉科感染预防指南主要基于一般的感染控制原则和专家共识[15, 16]，很少有研究将接触持续时间、人际距离和面对面朝向等行为决定因素纳入定量传播模型中。
为了解决这些问题，我们使用RGB-D摄像头和计算机视觉技术，在一家三级医院的耳鼻喉科门诊部门收集了患者、陪同者和医生之间密切接触行为的真实世界数据。然后，我们开发了一个短距离呼吸道传染病传播模型，结合这些行为数据来评估耳鼻喉科医生的感染风险，并量化不同PPE组合在不同患者人群和疾病类型下的防护效果。通过将耳鼻喉科特有的临床行为与呼吸道病原体传播风险明确联系起来，本研究为量化呼吸道感染风险和评估医院耳鼻喉科门诊部门的PPE策略提供了实证数据和理论框架。
方法
本研究主要关注密切接触传播（图1）。感染者呼出的小颗粒气溶胶可以在1.5米范围内通过吸入或沉积在面部黏膜（如口腔、眼睛或鼻子）传播给易感个体[17, 18]，这统称为密切接触传播。
密切接触行为
参与本研究的308名患者的人口统计分布见表2。我们在1878分钟内收集了281,666张RGBD图像。我们的半监督机器学习模型表现优异，头部识别率超过99.0%，面部朝向识别准确率达到97.7%。
表3总结了医生与患者之间的密切接触数据。密切接触的中位时间为265秒。
讨论
我们的研究收集了308名患者、陪同者和医生在耳鼻喉科实际诊断和治疗过程中的密切接触行为数据。以SARS-CoV-2作为模型病原体，我们开发了一个呼吸道传染病传播模型来分析行为接触并量化病毒暴露和感染风险。研究结果表明，耳鼻喉科医生在治疗感染者时面临显著的感染风险（每分钟0.26%）
作者贡献声明
刘丽辉：数据整理。朱敏：撰写——审阅与编辑，数据整理。马慧：正式分析，数据整理。张青：撰写——审阅与编辑。肖胜兰：撰写——审阅与编辑，项目管理，资金获取，正式分析，数据整理，概念构思。方天璐：数据整理。曹冰：撰写——初稿，可视化，方法学，调查，正式分析，数据整理。张楠：撰写——审阅与编辑，撰写——
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文工作的财务利益或个人关系。
伦理批准声明
本研究严格遵守伦理准则，并获得了深圳中山大学公共卫生学院医学伦理委员会的批准（批准编号：Medical Ethics [2022] No.035）。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文工作的财务利益或个人关系。
致谢
本研究得到了资本的健康改善与研究基金（编号2024-1G-5011）、国家自然科学基金（资助编号：52478074和82103963）、广东省基础与应用基础研究基金（资助编号：2025A1515011656）以及深圳科技计划（资助编号：ZDSYS20230626091203007）的支持。
