Автоматизация и Интернет вещей:рай для логистики и безопасности здравоохранения

Клем Робертсон, ветеран технических наук и основатель R4DAR Technologies , специалист в области автономии, объясняет, как автоматизация может сыграть ключевую роль в здравоохранении после COVID-19, если можно гарантировать точность и целостность собранных данных.

Национальная служба здравоохранения Великобритании (NHS) в последнее время был в авангарде каждой британской политической повестки дня. Основанное в 1948 году, это учреждение находится под постоянным давлением, стремясь обеспечить высочайшие стандарты ухода за пациентами с постоянно уменьшающимися фондами, и пользователи никогда не ценили его истинную ценность больше, чем за последние несколько недель.

С марта, несмотря на нехватку СИЗ, преданный своему делу персонал больниц и аутрич-группы сделали все возможное, чтобы отреагировать на кризис в области здравоохранения. Без их самоотверженности серьезная ситуация могла бы быть намного хуже.

После COVID-19 становится все более очевидным, насколько сектор здравоохранения по-прежнему зависит от ручных процессов для обеспечения безопасности, повседневных операций, доставки критически важных предметов снабжения и для мобилизации различных команд в чрезвычайной ситуации. Службы синего света требуют наличия укомплектованных диспетчерских пунктов для управления группами первого реагирования.

Больницы сильно зависят от кропотливых процессов при выполнении многих рутинных задач; чтобы выяснить, сколько коек занято в любой момент времени, или определить точное местонахождение потенциально жизненно важных предметов. Банки органов и исследовательские лаборатории находятся во власти благоприятных условий движения для большинства срочных поставок, а задержки в течение определенного периода времени имеют необратимые последствия.

Без участия человека?

Но что, если эти разные задачи не требуют участия человека? Что, если бы камера видеонаблюдения (CCTV) могла автоматически вращаться и фокусироваться на интересующей сцене или объекте без ручного вмешательства? Что, если бы специальные койки или оборудование для интенсивной терапии могли быть обнаружены в режиме реального времени с использованием существующей инфраструктуры безопасности в сочетании с недорогой технологией идентификации? Или что, если бы беспилотники можно было бы использовать для срочной доставки жизненно важных донорских органов или материалов для вакцинации, обеспечивая обновление статуса на разных этапах для целей отчетности и отслеживания?

По мере того, как медицинские учреждения постепенно приходят в норму, с введением новых мер безопасности автоматизация готова играть жизненно важную роль в будущем, помогая обеспечить наличие адекватных резервных систем для сбора требуемых данных о местоположении, безопасности и ситуационных данных, необходимых для выполнять эти различные задачи при минимальном контроле со стороны человека или без него.

Одной из ключевых областей, в которой сейчас можно добиться прогресса, является автоматизация процессов определения местоположения, классификации и идентификации основных активов или ключевых сотрудников, при этом имея возможность отличать их от их непосредственного окружения независимо от погоды или условий освещения. Современные технологии камер видеонаблюдения либо охватывают сцену случайным образом, либо требуют от оператора наведения камеры на конкретную область интереса.

Идеальным сценарием является полное устранение необходимости в ручном операторе, но до сих пор это было довольно сложно из-за ограничений и высоких затрат, связанных с существующими технологиями.

В настоящее время не всегда можно полагаться на точность данных камер и лидаров, чтобы получить необходимый уровень детализации во всех ситуациях, таких как плохая погода или условия освещения, или на расстояниях, превышающих 100 метров. Что необходимо, так это встроенное решение, повышающее точность данных, получаемых датчиками камеры, и тем самым предоставляющее однозначную информацию, позволяющую быстро и точно принимать решения.

Подрывной подход

Благодаря прорывному подходу к проверке и точности ситуационных и позиционных данных, возглавляемому консорциумом исследователей, ученых и коммерческих организаций, включая R4DAR Tech, реальность такого решения может оказаться не так уж и далека.

Консорциум, предназначенный для работы вместе с существующими системами видеонаблюдения, дронами и другими технологиями слежения, изучает возможность расширения своих возможностей ситуационной осведомленности, чтобы определить, что и кто там находится, где находится и что делает.

На практике это позволило бы контроллеру видеонаблюдения однозначно идентифицировать и различать ключевой персонал, такой как парамедики, полицейские или ключевые работники, в напряженной чрезвычайной ситуации с помощью маркированного видеопотока вместе с прилагаемой картой места происшествия.

Те же принципы могут быть применены к дронам и другим технологиям слежения для ускорения доставки или для отслеживания состояния оборудования, пациентов и расходных материалов, когда они перемещаются по объекту.

Автоматизация обслуживания

Медицинским организациям давно назрела технологическая перестройка, но это сдерживается множеством факторов, включая стоимость внедрения, существующую инфраструктуру и унаследованные системы / технологии. После многих лет предупреждений о том, что NHS становится все менее и менее способным справляться даже с рутинными требованиями, исход текущей пандемии может стать движущей силой, необходимой для инициирования изменений.

Автоматизация имеет большой потенциал для защиты пациентов и персонала от будущих вспышек заболеваний и приведет к значительной операционной экономии в долгосрочной перспективе. Вам просто нужно подтвердить надежность сгенерированных данных, прежде чем их можно будет применить в реальных приложениях.

Автор - Клем Робертсон, основатель R4DAR Technologies

Об авторе:

Клем Робертсон - ветеран технологий с более чем 25-летним опытом работы в области разработки встроенных систем, проектирования интегральных схем, управления программами и доставки продукции между предприятиями (B2B) на различных рынках, включая полуфабрикаты, полупроводники, радиосвязь и телекоммуникации, автомобилестроение, медицину и оборону. .

Он имеет подтвержденный опыт создания и руководства многопрофильными командами, которые предоставляют технологии мирового класса для сбора объектных / субъектных данных, и занимал руководящие должности в Plextek , Нурия и Airvana . Недавно он отстаивал и возглавлял разработку радиолокационных технологий следующего поколения для различных рынков и приложений, включая обнаружение повреждений посторонних предметов (FOD) на взлетно-посадочной полосе. Он основал R4DAR technologies в апреле 2019 года.