Automatización e IoT:una combinación perfecta para la logística y la seguridad de la atención médica

Clem Robertson, un veterano de la tecnología y fundador de R4DAR Technologies , especialista en el panorama de la autonomía, explica cómo la automatización puede desempeñar un papel clave en la atención médica a raíz de COVID-19, siempre que se pueda garantizar la fidelidad e integridad de los datos capturados.

Servicio Nacional de Salud (NHS) del Reino Unido ha estado recientemente a la vanguardia de todas las agendas políticas británicas. Fundada en 1948, esta institución está bajo una presión constante para brindar los más altos estándares de atención al paciente con fondos cada vez menores y los usuarios nunca han apreciado su verdadero valor más que en las últimas semanas.

Desde marzo, a pesar de la escasez de EPP, el personal hospitalario comprometido y los equipos de extensión han ido más allá del llamado del deber para responder a la crisis de salud. Sin su dedicación, una situación grave podría haber sido mucho peor.

Tras el COVID-19, se ha hecho cada vez más evidente la dependencia del sector sanitario de los procesos manuales de seguridad, las operaciones diarias, la entrega de suministros de urgencia y la movilización de diferentes equipos en una situación de emergencia. Los servicios de luz azul requieren salas de control con personal para administrar los equipos de primera respuesta.

Los hospitales dependen en gran medida de procesos laboriosos para muchas tareas rutinarias; para determinar cuántas camas están ocupadas en un momento dado o para determinar el paradero exacto de los suministros que pueden salvar vidas. Los bancos de "órganos" y los laboratorios de investigación están a merced de las condiciones de tráfico favorables para la mayoría de sus entregas urgentes, y los retrasos durante un período determinado tienen consecuencias irreversibles.

¿Sin participación humana?

Pero, ¿y si estas diferentes tareas no requirieran la participación humana? ¿Qué pasaría si una cámara de circuito cerrado de televisión (CCTV) pudiera girar y enfocar automáticamente una escena u objeto de interés sin intervención manual? ¿Qué pasaría si las camas especializadas o los equipos de cuidados intensivos pudieran ubicarse en tiempo real utilizando la infraestructura de seguridad existente combinada con tecnología de identificación de bajo costo? ¿O qué pasaría si los drones pudieran usarse para la entrega urgente de órganos de donantes que salvan vidas o suministros de vacunación, proporcionando actualizaciones de estado en las diferentes etapas con fines de responsabilidad y trazabilidad?

A medida que los establecimientos de atención médica regresan lentamente a la normalidad, con la introducción de nuevas medidas de seguridad, la automatización está preparada para desempeñar un papel vital en el futuro al ayudar a garantizar que haya sistemas de reserva adecuados para capturar la ubicación, la seguridad y los datos de situación necesarios para realizar estas diferentes tareas, con una supervisión humana mínima o nula.

Un área clave en la que se puede avanzar ahora es mediante la automatización de los procesos de ubicación, clasificación e identificación de activos esenciales o miembros clave del personal, y al mismo tiempo tener la capacidad de distinguirlos de su entorno inmediato independientemente del clima o las condiciones de iluminación. Las tecnologías actuales de cámaras CCTV barren la escena al azar o requieren que un operador apunte la cámara a un área de interés particular.

El escenario ideal es eliminar por completo la necesidad de un operador manual, pero esto ha sido algo desafiante hasta ahora debido a las limitaciones y altos gastos asociados con las tecnologías existentes.

Tal como están las cosas en este momento, no siempre se puede depender de la fidelidad de las cámaras de datos y de la captura de Lidars para adquirir los niveles de detalle necesarios en todas las situaciones, como el mal tiempo o las condiciones de iluminación o a distancias superiores a los 100 metros. Lo que se necesita es una solución integrada que aumente la fidelidad de los datos obtenidos por los sensores de la cámara, proporcionando así información inequívoca que permita una toma de decisiones rápida y precisa.

Enfoque disruptivo

Gracias a un enfoque disruptivo para la validación y precisión de los datos situacionales y posicionales liderado por un consorcio de investigadores, académicos y organizaciones comerciales, incluido R4DAR Tech, la realidad de tal solución podría no estar tan lejos.

Con la intención de operar junto con los sistemas de CCTV, drones y otras tecnologías de seguimiento existentes, el consorcio está investigando la viabilidad de aumentar sus capacidades de conocimiento de la situación para determinar qué y quién está ahí fuera, dónde está y qué está haciendo.

En términos prácticos, esto permitiría que un controlador de CCTV identifique y distinga de manera única al personal clave, como paramédicos, oficiales de policía o trabajadores clave, dentro de una situación de emergencia ocupada a través de un video etiquetado, junto con un mapa de ubicación adjunto del incidente.

Los mismos principios también podrían aplicarse a drones y otras tecnologías de seguimiento para acelerar la entrega o para monitorear el estado de los equipos, pacientes y suministros, mientras viajan a través de una instalación.

Automatización del servicio

Las organizaciones de atención médica necesitan una revisión tecnológica desde hace mucho tiempo, pero esto se ha visto frenado por una gran cantidad de factores, incluido el costo de implementación, la infraestructura existente y los sistemas / tecnologías heredados. Después de años de advertencias de que el NHS se está volviendo cada vez menos capaz de hacer frente incluso a las demandas rutinarias, el resultado de la pandemia actual podría ser la fuerza impulsora necesaria para desencadenar un cambio.

La automatización tiene un gran potencial para proteger a los pacientes y al personal de futuros brotes y dará lugar a importantes ahorros operativos a largo plazo. Solo necesita certificar la confiabilidad de los datos generados antes de que se puedan aplicar a aplicaciones del mundo real.

El autor es Clem Robertson, fundador de R4DAR Technologies

Acerca del autor:

Clem Robertson es un veterano en tecnología con más de 25 años de experiencia en ingeniería integrada, diseño de circuitos integrados, gestión de programas y entrega de productos de empresa a empresa (B2B) en múltiples mercados, incluidos semiconductores, radiofrecuencia y telecomunicaciones, automoción, medicina y defensa. .

Tiene un historial comprobado de creación y liderazgo de equipos multidisciplinarios que brindan tecnologías de clase mundial para la captura de datos de objetos / sujetos y ha ocupado cargos de alto nivel en Plextek , Nurija y Airvana . Recientemente ha defendido y dirigido el desarrollo de tecnologías de radar de imágenes de próxima generación para múltiples mercados y aplicaciones, incluida la detección de daños por objetos extraños en la pista (FOD). Fundó las tecnologías R4DAR en abril de 2019.