Підвищення обізнаності за допомогою відеоаналітики в медичних установах

Фізична безпека в медичних установах надзвичайно важлива не тільки для захисту персоналу та пацієнтів, а й цінних запасів, приміщень та лабораторій. У медичних установах, від відсіків швидкої допомоги до стоянок та складів медичного приладдя, працюють сотні людей, а також бувають відвідувачі, які перетинають територію щодня.

Як і в багатьох організаціях, клініки вимагають всебічної ситуаційної обізнаності. Персонал повинен бути постійно та повністю інформований про те, що відбувається в кожній зоні будівлі. Спостереження за всіма областями цих об'єктів може бути непростим завданням, тому більшість медичних установ використовують камери відеоспостереження для моніторингу та ведуть відеозапис, тому будь-які незвичайні дії або інциденти можуть бути розслідувані далі після факту. Але навіть з комплектами відеоспостереження виникають проблеми. Існує обмежений персонал служби безпеки для активного моніторингу цих відеокамер в режимі поточного часу, і коли інциденти відбуваються, співробітники служби безпеки можуть навіть не підозрювати про них.

Програмне забезпечення для відеоаналітики, розроблене за допомогою технологій штучного інтелекту та Deep Learning, долає ці перешкоди, обробляючи записи відеоспостереження для виявлення, ідентифікації, класифікації та індексації об'єктів у відеоматеріалах — від людей до транспортних засобів та інших предметів, а також їх атрибути. Використовуючи цю технологію, користувачі системи відеоспостереження можуть встановлювати контрольні показники для нормальної поведінки або умов, а потім використовувати це розуміння для виявлення аномалій та відправлення повідомлень в режимі поточного часу — щоб повідомити персонал, коли ситуація може зажадати більш ретельного моніторингу або втручання. Наприклад, коли людина виявлена в заздалегідь встановленій області, яка вважається безпечною або забороненою, може бути запущено оповіщення, що дозволяє службі безпеки розслідувати інцидент, коли він розгортається. Завдяки такому ПЗ для відеоспостереження, служба безпеки та персонал лікарні можуть активно запобігати проблемам або інцидентам, та швидко реагувати на висхідні ситуації. Нижче наведені деякі приклади.

Мінімізація ризиків крадіжок та злочинності

Можливість оповіщення або залучення охоронної сигналізації за допомогою відеоаналітики, для виявлення сторонніх людей в чутливих зонах (особливо в незвичайний час або протягом підозрілих періодів часу) — ще одна перевага відеоспостереження зі штучним інтелектом. Якщо стороннього виявлено поряд зі сховищем медикаментів, співробітники служби безпеки можуть захотіти уважніше стежити за його діяльністю та ініціювати оповіщення, щоб привернути до неї увагу. Вони могли б додатково уточнити це на основі правил, налаштувавши оповіщення для часу дня та ночі, коли доступ до ліків або конкретних витратних матеріалів обмежений, або встановивши порогове значення для кількості людей, які можуть перебувати в цьому приміщенні. Ця підвищена ситуаційна обізнаність допоможе лікарням та медичним закладам запобігти крадіжці ліків для незаконного перепродажу або зловживання.

На додаток до визначення того, чи є люди в забороненій зоні, технологія розпізнавання облич допомагає ідентифікувати людей на цій території, щоб визначити, чи дозволено їм перебувати там. Програмне забезпечення для розпізнавання облич здатне розпізнавати особистість людини по фото або відео. У тих юрисдикціях, де це дозволено, цю технологію можна використовувати для порівняння облич у відеопотоці з зображеннями, які знаходяться в цифровому списку дозволених облич. Коли чоловік, якого виключено з налаштованого списку спостереження, з'являється в полі зору IP камери відеоспостереження на території лікарні, система безпеки буде повідомлена про це, щоб співробітники могли відповідним чином відреагувати на ситуацію.

Відстеження пацієнтів з групи підвищеного ризику

Точно так само можна створювати списки спостереження для пацієнтів з діагнозом хвороби Альцгеймера або деменції, а також з психічними захворюваннями, тому попередження можуть запускатися (якщо вони виходять зі своїх палат) на основі розпізнавання облич та аналізу перетину лінії — і можна швидко шукати записи, щоб точно визначити їх місцеперебування. Це допоможе запобігти всілякі проблеми з пацієнтами з групи підвищеного ризику.

Запобігання скупчення натовпу в залах очікування

У лікарнях намагаються уникати багатолюдних залів очікування, а також чутливих зон, таких як відділення інтенсивної терапії або відділення невідкладної допомоги. Тому буде корисним налаштувати інтелектуальне відеоспостереження, щоб викликати оповіщення про підрахунок людей для визначення кількості людей в районі та відправлення повідомлень, коли попередньо встановлений поріг заповнення приміщення був перевищений. Негайне повідомлення про формування натовпу допомагає уникнути зайвих хвилювань.

Контроль пішохідного та транспортного руху

У багатьох областях медичного закладу керівникам служб безпеки часто важливо знати про незвичайні сплески руху пішоходів або транспортних засобів, на дорогах та стоянках всередині медичних установ, щоб запобігти або активно реагувати на затори на дорогах. Сповіщення, засновані на підрахунку, можуть повідомляти персонал про людні або недостатньо використовувані зони та дозволяти їм перенаправляти трафік в інші зони паркування, в'їзди та виїзди.

Крім того, в лікарнях, як правило, є аптеки та столові, де оповіщення на основі підрахунку можуть повідомляти персонал про те, де можуть утворитися надмірно довгі черги. Потім співробітники можуть переконатися, що передбачено досить обслуговчого персоналу для задоволення попиту клієнтів.

Профілактичне обслуговування та чистота приміщень

Менеджери об'єктів також можуть використовувати оповіщення в режимі поточного часу, щоб поліпшити планування очищення та технічного обслуговування будівлі. Налаштовані оповіщення в режимі поточного часу здатні повідомляти менеджерів щоразу, коли досягається конкретний поріг людей, що заходять в вестибюль або туалет. Потім менеджери можуть направити обслуговчого персонал для очищення території по мірі необхідності.

У сфері охорони здоров'я ситуаційна обізнаність вважається ключем до підвищення загальної безпеки, захисту та здоров'ю пацієнтів та персоналу. Технологія відеоаналітики довела свою дієвість в наданні оперативних інтелектуальних даних в поточному часі, необхідних для активного моніторингу та профілактичного втручання в інциденти. Це логічний спосіб для медичних установ максимізувати інвестиції в відеоспостереження.