Переполненные отделения неотложной помощи, нехватка больничных коек, недостаток оборудования и персонала — в эпоху COVID-19 больницы сталкиваются с экстремальными материально-техническими, клиническими и бюджетными нагрузками, поэтому им необходимо найти способы максимально упорядочить свои операции, не ставя под угрозу качество здравоохранения или обслуживания пациентов. Это непростая задача, поскольку они обслуживают от сотен до тысяч пациентов и посетителей ежедневно — в дополнение к врачам, медсестрам и санитарам. Медицинские учреждения представляют собой сложные объекты с разнообразными зданиями и услугами, которыми необходимо управлять (включая автостоянки, складские помещения и, конечно же, диагностические и лечебные помещения).
Чтобы обеспечить бесперебойную, безопасную и производительную работу, многие больницы вложили весомые средства и время в персонал и системы безопасности. Например, подавляющее большинство больниц внедрили видеонаблюдение для мониторинга помещений и просмотра видеозаписей инцидентов. К сожалению, практически невозможно контролировать каждую камеру видеонаблюдения в режиме текущего времени, и трудно вручную просматривать видео-доказательства после инцидента. Следовательно, сотрудники службы безопасности могут не видеть ситуации по мере ее развития, и большинство видеозаписей никогда не просматривается.
Решением этой проблемы считается видеоаналитика, которая использует искусственный интеллект и технологию Deep learning для обнаружения, идентификации, извлечения и каталогизации всех объектов, что появляются в записи, на основе классов и атрибутов. Это программное обеспечение также может использоваться для изучения поведения, такого как взаимодействие между объектами, время ожидания и пути навигации. Интеллектуальные системы видеонаблюдения часто используется в медицинских учреждениях для повышения ситуационной осведомленности посредством оповещений в текущем времени. Итак, как же видеоаналитика может использоваться в этой среде, чтобы ускорить расследование после событий, а также для получения оперативного интеллекта и управления стратегиями и принятием решений?
Ускоренный просмотр отснятого материала
ПО для видеонаблюдения с видеоаналитикой позволяет пользователям находить и просматривать видеоматериалы на нескольких видеокамерах, и применять всевозможные фильтры для просмотра только актуальной информации. Например, в случае кражи медикаментов или средств индивидуальной защиты, сотрудники службы безопасности могут сосредоточить поиск доказательств на конкретных областях, периодах времени и описаниях подозреваемого человека — например, фильтровать в видео мужчин, одетых в зеленую куртку. Используя эту технологию поиска и фильтрации, службы безопасности могут просматривать отснятые часы за считанные минуты, что весомо ускоряет расследование после инцидента. Больницы также могут использовать программное обеспечение для расследования и сбора доказательств в связи с жалобами на подозрительное поведение — быстро выявлять соответствующие кадры на основе вовлеченного персонала и заявителей, используя критерии поиска или даже технологию распознавания лиц.
Данные о тенденциях позволяют лучше контролировать и планировать ситуации
Помимо доказательств, видеоаналитика позволяет получить критически важную информацию о деятельности больниц. Путем агрегации видео-данных с течением времени, интеллектуальные IP камеры видеонаблюдения могут визуализировать данные и предоставлять отчеты для оптимизации бизнес-операций, потоков трафика в кампусах и соблюдения требований общественного здравоохранения. Пользователи могут настраивать тепловые карты и гистограммы на основе конкретных точек данных, будь то для иллюстрации того, когда и где происходит пиковое время движения транспортных средств и пешеходов, или для обнаружения горячих точек с узкими местами. Оснащенные этой информацией, менеджеры больниц могут принимать более обоснованные решения относительно кадрового обеспечения, вывесок или строительства и стратегического планирования. Используя видеокамеры с функцией подсчета людей за конкретный период времени, персонал может прогнозировать, сколько людей будет в зале ожидания в течение определенных недель или месяцев, на основе архивных данных.
Облегчение отслеживания контактов COVID-19 и социального дистанцирования
Пандемия коронавируса считается беспрецедентным и сложным вопросом для всех организаций, в задачи которых входит обеспечение безопасности на рабочем месте и здоровья населения. Из-за того, что они лечат пациентов с тяжелым острым респираторным заболеванием, в медицинских учреждениях чаще встречается повышенный уровень риска заражения коронавирусом — это означает, что персонал и посетители подвергаются серьезной опасности. Следовательно, в медицинских учреждениях еще важнее иметь возможность определять, носят ли люди маски, и ускорять отслеживание контактов для зараженных — современные комплекты видеонаблюдения и видеоаналитика имеют решающее значение для этих усилий.
Поскольку видеоаналитика может использоваться для криминалистической проверки видео-данных, технологии распознавания лиц, сходства внешности и идентификации близости, могут быть использованы для определения и отслеживания активности диагностированных людей, чтобы найти других пациентов и сотрудников, с которыми они были в контакте. Используя программное обеспечение для видеонаблюдения, руководители больниц могут защитить анонимность диагностируемого лица, а также дать ему возможность быстро уведомлять людей, подвергшихся риску, и направить их на самоизоляцию.
В больницах уже действуют повышенные стандарты безопасности, обслуживания и гигиены, однако в это непростое время им нужны технологии, которые помогут быстрее и продуктивнее предотвращать или решать общие проблемы. Инвестиции в видеоаналитику, а также уличные и внутренние IP камеры — надежный способ повысить общую безопасность.
