Переповнені відділення невідкладної допомоги, брак лікарняних ліжок, нестача обладнання та персоналу — в епоху COVID-19 лікарні стикаються з екстремальними матеріально-технічними, клінічними та бюджетними навантаженнями, тому їм необхідно знайти способи максимально впорядкувати свої операції, не ставлячи під загрозу якість охорони здоров'я або обслуговування пацієнтів. Це непросте завдання, оскільки вони обслуговують від сотень до тисяч пацієнтів та відвідувачів щодня — на додаток до лікарів, медсестер та санітарів. Медичні установи являють собою складні об'єкти з різноманітними будівлями та послугами, якими необхідно управляти (включаючи автостоянки, складські приміщення та, звичайно ж, діагностичні та лікувальні приміщення).
Щоб забезпечити безперебійну, безпечну та продуктивну роботу, багато лікарень вклали вагомі кошти та час в персонал й системи безпеки. Наприклад, переважна більшість лікарень впровадили відеоспостереження для моніторингу приміщень та перегляду відеозаписів інцидентів. На жаль, практично неможливо контролювати кожну камеру відеоспостереження в режимі поточного часу, та важко вручну переглядати відео-докази після інциденту. Отже, співробітники служби безпеки можуть не бачити ситуації по мірі її розвитку, та більшість відеозаписів ніколи не проглядається.
Рішенням цієї проблеми вважається відеоаналітика, яка використовує штучний інтелект та технологію Deep learning для виявлення, ідентифікації, вилучення та каталогізації всіх об'єктів, що з'являються в записі, на основі класів та атрибутів. Це програмне забезпечення також може використовуватися для вивчення поведінки, такої як взаємодія між об'єктами, час очікування та шляхи навігації. Інтелектуальні системи відеоспостереження часто використовується в медичних установах для підвищення ситуаційної поінформованості за допомогою повідомлень в поточному часі. Отже, як же відеоаналітика може використовуватися в цьому середовищі, щоб прискорити розслідування після подій, а також для отримання оперативного інтелекту та управління стратегіями та прийняттям рішень?
Прискорений перегляд відзнятого матеріалу
ПЗ для відеоспостереження з відеоаналітикою дозволяє користувачам знаходити та переглядати відеоматеріали на декількох відеокамерах, та застосовувати всілякі фільтри для перегляду тільки актуальної інформації. Наприклад, в разі крадіжки медикаментів або засобів індивідуального захисту, співробітники служби безпеки можуть зосередити пошук доказів на конкретних областях, періодах часу та описах підозрюваної людини — наприклад, фільтрувати в відео чоловіків, одягнених в зелену куртку. Використовуючи цю технологію пошуку та фільтрації, служби безпеки можуть переглядати відзняте за лічені хвилини, що вагомо прискорює розслідування після інциденту. Лікарні також можуть використовувати програмне забезпечення для розслідування й збору доказів у зв'язку зі скаргами на підозрілу поведінку — швидко виявляти відповідні кадри на основі залученого персоналу та заявників, використовуючи критерії пошуку або навіть технологію розпізнавання облич.
Дані про тенденції дозволяють краще контролювати й планувати ситуації
Крім доказів, відеоаналітика дозволяє отримати критично важливу інформацію про діяльність лікарень. Шляхом агрегації відео-даних з плином часу, інтелектуальні IP камери відеоспостереження можуть візуалізувати дані та надавати звіти для оптимізації бізнес-операцій, потоків трафіку в кампусах та дотримання вимог суспільної охорони здоров'я. Користувачі можуть налаштовувати теплові карти та гістограми на основі конкретних точок даних, будь то для ілюстрації того, коли та де відбувається піковий час руху транспортних засобів й пішоходів, або для виявлення гарячих точок з вузькими місцями. Оснащені цією інформацією, менеджери лікарень можуть приймати більш обґрунтовані рішення щодо кадрового забезпечення, вивісок або будівництва та стратегічного планування. Використовуючи відеокамери з функцією підрахунку людей за конкретний період часу, персонал може прогнозувати, скільки людей буде в залі очікування протягом певних тижнів або місяців, на основі архівних даних.
Полегшення відстеження контактів COVID-19 та соціального дистанціювання
Пандемія коронавіруса вважається безпрецедентним та складним питанням для всіх організацій, в завдання яких входить забезпечення безпеки на робочому місці та здоров'я населення. Через те, що вони лікують пацієнтів з важким гострим респіраторним захворюванням, в медичних установах частіше зустрічається підвищений рівень ризику зараження коронавірусом — це означає, що персонал та відвідувачі наражаються на серйозну небезпеку. Отже, в медичних установах ще важливіше мати можливість визначати, чи мають люди маски, та прискорювати відстеження контактів для заражених — сучасні комплекти відеоспостереження та відеоаналітика мають вирішальне значення для цих зусиль.
Оскільки відеоаналітика може використовуватися для криміналістичної перевірки відео-даних, технології розпізнавання облич, подібності зовнішності та ідентифікації близькості, можуть бути використані для визначення й відстеження активності діагностованих людей, щоб знайти інших пацієнтів та співробітників, з якими вони були в контакті. Використовуючи програмне забезпечення для відеоспостереження, керівники лікарень можуть захистити анонімність діагностованої особи, а також дати їй можливість швидко повідомляти людей, які зазнали ризику, та направити їх на самоізоляцію.
У лікарнях вже діють підвищені стандарти безпеки, обслуговування та гігієни, однак в цей непростий час їм потрібні технології, які допоможуть швидше та продуктивніше запобігати або вирішувати спільні проблеми. Інвестиції в відеоаналітику, а також вуличні та внутрішні IP камери — надійний спосіб підвищити загальну безпеку.
