Akıllı ağ cihazlarına neyi görüntülediklerini anlamayı 'öğreterek', ortamları analiz etmek ve gerçek zamanlı veriler sağlamak mümkün.

Bir sağlık tesisinde aynı anda çok sayıda olay meydana gelebilir ve personelin her acil senaryoyu kendi başına takip etmesi neredeyse imkansızdır. Bu nedenle yapay zeka, gerçek zamanlı olarak haberdar olmanızı ve acil konularla derhal ilgilenebilmenizi sağlamada çok önemli bir rol oynayabilir.

Örneğin, düşme ve "yataktan çıkma" algılama gibi nesne konumu işlevleri, bir hastanın düşme riski altında olduğu düşünüldüğünde uyarı vermek için kullanılabilir. Teknoloji, hastanın iskelet çerçevesini oluşturarak, herhangi bir kişisel tanımlanabilir bilgi (PII) toplamaya gerek kalmadan bir hastanın düştüğünü tespit edilebilmesini sağlar. 

Aynı teknoloji, bir hastanın ne zaman yataktan kalktığını, ne kadar süredir yatakta olmadığını ve yataktan yere düşüp düşmediğini tespit etmek için de kullanılabilir. Bu, düşme riski olduğu düşünülen bir hasta risk altında olduğunda minimum müdahale süresi sağlayarak, olayı gerçekleşmeden önce önleme veya bir yaralanma durumunda tıbbi personeli derhal bilgilendirme olanağı sağlar. Wisconsin'deki bir sağlık kuruluşu, pilot olarak uyguladığı düşme önleme programı sırasında düşmelerde %80 azalma yaşamıştır.

Bu arada, ses algılama yapay zekası öksürüğü otomatik olarak izlemek ve hatta öksürüğün ritmini ve şiddetini ölçmek için kullanılabilir. Teknoloji, diğer uyarı işaretlerinin yanı sıra saldırganlığı ve telemetri ve fizyolojik alarmları da tespit edebilir. Yapay zeka, sağlık hizmetleri de dahil olmak üzere çok çeşitli sektörlere sayısız fayda sağlıyor. Hasta bakımından bir hastanenin operasyonlarını yönetmeye kadar çok çeşitli süreçler, yapay zeka ile geliştiriliyor. Bu teknolojiyi benimsemenin getireceği verimlilik artışları elbette önemli, ancak bu bir değişim değil güçlendirme amacına yönelik.

 İşte yapay zekanın halihazırda sağlık hizmetlerini dönüştürdüğü bazı önemli örnekler.

Hastaneler geniş ve açık alanlardır. Herhangi bir zamanda çok sayıda hasta, personel ve ziyaretçi alanlarda dolaşmaktadır ve bu da her hastaya ve personele gereken ilgiyi gösterirken tüm tesisi izlemenin zor olabileceği anlamına gelir. Yapay zeka, önceden tanımlanmış durumları ve olayları otomatik olarak tespit edip uyararak bu yükü hafifletmeye yardımcı olabilir. Teknoloji, durumsal farkındalığa büyük ölçüde yardımcı olur ve güvenlik personelini saldırgan ve diğer endişe verici davranış türlerine karşı canlı olarak uyarabilir.

Bir hasta belirli bir süre boyunca yerde kalırsa veya hareket etmezse, bir sağlık personeli derhal uyarılabilir ve en uygun müdahale süresi sağlanabilir. Nesne konum takibi, başıboş dolaşanlara da uygulanabilir ve sonuçta bebek kaçırma gibi suç faaliyetleri önlenebilir. 

Sağlık birimlerinde genellikle personel/hasta oranı sınırlıdır. İş akışlarının otomatikleştirilmesine yardımcı olmak ve hasta ihtiyaçları ve diğer daha acil konularla ilgilenmek için size daha fazla zaman sağlamak için yapay zekaya ihtiyaç duyulur. Örneğin, bir odada kaç kişi olduğu (acil servisin aşırı kalabalık olup olmadığını veya kabul masasında uzun bir sıra olup olmadığını tespit etmek için kullanışlıdır), tesiste kaç araba bulunduğu veya ne kadar stok kaldığını takip etmeyi sağlayan yaygın bir iş akışı sağlanır. Malzemelerdeki eksiklikler, birinin gidip kontrol etmesi yerine düşük stok eşiği olduğunda otomatik olarak bildirilir. Ayrıca, bireysel bir hastanın veya yerleşik hasta grubunun izlenmesi de desteklenir. 

Özellikle kısıtlı erişim olan yerlerde, akıl hastaları, kaybolan çocuklar veya bilinçsiz dolaşan yaşlılar gibi unsurlar, hasta gizliliğine saygılı, kıyafet gibi nesne öznitelikleri kullanılarak aranabiliyor.

Dinamik maskelemeyle, bebek hastaneleri ve yaşlıların kaldığı yerlerde, hastaların düşmesi, yatıp yatmadıkları veya başka herhangi bir şekilde sorunları olup olmadığı, mahremiyet ihlali minimize edilerek izlenebiliyor.

Bir aracı tanımlamak, bir kişiyi tanımlamak kadar önemlidir. Plaka tanıma, hassas bölgelerde sıklıkla bulunan araçlar hakkında faydalı veriler sağlayabilir. Ayrıca, hastane tesislerinde vandalizm, hastalara veya personele saldırı veya saldırı girişimi, mesai saatleri dışında izinsiz giriş veya araçla işlenen suçlar (bir hastayı isteği dışında almak gibi) gibi bir suça karışan bir aracın tespit edilmesine de yardımcı olabilir. Tüm bunlar, hem hastane güvenliği hem de emniyet güçleri için değerli kanıtlardır. Yanlış yol algılama, sadece bir aracı tanımlamanın ötesine geçmenizi sağlamak için nesne konumunu kullanır. Genellikle araç hırsızlığı, bir araç mülke alışılmadık bir şekilde girdikten sonra meydana gelir. Failler bazen bir alana fark edilmeden girme umuduyla normal girişlerden kaçınır. Bir sürücünün alışılmadık veya düzensiz bir şekilde davrandığını tespit etme yeteneği, sağlık çalışanlarının tıbbi bir olayın ne zaman gerçekleşebileceğini görmelerine de yardımcı olabilir. Silah algılama becerisi de nesne konumu aracılığıyla etkinleştirilir ve bir silahın ne zaman mevcut olabileceğini otomatik olarak belirlemeye yardımcı olabilir. Bir sağlık tesisindeki en kötü senaryoda, ateşli silahlar sahada olabilir. Bina girişinin dışındaki bir yapay zeka modeli olası bir silah tespit ederse, kişi daha binaya girmeden güvenliği uyarabilir. Uygun prosedürler uygulandığında, güvenlik ekibi binayı kilitleyebilir ve emniyet güçlerini gerçek zamanlı olarak uyarabilir.

Günümüzün yapay zeka yetenekleri, sağlık tesislerinde çalışanlara büyük ölçüde yardımcı olabilir. İster hasta takibini iyileştirmek, ister daha verimli personel çalıştırmak için olsun, gözetim sisteminize gömülü zeka ekleyerek daha iyi hasta sonuçları elde edebilir ve daha güvenli, daha etkili tesisler oluşturabilirsiniz.

Yapay zekadan faydalanmaya karar veren sağlık kuruluşları, kullanımının yönetim, etik ve veri koruma politikalarıyla uyumlu olmasını da sağlamalıdır.

Kaynak: (BYZHA) Beyaz Haber Ajansı