Sağlık hizmetlerinde neden yapay zekaya ihtiyaç var?
Artık manzaralı interkomlara, ağ hoparlörlerine ve güvenlik kameralarına yerleştirilen yapay zeka özellikleriyle, kullanım durumlarındaki sıkıntılar ortadan kalkıyor. Akıllı ağ aygıtlarına neyi görüntülediklerini anlamayı 'öğreterek', ortamları tahlil etmek ve gerçek vakitli bilgiler sağlamak mümkün.Güvenliği bir öncelik olarak sürdürmek Bir sıhhat tesisinde tıpkı anda çok sayıda olay meydana gelebilir ve çalışanın her acil senaryoyu kendi başına takip etmesi neredeyse imkansızdır. Bu nedenle yapay zeka, gerçek vakitli olarak haberdar olmanızı ve acil bahislerle derhal ilgilenebilmenizi sağlamada çok kıymetli bir rol oynayabilir. Örneğin, düşme ve "yataktan çıkma" algılama üzere obje pozisyonu fonksiyonları, bir hastanın düşme riski altında olduğu düşünüldüğünde ihtar vermek için kullanılabilir. Teknoloji, hastanın iskelet çerçevesini oluşturarak, rastgele bir şahsî tanımlanabilir bilgi (PII) toplamaya gerek kalmadan bir hastanın düştüğünü tespit edilebilmesini sağlar. Aynı teknoloji, bir hastanın ne vakit yataktan kalktığını, ne kadar müddettir yatakta olmadığını ve yataktan yere düşüp düşmediğini tespit etmek için de kullanılabilir. Bu, düşme riski olduğu düşünülen bir hasta risk altında olduğunda asgarî müdahale mühleti sağlayarak, olayı gerçekleşmeden evvel tedbire yahut bir yaralanma durumunda tıbbi işçisi derhal bilgilendirme imkanı sağlar. Wisconsin'deki bir sıhhat kuruluşu, pilot olarak uyguladığı düşme tedbire programı sırasında düşmelerde %80 azalma yaşamıştır. Bu ortada, ses algılama yapay zekası öksürüğü otomatik olarak izlemek ve hatta öksürüğün ritmini ve şiddetini ölçmek için kullanılabilir. Teknoloji, başka ihtar işaretlerinin yanı sıra saldırganlığı ve telemetri ve fizyolojik alarmları da tespit edebilir. Yapay zeka, sıhhat hizmetleri de dahil olmak üzere çok çeşitli bölümlere sayısız yarar sağlıyor. Hasta bakımından bir hastanenin operasyonlarını yönetmeye kadar çok çeşitli süreçler, yapay zeka ile geliştiriliyor. Bu teknolojiyi benimsemenin getireceği verimlilik artışları elbette değerli, fakat bu bir değişim değil güçlendirme emeline yönelik. İşte yapay zekanın halihazırda sıhhat hizmetlerini dönüştürdüğü kimi kıymetli örnekler. 1. Gereç ve hasta takibi Hastaneler geniş ve açık alanlardır. Rastgele bir vakitte çok sayıda hasta, işçi ve ziyaretçi alanlarda dolaşmaktadır ve bu da her hastaya ve çalışana gereken ilgiyi gösterirken tüm tesisi izlemenin sıkıntı olabileceği manasına gelir. Yapay zeka, evvelden tanımlanmış durumları ve olayları otomatik olarak tespit edip uyararak bu yükü hafifletmeye yardımcı olabilir. Teknoloji, durumsal farkındalığa büyük ölçüde yardımcı olur ve güvenlik işçisini saldırgan ve başka kaygı verici davranış cinslerine karşı canlı olarak uyarabilir. Bir hasta belli bir mühlet boyunca yerde kalırsa yahut hareket etmezse, bir sıhhat işçisi derhal uyarılabilir ve en uygun müdahale mühleti sağlanabilir. Obje pozisyon takibi, başıboş dolaşanlara da uygulanabilir ve sonuçta bebek kaçırma üzere hata faaliyetleri önlenebilir. Sağlık ünitelerinde çoklukla personel/hasta oranı sonludur. İş akışlarının otomatikleştirilmesine yardımcı olmak ve hasta gereksinimleri ve başka daha acil bahislerle ilgilenmek için size daha fazla vakit sağlamak için yapay zekaya gereksinim duyulur. Örneğin, bir odada kaç kişi olduğu (acil servisin çok kalabalık olup olmadığını yahut kabul masasında uzun bir sıra olup olmadığını tespit etmek için kullanışlıdır), tesiste kaç otomobil bulunduğu yahut ne kadar stok kaldığını takip etmeyi sağlayan yaygın bir iş akışı sağlanır. Gereçlerdeki eksiklikler, birinin gidip denetim etmesi yerine düşük stok eşiği olduğunda otomatik olarak bildirilir. Ayrıyeten, ferdî bir hastanın yahut yerleşik hasta kümesinin izlenmesi de desteklenir. Özellikle kısıtlı erişim olan yerlerde, akıl hastaları, kaybolan çocuklar yahut bilinçsiz dolaşan yaşlılar üzere ögeler, hasta saklılığına saygılı, kıyafet üzere obje öznitelikleri kullanılarak aranabiliyor. Dinamik maskelemeyle, bebek hastaneleri ve yaşlıların kaldığı yerlerde, hastaların düşmesi, yatıp yatmadıkları yahut öteki rastgele bir formda meseleleri olup olmadığı, mahremiyet ihlali minimize edilerek izlenebiliyor. 2. Sağlık hizmeti ortamlarının proaktif olarak izlenmesi
- Bir aracı tanımlamak, bir kişiyi tanımlamak kadar değerlidir. Plaka tanıma, hassas bölgelerde sıklıkla bulunan araçlar hakkında yararlı datalar sağlayabilir. Ayrıyeten, hastane tesislerinde vandalizm, hastalara yahut işçiye hücum yahut taarruz teşebbüsü, mesai saatleri dışında müsaadesiz giriş yahut araçla işlenen kabahatler (bir hastayı isteği dışında almak gibi) üzere bir suça karışan bir aracın tespit edilmesine de yardımcı olabilir. Tüm bunlar, hem hastane güvenliği hem de emniyet güçleri için kıymetli kanıtlardır.
- Yanlış yol algılama, yalnızca bir aracı tanımlamanın ötesine geçmenizi sağlamak için obje pozisyonunu kullanır. Ekseriyetle araç hırsızlığı, bir araç mülke alışılmadık bir halde girdikten sonra meydana gelir. Failler bazen bir alana fark edilmeden girme umuduyla olağan girişlerden kaçınır. Bir şoförün alışılmadık yahut sistemsiz bir halde davrandığını tespit etme yeteneği, sıhhat çalışanlarının tıbbi bir olayın ne vakit gerçekleşebileceğini görmelerine de yardımcı olabilir.
- Silah algılama becerisi de obje pozisyonu aracılığıyla aktifleştirilir ve bir silahın ne vakit mevcut olabileceğini otomatik olarak belirlemeye yardımcı olabilir. Bir sıhhat tesisindeki en berbat senaryoda, ateşli silahlar alanda olabilir. Bina girişinin dışındaki bir yapay zeka modeli mümkün bir silah tespit ederse, kişi daha binaya girmeden güvenliği uyarabilir. Uygun prosedürler uygulandığında, güvenlik takımı binayı kilitleyebilir ve emniyet güçlerini gerçek vakitli olarak uyarabilir.