Las caídas de pacientes son un importante desafío de seguridad en los entornos sanitarios, especialmente en las salas de geriatría, neurología y rehabilitación. Los métodos tradicionales que se han utilizado durante mucho tiempo, es decir, confiar en que las enfermeras realicen inspecciones periódicas y coloquen barandillas junto a las camas, tienen retrasos y limitaciones. En los últimos años, la tecnología de visión por computadora ha surgido como un método de monitoreo inteligente continuo y sin contacto, proporcionando una nueva solución para prevenir proactivamente las caídas de los pacientes. Puede analizar datos de video, identificar la postura y los movimientos del paciente en tiempo real y emitir advertencias oportunas antes de que ocurra un peligro, o cuando ocurra un peligro, y actualmente está remodelando el modelo de gestión de seguridad del paciente.
Por qué es importante la prevención de caídas del paciente
Lo que no es un asunto baladí es la caída de un paciente. Para los pacientes de edad avanzada o postoperatorios, una caída puede provocar una fractura de cadera y también lesiones graves como una hemorragia intracraneal, que prolongará significativamente la estancia hospitalaria, aumentará los gastos médicos e incluso representará directamente una amenaza para la vida. Las caídas son una de las principales razones por las que las personas mayores quedan discapacitadas y son admitidas en instituciones de cuidados a largo plazo.
Además de las lesiones físicas, las caídas pueden tener profundas consecuencias psicológicas. Los pacientes que sufren caídas a menudo desarrollan una "fobia a caer" y restringen activamente sus actividades a través de esta mentalidad, lo que a su vez conduce a una mayor disminución de la fuerza muscular, debilitamiento de la capacidad de equilibrio y caer en un círculo vicioso que hace que sea más fácil volver a caer. Para las instituciones médicas, una caída también representa un mayor nivel de riesgo legal y daño reputacional.
Cómo la visión por computadora puede detectar caídas de pacientes
El núcleo de un sistema con función anticaída por visión por computadora radica en la comprensión del algoritmo de las secuencias de video. Además, en la imagen, el sistema rastreará continuamente los puntos esqueléticos clave del paciente, como la cabeza, los hombros, las caderas, las rodillas y los tobillos, para construir un modelo dinámico de postura humana. Al analizar los cambios de posición espacial, la velocidad de movimiento y la trayectoria de estos puntos, el algoritmo puede identificar patrones específicos.
Por ejemplo, si el sistema detecta que la altura del torso del cuerpo humano cae bruscamente en un período de tiempo muy corto, y la distancia entre la cabeza y el suelo se acorta rápidamente, acompañado de un cierto ángulo de inclinación y un movimiento posterior lento, entonces determinará esta situación como un evento de "caída". Una vez reconocido, el sistema utilizará inmediatamente sonido, luz o enviará directamente una alarma a la terminal de la estación de enfermería, lo que ayudará al personal médico a responder rápidamente.
¿Qué hardware requiere un sistema de visión por computadora?
En términos generales, un sistema anticaídas de visión por computadora básico requiere hardware de adquisición de imágenes. El costo de las cámaras de red de alta definición comunes es relativamente bajo y son adecuadas para salas normales con buena iluminación. En comparación con otras escenas, que requieren mayor precisión o tienen condiciones de iluminación más complejas, los sensores con información de profundidad, como los sensores de Microsoft o Intel, pueden proporcionar datos espaciales tridimensionales en dichas escenas. Con estos datos se puede juzgar mejor la distancia y la postura.
Los datos de vídeo recopilados deben procesarse. En vista de la privacidad del paciente y los factores en tiempo real, cada vez más soluciones eligen dispositivos informáticos de vanguardia para consideraciones de aplicación, similares a esta serie de módulos típicos de NVIDIA. Estos dispositivos se implementan en el entorno local de la sala para su funcionamiento real. Ejecutan directamente los algoritmos relevantes y solo cargan el contenido de los eventos de alarma y los registros anónimos. Esto no sólo puede proteger la privacidad del paciente, sino también reducir eficazmente la presión sobre el ancho de banda de la red.
Cómo evaluar el efecto de prevención de caídas de la visión por computadora
Al evaluar los efectos del sistema, el enfoque principal está en los indicadores básicos de desempeño, que cubren específicamente la sensibilidad, que es la tasa de falsos negativos, y la especificidad, que es la tasa de falsos positivos. Para que exista un sistema ideal, debe ser capaz de minimizar las falsas alarmas generadas por actividades diarias como agacharse para recoger algo o sentarse rápidamente, sin perder casi nunca una caída real. Lograr este objetivo requiere una formación integral y suficiente basada en la integración de datos masivos que contengan muchas muestras de tipos de acciones, así como pruebas en múltiples situaciones.
No basta con realizar pruebas en un entorno de laboratorio. Debe verificarse mediante un despliegue a largo plazo en un entorno de sala real. Al evaluar, también se debe prestar atención a qué tan oportunas son las alarmas del sistema, qué tan bien se integra con el sistema de llamada a enfermería y si realmente ha reducido la incidencia de caídas. Éste es el criterio último para medir su valor.
¿Cuáles son los desafíos de implementar sistemas de visión por computadora?
Un gran punto clave entre los desafíos es la privacidad y las cuestiones éticas. Ya sean pacientes o familiares, es muy probable que se sientan incómodos con la videovigilancia continua. Las soluciones propuestas para esta situación incluyen el uso de tecnologías que mejoren la privacidad. Por ejemplo, la transmisión de video real se envía primero al dispositivo perimetral para su procesamiento y se descarta inmediatamente después del procesamiento. Solo se guardan datos característicos específicos de eventos clave (no la información de la imagen original), y es necesario garantizar que todos los comportamientos de procesamiento de datos cumplan plenamente con los requisitos pertinentes de la "Ley de Protección de Información Personal" y otras regulaciones relevantes.
Otro desafío importante es la adaptabilidad ambiental. Es muy probable que situaciones como las cortinas en la sala, los cambios de luz de día y de noche y que varias personas vivan en la misma habitación causen interferencias en el reconocimiento. El sistema debe tener fuertes capacidades antiinterferentes. Por lo tanto, el costo de implementación del sistema, la dificultad de integración con las instalaciones de información existentes en el hospital y los problemas de aceptación causados por la necesidad de cambiar los hábitos de trabajo del personal médico deben enfrentarse durante el proceso de promoción real.
¿Cuál es la tendencia de desarrollo futuro de la tecnología anticaídas?
Los datos de los dispositivos portátiles, como los sensores de presión debajo de los colchones, las pulseras inteligentes o las insignias que llevan los pacientes, se combinarán con la visión por computadora. La visión por computadora no actuará sola. Ésta es la dirección futura, es decir, la fusión multimodal. La información de múltiples sensores se complementa entre sí para evaluar de manera más integral el estado de actividad y los indicadores fisiológicos del paciente, logrando así una advertencia de riesgo más temprana.
El algoritmo en sí seguirá evolucionando. Existen modelos basados en redes neuronales más ligeras y aprendizaje por transferencia, que pueden ejecutarse más rápido y con mayor precisión en dispositivos con recursos limitados. Es posible que los sistemas futuros no sólo puedan detectar caídas, sino también analizar la marcha, la velocidad para sentarse, etc., y luego predecir el riesgo de caídas, logrando efectivamente el salto de la "respuesta posterior al evento" a la "prevención preventiva". El establecimiento de estándares industriales y la cobertura de pólizas de seguro médico también promoverán su popularización.
Cuando trabaja en el ámbito clínico o en la atención domiciliaria, cree que es necesario introducir tecnología inteligente anticaídas, como la visión por computadora. ¿Cuáles son sus mayores preocupaciones o dificultades prácticas que más espera que se puedan resolver primero? Esperamos compartir sus puntos de vista en el área de comentarios. Si este artículo le resulta inspirador, también puede darle me gusta y compartirlo con más amigos que se preocupan por la seguridad del paciente.
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