自動化とIoT：ヘルスケアロジスティクスとセキュリティのために天国で行われた一致

技術のベテランであり、 R4DAR Technologies の創設者であるClemRobertson 自律性の専門家である、は、キャプチャされたデータの忠実性と整合性が保証される限り、自動化がCOVID-19の結果として医療においてどのように重要な役割を果たすことができるかを説明します。

英国の国民保健サービス（NHS） 最近、すべての英国の政治的議題の最前線に立っています。 1948年に設立されたこの施設は、絶えず減少する資金で最高水準の患者ケアを提供するという絶え間ないプレッシャーにさらされており、ユーザーが過去数週間以上にその真の価値を評価することはありません。

3月以降、PPEが不足しているにもかかわらず、献身的な病院スタッフとアウトリーチチームは、健康危機に対応する義務を超えています。彼らの献身がなければ、深刻な状況ははるかに悪化した可能性があります。

COVID-19の余波で、医療部門がセキュリティ、日常業務、非常に緊急の物資の配達、および緊急事態でのさまざまなチームの動員のための手動プロセスに依然としてどれほど依存しているかがますます明らかになっています。ブルーライトサービスでは、最初の対応チームを管理するためにスタッフが配置された制御室が必要です。

病院は、多くの日常業務を面倒なプロセスに大きく依存しています。ある時点で占有されているベッドの数を確認したり、人命を救う可能性のある物資の正確な所在を特定したりするため。 「オルガン」銀行と研究所は、緊急の配達のほとんどで良好な交通状況に翻弄されており、特定の時間枠での遅延は不可逆的な結果をもたらします。

人間の関与はありませんか？

しかし、これらのさまざまなタスクが人間の関与を必要としなかった場合はどうなるでしょうか。監視カメラ（CCTV）のカメラが、手動の介入なしに自動的に回転して関心のあるシーンやオブジェクトに焦点を合わせることができるとしたらどうでしょうか。低コストの識別技術と組み合わせた既存のセキュリティインフラストラクチャを使用して、専門のベッドまたは集中治療室をリアルタイムで配置できるとしたらどうでしょうか。または、ドローンを救命ドナーの臓器やワクチン用品の緊急配達に使用して、説明責任とトレーサビリティの目的でさまざまな段階でステータスの更新を提供できるとしたらどうでしょうか。

医療機関がゆっくりと通常の状態に戻るにつれ、新しい安全対策の導入により、自動化は、必要な場所、セキュリティ、および状況データをキャプチャするための適切なフォールバックシステムが確実に導入されるようにすることで、今後重要な役割を果たす準備ができています。人間による監視を最小限に抑えるか、まったく監視せずに、これらのさまざまなタスクを実行します。

現在進歩を遂げることができる重要な分野の1つは、重要な資産またはスタッフの主要メンバーの場所、分類、および識別プロセスを自動化すると同時に、天候や照明条件に関係なく、それらを周囲から区別する機能を備えていることです。現在のCCTVカメラ技術は、シーンをランダムにスイープするか、オペレーターが特定の関心領域にカメラを向ける必要があります。

理想的なシナリオは、手動のオペレーターの必要性を完全に排除することですが、既存のテクノロジーに関連する制限と高額な費用のために、これまではやや困難でした。

現在のところ、悪天候や照明条件、100メートルを超える距離など、あらゆる状況で必要な詳細レベルを取得するために、データカメラとLidarsキャプチャの忠実度に常に依存できるとは限りません。必要なのは、カメラセンサーによって取得されたデータの忠実度を高め、明確な情報を提供して迅速かつ正確な意思決定を可能にする組み込みソリューションです。

破壊的アプローチ

R4DAR Techを含む研究者、学者、および商業組織のコンソーシアムが主導する状況データと位置データの検証と正確性に対する破壊的なアプローチのおかげで、そのようなソリューションの現実はそれほど遠くないかもしれません。

コンソーシアムは、既存のCCTVシステム、ドローン、その他の追跡技術と連携して運用することを目的としており、状況認識機能を強化して、何が誰で、どこにあり、何をしているのかを判断する可能性を調査しています。

実際には、これにより、CCTVコントローラーは、ラベル付きのビデオフィードと、付随するインシデントのロケーションマップを通じて、救急医療、警察官、忙しい緊急事態の主要な労働者などの主要な担当者を一意に識別および区別できます。

同じ原則をドローンやその他の追跡技術に適用して、配達を加速したり、施設内を移動する際の機器、患者、備品の状態を監視したりすることもできます。

サービスの自動化

医療機関は長い間技術の見直しを延期してきましたが、これは実装コスト、既存のインフラストラクチャ、レガシーシステム/テクノロジーなどの無数の要因によって抑制されてきました。 NHSが日常的な要求にさえ対処できなくなっているという長年の警告に続いて、現在のパンデミックの結果は、変化を引き起こすために必要な原動力になる可能性があります。

自動化は、将来の発生から患者とスタッフを保護する大きな可能性を秘めています。これにより、長期的には大幅な運用の節約につながります。実際のアプリケーションに適用する前に、生成されたデータの信頼性を証明する必要があります。

著者は、R4DARTechnologiesの創設者であるClemRobertsonです

作成者について：

Clem Robertsonは、ファブレスセミ、半導体、RFおよびテレコム、自動車、医療および防衛を含む複数の市場にわたる組み込みエンジニアリング、集積回路設計、プログラム管理、および企業間（B2B）製品の提供において、25年以上の経験を持つテクノロジーベテランです。 。

彼は、オブジェクト/サブジェクトデータキャプチャのための世界クラスのテクノロジーを提供する多分野チームを作成および主導した確かな実績があり、 Plextek で上級の役割を果たしてきました。 、ヌリヤ および Airvana 。彼は最近、滑走路異物損傷（FOD）検出を含む、複数の市場およびアプリケーション向けの次世代イメージングレーダー技術の開発を支持し、主導してきました。彼は2019年4月にR4DARテクノロジーを設立しました。