Vídeos analíticos ayudan a monitorizar a los pacientes en sus camas
Por el equipo editorial de HospiMedica en español Actualizado el 20 Jun 2014 |

Imagen: Una tecnología de video reconoce el estado del paciente (Fotografía cortesía de Laboratorios Fujitsu).
Una nueva tecnología usa una cámara de vídeo para reconocer, con exactitud, el estado de los pacientes hospitalarios, detecta actividades como sentarse en la cama, salir de la cama o moverse en ésta.
Desarrollado por Fujitsu Laboratories (Kawasaki, Japón), la tecnología se basa en dos modalidades. La primera reconoce la cabeza del paciente y la sigue para identificar cuando el paciente se sienta o se levanta de la cama, acciones que pueden ser precursoras de comportamientos como errar, deslizarse, o caerse. La segunda detecta y visualiza las condiciones tales como la inquietud o la falta de sueño, que exigen una mayor atención. El estado del paciente en la cama se clasifica, luego, en cinco categorías en función de la postura, y define un diagrama de transición de estados que las relaciona entre sí.
El proceso de reconocimiento también utiliza datos aprendidos, en el que estados cercanos probables están limitados por el estado actual, con base en el diagrama de transición de estados. La selección de datos aprendidos en el proceso de reconocimiento ayuda en determinar con exactitud el estado de posición de la cabeza del paciente. Pero incluso con la selección de datos aprendidos basado en el estado del paciente, se mantiene el potencial de reconocer incorrectamente a las almohadas como cabezas. Para corregir esto, la tecnología observa puntos que siempre se van a mover cuando el paciente se sienta o se pone de pie y va a identificar varias regiones de la imagen que podrían ser la cabeza para confirmar si realmente es la cabeza del paciente, o no.
Con la colaboración del Hospital Tamagawa (Tokio, Japón), Laboratorios Fujitsu llevó a cabo un ensayo de campo para ensayar la detección de sentarse y levantarse de la cama en varios pacientes. Se encontró que la visualización de los comportamientos de los pacientes se llevaba a cabo con un 91% de exactitud. Los comportamientos que exigen la atención fueron exhibidos en la estación de enfermería, permitiendo que las enfermeras supervisaran fácilmente los movimientos del paciente sin tener que hacer rondas, lo que resulta en un alto nivel de protección de los pacientes para el hospital o centro de atención, y al mismo tiempo aligeran la carga de trabajo de las enfermeras.
Las técnicas existentes para detectar cuando un paciente se ha sentado o levantado de la cama se basan en sensores de presión que detectan el peso corporal; pero este método tiene algunos problemas. A veces los pacientes evitarán intencionalmente el sensor para que no reaccione cuando se levantan de la cama. Además, el sensor no puede diferenciar cuando el paciente está dando vueltas mientras duerme, o cuando los movimientos de la enfermera los están desencadenando, originando falsas alarmas. E, incluso con los sensores, las enfermeras tienen que hacer controles frecuentes y, en todo caso, su carga de trabajo puede ser mayor.
Enlaces relacionados:
Fujitsu Laboratories
Tamagawa Hospital
Desarrollado por Fujitsu Laboratories (Kawasaki, Japón), la tecnología se basa en dos modalidades. La primera reconoce la cabeza del paciente y la sigue para identificar cuando el paciente se sienta o se levanta de la cama, acciones que pueden ser precursoras de comportamientos como errar, deslizarse, o caerse. La segunda detecta y visualiza las condiciones tales como la inquietud o la falta de sueño, que exigen una mayor atención. El estado del paciente en la cama se clasifica, luego, en cinco categorías en función de la postura, y define un diagrama de transición de estados que las relaciona entre sí.
El proceso de reconocimiento también utiliza datos aprendidos, en el que estados cercanos probables están limitados por el estado actual, con base en el diagrama de transición de estados. La selección de datos aprendidos en el proceso de reconocimiento ayuda en determinar con exactitud el estado de posición de la cabeza del paciente. Pero incluso con la selección de datos aprendidos basado en el estado del paciente, se mantiene el potencial de reconocer incorrectamente a las almohadas como cabezas. Para corregir esto, la tecnología observa puntos que siempre se van a mover cuando el paciente se sienta o se pone de pie y va a identificar varias regiones de la imagen que podrían ser la cabeza para confirmar si realmente es la cabeza del paciente, o no.
Con la colaboración del Hospital Tamagawa (Tokio, Japón), Laboratorios Fujitsu llevó a cabo un ensayo de campo para ensayar la detección de sentarse y levantarse de la cama en varios pacientes. Se encontró que la visualización de los comportamientos de los pacientes se llevaba a cabo con un 91% de exactitud. Los comportamientos que exigen la atención fueron exhibidos en la estación de enfermería, permitiendo que las enfermeras supervisaran fácilmente los movimientos del paciente sin tener que hacer rondas, lo que resulta en un alto nivel de protección de los pacientes para el hospital o centro de atención, y al mismo tiempo aligeran la carga de trabajo de las enfermeras.
Las técnicas existentes para detectar cuando un paciente se ha sentado o levantado de la cama se basan en sensores de presión que detectan el peso corporal; pero este método tiene algunos problemas. A veces los pacientes evitarán intencionalmente el sensor para que no reaccione cuando se levantan de la cama. Además, el sensor no puede diferenciar cuando el paciente está dando vueltas mientras duerme, o cuando los movimientos de la enfermera los están desencadenando, originando falsas alarmas. E, incluso con los sensores, las enfermeras tienen que hacer controles frecuentes y, en todo caso, su carga de trabajo puede ser mayor.
Enlaces relacionados:
Fujitsu Laboratories
Tamagawa Hospital
Últimas Cuidados Criticos noticias
- Tecnología portátil predice el riesgo cardiovascular al monitorear la recuperación del ritmo cardíaco
- Dispositivo portátil de monitoreo de salud mide los gases emitidos y absorbidos por la piel
- Tecnología revolucionaria detecta rápidamente virus de la gripe en el aire
- Un dispositivo portátil podría transformar la detección de enfermedades cardíacas
- Un robot semiautónomo flexible podría administrar medicamentos dentro del cuerpo
- Tratamiento neuro-restaurativo ofrece esperanza para las formas más graves de epilepsia
- Descubrimiento genético podría ayudar a crear nuevas arterias cardíacas
- Estudio descubre la transmisión invisible de una infección frecuente en hospitales
- Técnicas no invasivas de neurooftalmología podrían detectar tumores cerebrales en etapas tempranas
- Nanopartículas fabricadas en masa administran fármacos contra el cáncer directamente a tumores
- El marcapasos más pequeño del mundo cabe en la punta de una jeringa
- Dispositivos médicos conectados a Internet y potenciados por IA revolucionarán la atención médica
- Tecnología portátil inspirada en estrellas de mar permite un monitoreo cardíaco más inteligente
- Escáneres oculares con IA podrían ayudar a identificar el riesgo de enfermedad cardíaca y ACV
- Gemelo cardíaco del corazón mejora el diagnóstico y tratamiento de arritmias cardíacas
- Sistema de puntuación impulsado por IA evalúa la insuficiencia cardíaca con fracción de eyección preservada
Canales
Técnicas Quirúrgicas
ver canal
Corazones sintéticos generados por IA ayudan en el tratamiento de la fibrilación auricular
La fibrilación auricular (FA) es un trastorno común del ritmo cardíaco, a menudo asociado con el desarrollo de fibrosis, que consiste en la formación de tejido cicatricial en... Más
Nueva clase de bioadhesivos conecta tejidos humanos a implantes médicos de larga duración
Los dispositivos médicos y los tejidos humanos difieren significativamente en su composición. Mientras que los dispositivos médicos se fabrican principalmente con materiales duros como el metal y el plástico,... MásCuidados de Pacientes
ver canal
Plataforma de biosensores portátiles reducirá infecciones adquiridas en el hospital
En la Unión Europea, aproximadamente 4 millones de pacientes adquieren infecciones asociadas a la atención de la salud (IAAS), o infecciones nosocomiales, cada año, lo que provoca alrededor de 37.... Más
Tecnología portátil de luz germicida, única en su tipo, desinfecta superficies clínicas de alto contacto en segundos
La reducción de las infecciones adquiridas en la atención sanitaria (IAAS) sigue siendo una cuestión apremiante dentro de los sistemas sanitarios mundiales. Sólo en Estados Unidos, 1,7 millones de pacientes... Más
Solución de optimización de la capacidad quirúrgica ayuda a hospitales a impulsar utilización de quirófanos
Una solución innovadora tiene la capacidad de transformar la utilización de la capacidad quirúrgica al atacar la causa raíz de las ineficiencias los bloques de tiempo quirúrgico.... Más
Innovación revolucionaria en esterilización de instrumentos quirúrgicos mejora significativamente rendimiento del quirófano
Una innovación revolucionaria permite a los hospitales mejorar significativamente el tiempo de procesamiento de instrumentos y el rendimiento en quirófanos y departamentos de procesamiento... MásTI
ver canal
Nanopartículas imprimibles permiten la producción masiva de biosensores portátiles
Es probable que el futuro de la medicina se centre en la personalización de la atención médica, comprendiendo exactamente lo que cada individuo necesita y proporcionando la combinación... Más
Los relojes inteligentes podrían detectar la insuficiencia cardíaca congestiva
El diagnóstico de la insuficiencia cardíaca congestiva (ICC) suele requerir técnicas de diagnóstico por imagen costosas y que consumen mucho tiempo, como la ecocardiografía,... MásPruebas POC
ver canal
Lector de inmunoensayo de pruebas POC proporciona análisis cuantitativo de kits de prueba para diagnóstico más preciso
Un lector de inmunoensayos cuantitativos pequeño y liviano que proporciona un análisis cuantitativo de cualquier tipo de kits o tiras de prueba rápida, y se puede conectar a una PC... Más
Sistema de hemostasia de sangre total POC de última generación reconoce necesidades específicas de servicios de emergencia y quirófanos
Las pruebas hemostáticas actuales proporcionan solo un subconjunto de la información necesaria, o tardan demasiado en ser útiles en situaciones críticas de hemorragia, lo que... Más
Laboratorio portátil permitirá identificación de infecciones bacterianas más rápida y económica en el punto de necesidad
La resistencia a los antimicrobianos (RAM) es la falta de respuesta de las bacterias a un determinado antibiótico debido a mutaciones o genes de resistencia que la especie ha adquirido.... MásNegocios
ver canal
Colaboración ampliada transformará la tecnología en quirófanos mediante IA y automatización
La expansión de una colaboración existente entre tres empresas líderes tiene como objetivo desarrollar soluciones impulsadas por inteligencia artificial (IA) para quirófanos... Más