Vídeos analíticos ayudan a monitorizar a los pacientes en sus camas

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.


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Fujitsu Laboratories
Tamagawa Hospital