자동화와 IoT:의료 물류 및 보안을 위한 천국의 궁합

기술 베테랑이자 R4DAR Technologies 설립자인 Clem Robertson 자치 환경의 전문가인 가 캡처한 데이터의 충실도와 무결성이 보장되는 한 COVID-19 이후 의료 분야에서 자동화가 어떻게 핵심적인 역할을 할 수 있는지 설명합니다.

영국의 NHS(National Health Service) 최근에는 모든 영국 정치 의제에서 최전선에 서 있습니다. 1948년에 설립된 이 기관은 계속 줄어들고 있는 자금으로 최고 수준의 환자 치료를 제공해야 한다는 지속적인 압력을 받고 있으며 사용자는 지난 몇 주 동안 그 진정한 가치를 인정한 적이 없습니다.

3월부터 PPE 부족에도 불구하고 헌신적인 병원 직원과 봉사팀은 건강 위기에 대응하기 위한 의무를 넘어섰습니다. 그들의 헌신이 없었다면 심각한 상황이 훨씬 더 나빠졌을 것입니다.

COVID-19의 여파로 의료 부문이 여전히 보안, 일상적인 운영, 매우 긴급한 물품 전달, 비상 상황에서 여러 팀 동원을 위한 수동 프로세스에 얼마나 의존하고 있는지 점점 더 분명해졌습니다. 블루라이트 서비스를 이용하려면 1차 대응팀을 관리할 직원이 있는 제어실이 필요합니다.

병원은 많은 일상적인 작업을 위해 고된 프로세스에 크게 의존합니다. 주어진 시간에 얼마나 많은 침대가 사용 중인지 확인하거나 잠재적으로 생명을 구할 수 있는 물품의 정확한 위치를 확인합니다. "Organ" 은행과 연구소는 대부분의 긴급 배송에 대해 유리한 교통 상황의 영향을 받으며 특정 기간 동안의 지연은 돌이킬 수 없는 결과를 초래합니다.

인간의 개입이 없습니까?

그러나 이러한 다양한 작업에 인간의 개입이 필요하지 않다면 어떻게 될까요? 폐쇄 회로 TV(CCTV) 카메라가 수동 개입 없이 자동으로 회전하여 관심 있는 장면이나 물체에 초점을 맞출 수 있다면 어떨까요? 기존 보안 인프라와 저비용 식별 기술을 결합하여 전문 병상이나 중환자실 장비를 실시간으로 찾을 수 있다면 어떨까요? 또는 드론을 사용하여 생명을 구하는 기증자 장기 또는 백신 접종 물품의 긴급 배달을 위해 책임 및 추적 가능성을 위해 여러 단계에서 상태 업데이트를 제공할 수 있다면 어떨까요?

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새로운 안전 조치의 도입과 함께 의료 시설이 천천히 정상으로 돌아옴에 따라 자동화는 필요한 위치, 보안 및 상황 데이터를 캡처하는 데 필요한 적절한 대체 시스템이 있는지 확인하는 데 도움이 되어 앞으로 중요한 역할을 할 태세입니다. 사람의 감독을 최소화하거나 전혀 하지 않고 이러한 다양한 작업을 수행합니다.

이제 진전을 이룰 수 있는 한 가지 핵심 영역은 필수 자산 또는 핵심 직원의 위치, 분류 및 식별 프로세스를 자동화하는 동시에 날씨나 조명 조건에 관계없이 주변 환경과 구별할 수 있는 기능을 갖추는 것입니다. 현재 CCTV 카메라 기술은 장면을 무작위로 휩쓸거나 운영자가 특정 관심 영역에서 카메라를 가리킬 것을 요구합니다.

이상적인 시나리오는 수동 작업자의 필요성을 완전히 제거하는 것이지만 기존 기술과 관련된 한계와 높은 비용으로 인해 지금까지는 다소 어려웠습니다.

현재 상황에서 데이터 카메라와 Lidars 캡처의 충실도는 악천후 또는 조명 조건 또는 100미터 이상의 거리와 같은 모든 상황에서 필요한 세부 수준을 획득하는 데 항상 의존할 수는 없습니다. 필요한 것은 카메라 센서에서 얻은 데이터의 충실도를 향상시켜 신속하고 정확한 의사 결정을 가능하게 하는 명확한 정보를 제공하는 임베디드 솔루션입니다.

파괴적 접근

R4DAR Tech를 포함한 연구원, 학계 및 상업 조직의 컨소시엄이 주도하는 상황 및 위치 데이터의 검증 및 정확성에 대한 파괴적인 접근 방식 덕분에 이러한 솔루션의 현실은 그리 멀지 않을 수 있습니다.

기존 CCTV 시스템, 드론 및 기타 추적 기술과 함께 작동하도록 의도된 컨소시엄은 상황 인식 기능을 강화하여 외부에 무엇이 있고 누가 있는지, 어디에 있고 무엇을 하고 있는지 확인하는 가능성을 조사하고 있습니다.

실용적인 측면에서 이를 통해 CCTV 컨트롤러는 라벨이 붙은 비디오 피드와 함께 제공되는 사건 위치 지도를 통해 바쁜 비상 상황에서 구급대원, 경찰관 또는 핵심 작업자와 같은 핵심 인력을 고유하게 식별하고 구별할 수 있습니다.

드론 및 기타 추적 기술에도 동일한 원칙을 적용하여 배송을 가속화하거나 장비, 환자 및 물품이 시설을 통과할 때 상태를 모니터링할 수 있습니다.

서비스 자동화

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의료 기관은 기술 점검이 늦어진 지 오래지만 구현 비용, 기존 인프라 및 레거시 시스템/기술을 비롯한 수많은 요인으로 인해 지연되었습니다. NHS가 일상적인 요구에도 대처할 수 있는 능력이 점점 줄어들고 있다는 수년간의 경고에 이어, 현재 전염병의 결과는 변화를 촉발하는 데 필요한 원동력이 될 수 있습니다.

자동화는 미래의 발병으로부터 환자와 직원을 보호할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있으며 장기적으로 상당한 운영 비용 절감으로 이어질 것입니다. 생성된 데이터의 신뢰성을 인증하기만 하면 실제 애플리케이션에 적용할 수 있습니다.

저자는 R4DAR Technologies의 설립자인 Clem Robertson입니다.

저자 소개:

Clem Robertson은 팹리스 반도체, 반도체, RF 및 통신, 자동차, 의료 및 방위를 포함한 여러 시장에서 임베디드 엔지니어링, 집적 회로 설계, 프로그램 관리 및 B2B(기업 간 거래) 제품 제공 분야에서 25년 이상의 경험을 가진 기술 베테랑입니다. .

그는 개체/주제 데이터 캡처를 위한 세계적 수준의 기술을 제공하는 다분야 팀을 만들고 이끌었던 입증된 실적을 보유하고 있으며 Plextek에서 고위직을 역임했습니다. , 누리자 및 에어바나 . 그는 최근 활주로 이물질 손상(FOD) 감지를 비롯한 여러 시장 및 응용 분야를 위한 차세대 이미징 레이더 기술의 개발을 주도하고 주도했습니다. 그는 2019년 4월에 R4DAR 기술을 설립했습니다.