Мы используем технологию cookie для понимания того, как вы пользуетесь нашим сайтом. Под этим подразумевается персонализированный контент и реклама. Для того, чтобы узнать больше - нажмите сюда. Пользуясь данным сайтом вы подтверждаете согласие с нашей политикой. Политика cookie.
Разделы Партнеры Информация LinkXpress
Вход
Реклама на сайте
Ampronix,  Inc

Система отслеживания медсестер может улучшить рабочий процесс в больницах

Редакция HospiMedica - Россия
Опубликовано 06 Apr 2018
Print article
Система NFER позволяет исследователям отслеживать движения медсестер в реальном времени (фото любезно предоставлено Юнг Хиуп Кимом (Jung Hyup Kim) из Университета Миссури).
Система NFER позволяет исследователям отслеживать движения медсестер в реальном времени (фото любезно предоставлено Юнг Хиуп Кимом (Jung Hyup Kim) из Университета Миссури).
Инновационная система использует комбинацию наблюдения в ручном режиме и неинтрузивных датчиков слежения для наблюдения в режиме реального времени за деятельностью медсестер в отделении интенсивной терапии (ОИТ).

Созданная в Университете Миссури (University of Missouri - MU; Колумбия, США) новая система электромагнитного измерения дальности ближней зоны (near field electromagnetic ranging - NFER) использует устройство отслеживания, которое носят медсестры ОИТ, чтобы обеспечить более точное измерение времени, которое они тратят на исполнение различных обязанностей в течение всего дня. С помощью 16 маршрутизаторов, установленных в ОИТ для отслеживания устройств, исследователи наблюдали движения каждой отдельной медсестры в реальном времени на системных мониторах. Работники здравоохранения отображались в виде точек, наложенных на план этажа, которые передвигались по мере выполнения ими своих обязанностей.

Система NFER также позволяет исследователям наблюдать, оказывают ли медсестры уход за пациентами или вводят данные во время их пребывания в каждой палате; они могут точно определить, были ли медсестры у компьютерных терминалов в палате или у постели больного, и измеряли время, затрачиваемое на каждое из действий. По словам исследователей, используя эти измерения и схемы потоков, менеджеры и супервизоры могут более эффективно планировать смены медсестер, а дизайнеры и архитекторы могут использовать эту информацию для лучшей планировки отделений больниц. Исследование было представлено на ежегодной конференции Института промышленных и системных инженеров (Institute of Industrial and Systems Engineers - IISE), состоявшейся в мае 2017 года в Питтсбурге (штат Пенсильвания, США).

"Медсестры в ОИТ сталкиваются с тяжелыми ежедневными нагрузками и им приходится иметь дело с трудностями при управлении несколькими стрессогенными факторами в своей обычной работе. Медперсоналу необходимо выполнять множество задач одновременно, — сказал ведущий автор, доктор философии Юнг Хиуп Ким (Jung Hyup Kim), сотрудник отдела разработки промышленных и производственных систем. — Например, во время разговора с пациентом и получения жизненно важных показателей они также составляют диаграммы в системе электронных медицинских карт. Мы хотели найти способы упорядочить их работу, сделать их действия более эффективными".

NFER применяет ближнепольные свойства радиоволн в качестве системы позиционирования в режиме реального времени, в которой используются передающие метки и один или несколько приемных блоков. При работе на полуволне приемника передающие метки используют относительно низкие частоты для достижения значительного измерения дальности. Низкочастотные, устойчивые к многолучевому распространению радиоволн характеристики NFER делают его хорошо подходящим для отслеживания в местах с плотным скоплением металла, таких как типичные офисные и промышленные среды. В зависимости от выбора частоты NFER имеет разрешение по дальности в 30 см и диапазон измерения дальности до 300 метров.

Ссылки по теме:
Университет Миссури


Print article
Radcal
FIME - Informa

Каналы

Интенсивная терапия

посмотреть канал
Окрашенные клетки эпидермиса, культивированные на пептиде A5G81 (фото предоставлено Guillermo Ameer /Northwestern University).

Антиоксидантный перевязочный материал ускоряет заживление ран у диабетиков

Как утверждается в новом исследовании, гидрогелевая регенерирующая повязка, принимающая форму тела, способна активировать... Читать дальше

Хирургия

посмотреть канал
Внутриматочный тампонадный баллон (фото любезно предоставлено Alpha Image).

Внутриматочная баллонная тампонада улучшает остановку кровотечения

В новом исследовании было продемонстрировано, что использование внутриматочного баллона связано со значительно меньшей потребностью... Читать дальше

Женское здоровье

посмотреть канал
Новое исследование показывает, что после родов женщины подвергаются более высокому риску сердечной недостаточности (фото любезно предоставлено Getty Images).

Исследование свидетельствует о высоком уровне риска СН у женщин после родов

В ходе нового исследования установлено, что женщины подвергаются наибольшему риску сердечной недостаточности (СН) в течение... Читать дальше

Уход за пациентами

посмотреть канал
Исследования показывают, что уход за пациентами может быть улучшен путем мониторинга физической реабилитации в режиме реального времени (фото предоставлено Институтом открытых коммуникационных систем им. Фраунгофера).

Телемедицинская система для лечебной физкультуры улучшает процесс физической реабилитации

Интерактивная телемедицинская система, основанная на мониторинге физических упражнений в режиме реального времени, обеспечивает... Читать дальше

IT

посмотреть канал
Решение для управления запасами Unifia предназначено для упрощения эндоскопического рабочего процесса (фото любезно предоставлено Olympus).

Программная платформа отслеживает использование и стерилизацию эндоскопов

Инновационное решение для управления технологическими процессами и снабжением обеспечивает оптимальную эффективность и безопасность... Читать дальше

Бизнес

посмотреть канал
Новые исследования показывают, что машинное обучение может улучшить инструменты цифрового здравоохранения, способствуя выполнению обычных рабочих процессов и помогая врачам оценивать риск пациента (фото любезно предоставлено iStock).

Машинное обучение является перспективным в поддержке медицинских решений

Ряд исследований, представленных на 67-й Ежегодной научной сессии Американской кардиологической коллегии (American College... Читать дальше
Copyright © 2000-2018 Globetech Media. All rights reserved.