At beskytte patienter, personale og besøgende er en yderst kompleks opgave. Der findes naturligvis ingen universalløsning for sundhedssikkerhed, da hvert enkelt behov indebærer unikke udfordringer – hvad enten det drejer sig om medicinovervågning, besøgsstyring eller nødberedskab.

Denne kompleksitet har ført til, at AI hurtigt er blevet en central del af videoovervågningsteknologien. Smarte enheder kan nu forstå scener og adfærd på et hidtil uset niveau, hvilket giver værdifulde og handlingsorienterede data, advarsler og reaktioner, der i sidste ende kan redde liv.

Ifølge Kjin er sundhedsudbydere begyndt at benytte avanceret teknologi og videoovervågning til at styrke deres fysiske sikkerhedsstrategier på følgende måder:

Ansigtsgenkendelse

Sundhedsfaciliteter oplever ofte en høj gennemstrømning af mennesker, hvilket gør det vanskeligt at holde styr på, hvem der befinder sig på området, og hvem der har tilladelse til at være der. AI-drevet ansigtsgenkendelse tilbyder flere fordele, såsom at identificere og advare om personer af interesse, implementere stærke biometriske adgangskontroller for personalet og lette målrettet søgning efter bevismateriale.

Synlig våbendetektion

Våbenrelaterede hændelser udgør en reel trussel mod sundhedsfaciliteter. At identificere en person med et våben er både en udfordrende og følsom opgave, der kræver validering, præcise eskaleringsprocedurer og hurtig respons. Traditionelle løsninger som metaldetektorer er effektive til screening, men fungerer bedst ved hovedindgange. AI-modeller til synlig våbendetektion tilfører et ekstra sikkerhedslag, idet de kan give visuel bekræftelse og bevismateriale både indenfor og udenfor faciliteterne. Denne nye teknologi skal dog tilpasses menneskelige behov, processer og tekniske begrænsninger for at fungere optimalt.

Akustisk overvågning og alarmer

Fremskridt inden for AI har muliggjort udviklingen af avancerede lydanalyseværktøjer. Disse løsninger tilføjer en ekstra dimension til hændelseshåndtering ved at identificere lydmæssige indikatorer på truende situationer. De kan registrere lyde som glas, der knuses, aggressiv adfærd samt skrig og råb. Når disse systemer kombineres med videoanalyse, forbedres præcisionen yderligere. Samme teknologi kan også anvendes til at forbedre patientplejen ved at overvåge og advare sygeplejersker om symptomer som hoste, vejrtrækningsproblemer eller nødråb.

Registrering af mistænkelig opholdstid

Folk opholder sig på sundhedsfaciliteter af mange forskellige årsager. Nogle er blot besøgende, andre søger akut hjælp, mens enkelte kan have kriminelle hensigter. Det er afgørende, at personale og sikkerhedstjenester kan skelne mellem almindelig ventetid og mistænkelig adfærd. AI-drevet loitering detection registrerer personer, der opholder sig i et område i længere tid end forventet, og kan automatisk udløse handlinger som aktivering af lys, lyd eller personalenotifikationer.

Forebyggelse af faldulykker

Overvågning af patienter, besøgende og personale er en konstant udfordring. Faldulykker udgør en af de største risikofaktorer for skader på hospitaler. Derfor er det afgørende, at plejepersonalet får besked, når en patient forlader sin seng, har været ude af sengen længere end forventet, eller er faldet, så de kan reagere hurtigt og hensigtsmæssigt. En AI-drevet løsning til faldforebyggelse, patientovervågning og elopement-detektion kan automatisk advare personalet i sådanne tilfælde.

Videoovervågningssystemer handler ikke kun om sikkerhed. AI-drevne løsninger hjælper sundhedsfaciliteter over hele verden med plejelevering, arbejdsgange og besøgsstyring. For at opnå de bedste resultater er det vigtigt at samarbejde med en erfaren teknologipartner, der kan skræddersy en løsning, der maksimerer kvaliteten af patientplejen, sikkerheden i faciliteterne og effektiviteten af de daglige processer.