Kepler Vision Technologies présente un nouveau module de détection d’inclinaison

Kepler Vision Technologies a annoncé une nouvelle fonctionnalité dans son système Night Nurse qui analyse la position allongée d’un patient pour surveiller quand il doit être déplacé afin d’aider à éliminer le risque d’escarres.

La dernière fonctionnalité de ce système est capable d’alerter le personnel soignant si un patient est resté trop longtemps dans la même position, grâce à une surveillance continue.

Pour les patients alités, il est très important de changer régulièrement de position pour éviter les escarres et les ulcères. La fonction de détection de la position d’inclinaison de l’infirmière de nuit peut non seulement aider à fournir des soins meilleurs et plus sûrs aux patients, mais peut également gagner beaucoup de temps et réduire les coûts des soins de santé. Le retournement manuel du patient peut prendre jusqu’à 20 minutes par patient et doit être effectué toutes les deux à quatre heures.

Le système peut déterminer intelligemment quand un patient doit être transféré avec des informations opportunes.

Cela peut être utilisé pour donner un aperçu de la fréquence à laquelle le patient change de position allongée, ce qui peut être utilisé pour déterminer le risque d’escarres. De plus, ces informations peuvent être utilisées pour planifier le repositionnement du patient si nécessaire.

L’entreprise basée à Amsterdam utilise l’intelligence artificielle et un capteur optique unique pour contribuer à préserver le bien-être des personnes, avec des modules comprenant la prévention et la détection des chutes.

Harro Stokman, PDG et fondateur Technologie de vision Kepler, a déclaré : « Les capteurs et les plates-formes logicielles sont capables de convertir les informations reçues des flux vidéo surveillés en texte lisible, alertant le personnel lorsqu’il en a besoin. Le logiciel Kepler Night Nurse analyse les images sur un serveur local ou exécute un logiciel intégré à la caméra. Après analyse, si une situation est détectée nécessitant une attention infirmière, l’alarme est transmise au système d’appel infirmière.

Le système est capable d’envoyer des messages dans les 10 secondes suivant une chute, permettant ainsi au personnel d’obtenir des informations rapidement. Selon l’entreprise, il peut également éliminer 99 % des fausses alarmes.

Stokoman explique : « Il utilise un programme d’analyse d’images alimenté par l’IA pour identifier immédiatement ce qui se passe et s’il convient d’alerter un membre du personnel. Cette technologie surpasse les capteurs de mouvement, les alitements et les systèmes de surveillance portables en réduisant les fausses alarmes de 99,9 %, réduisant ainsi la charge de travail inutile du personnel soignant tout en lui permettant de préserver le bien-être des patients. Les notifications peuvent être personnalisées par client pour permettre des soins personnalisés, et les rapports d’activité montrent ce qui se passe dans la pièce au fil du temps, permettant ainsi de meilleurs soins à long terme.

Kepler Vision Technologies est présent dans son pays d’origine, aux Pays-Bas, ainsi qu’en France, en Belgique, en Norvège et en Espagne. L’entreprise négocie actuellement des contrats avec des partenaires au Royaume-Uni.

« Nous explorons actuellement un certain nombre d’opportunités différentes au Royaume-Uni où nous pouvons déployer notre système », a déclaré Stokoman. « Compte tenu des difficultés auxquelles le Royaume-Uni est actuellement confronté en raison du manque de personnel au sein du National Health Service (NHS), de nombreux travailleurs clés de la région sont surmenés et confrontés à un stress et à un épuisement accrus. Nous pensons que notre système peut contribuer à résoudre ce problème, grâce à une charge de travail et un stress réduits.

Cet été, un consortium d’organisations – dont Age NI, l’Université d’Ulster, l’Agence de santé publique, Technicare et Southern Health and Social Care Trust – a remporté un financement de 1,3 million de livres sterling d’Innovate UK pour le programme Move More Live More, qui utilise l’IA pour réduire le nombre de chutes chez la population âgée.

Lancelot Bonnay

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