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Hikvision y Kepler Vision centro salud

Las cámaras de Hikvision, junto al software de monitorización basado en IA de Kepler, permiten al personal sanitario ofrecer una mejor y más rápida atención a los pacientes, a la vez que evita las falsas alarmas.

Gracias a un acuerdo con Hikvision, Kepler Vision está implementando su tecnología de análisis de comportamiento y detección de caídas en los hospitales psiquiátricos de España.

Con esta medida, se proporciona una mejor asistencia a los pacientes, ya que el personal puede actuar de forma más rápida y eficiente si se produce algún percance. Esta tecnología, además, reduce las falsas alarmas, por lo que permite a los trabajadores de los centros atender a las personas que realmente lo necesitan en ese momento.

Con este objetivo, se están instalando un total de 68 dispositivos que se reparten entre las habitaciones privadas y las salas comunes de cada hospital y que vigilan a unos 120 pacientes.

La solución Kepler Night Nurse, que utiliza un revolucionario basado en Deep learning junto a las cámaras panorámicas 360° de Hikvision (que proporcionan una visión global de todo lo que ocurre sin puntos ciegos), es capaz de detectar si una persona ha sufrido una caída, padece algún tipo de molestia o incomodidad o intenta salir de la habitación y, automáticamente, avisa al personal para que actúe de forma inmediata.

Esta tecnología, a diferencia de otras como los sensores de movimiento o los dispositivos portátiles conectados al paciente, es tan precisa que solo emite una alarma cuando la persona realmente lo necesita, reduciendo al mínimo las falsas alarmas y consiguiendo una respuesta más rápida del personal, que actúa cuando es necesario.

Ambas compañías ya habían colaborado previamente en el desarrollo de Kepler Vision Smart Sensor, un sistema que utiliza las innovadoras cámaras de Hikvision junto al algoritmo avanzado de Inteligencia Artificial de Kepler Vision para la solución Kepler Night Nurse, que analiza las transmisiones de vídeo de alta calidad con el fin de identificar con precisión cuándo necesita asistencia una persona.

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Por • 10 Oct, 2022
• Sección: Alarmas, Casos de estudio, Detección, Videovigilancia