保护医护人员：AI驱动的安全手册提升医院安全
Narinder Singh
危机不容忽视
医护人员仅占美国劳动力的10%，但却遭受了近一半的工作场所暴力导致的非致命伤害。每小时就有两名护士在急性护理环境中受到袭击。曾经被认为是不可想象的事件，如2025年2月宾夕法尼亚州ICU发生的劫持事件，导致一名警察死亡和多人受伤，现在已成为全国头条新闻。保护那些致力于照顾他人的医护人员不仅是道德上的责任，还影响到患者护理质量、员工保留率和医院财务状况。
传统上，医院依赖于政策、员工培训、安保人员和物理改造。虽然这些措施至关重要，但它们本质上是被动的，并且通常需要大量资源。系统性的变革需要缩短从认识到危险到有效响应的时间间隔。
了解暴力升级的过程
病房内的暴力事件很少突然爆发——它会经历一个快速但可识别的过程。首先，紧张气氛开始积聚，表现为烦躁的动作、大声喊叫等。在某个时刻，临床医生会感觉到风险增加；直觉和培训告诉他们情况可能会恶化。最后，如果没有中断这个轨迹，伤害就会发生。有时这三个阶段会在一瞬间压缩，但它们几乎总是存在的。
实时定位系统（RTLS）：重要的开端
实时定位系统（RTLS）为每位临床医生配备了可穿戴的紧急徽章。其优点显而易见：只要标签能够传输信号，无论是在病房、走廊还是停车场，都可以发挥作用。只要有适当的基础设施投资，它就可以非常准确地定位激活徽章的人及其附近的人。
实时定位系统提供可穿戴徽章，医护人员在紧急情况下可以激活。RTLS在提供即时位置特定援助方面表现出色，并且覆盖范围不仅限于病房，还包括走廊、停车场和偏远地区。然而，RTLS从根本上依赖于工作人员识别威胁、手动激活徽章并等待帮助。如果仅用于安全目的，这项技术也可能成本高昂。
AI驱动的计算机视觉：对护理团队的主动监控
现代计算机视觉平台将许多医院已经用于远程ICU、远程陪护或虚拟护理的视频基础设施转变为连续的安全网。因此，它提供了可能更具成本效益的第一步，用于投资员工安全。这些AI解决方案包括：
- 环境感知：持续扫描患者房间中的风险指标，无需工作人员激活，从而实现额外的眼睛、主动干预或虚拟检查，及早化解局面。
- 免提干预：通过语音命令或手势召唤援助，消除了在紧张互动中手动激活安全设备的摩擦。
- 持续学习和分析：存储或匿名化录像使详细的根源分析成为可能，将险些发生的事件转化为改进未来安全措施的行动见解。
这些功能将医院安全从被动通知转变为积极预防。这强调了为什么任何涉及实时视频的医院项目，如虚拟护理或远程陪护，必须从一开始就纳入AI驱动的意识，而不是事后考虑。
强大的组合
可穿戴紧急徽章和环境AI是互补的，可以提供无与伦比的干预水平。
- RTLS无处不在，AI支持患者互动。走廊和停车场仍然受益于位置徽章；病房则获得了一个无声的观察者。
- 不同的阈值。AI可以在工作人员感到不安全之前向主管护士或安保部门发出第一声警告；当工作人员已经感到不安全时，RTLS可以大声呼救。
- 统一协调。两种信号可以反馈到同一个护士呼叫系统、顶棚广播系统和安保调度系统，为领导层提供一个单一的逐步响应连续体。
医院可以预见事态升级并在更快、更直接的方式下进行干预。
从静态风险评分到实时、AI驱动的情境感知、缓解和学习
医院已经在病历中记录行为标志，并培训员工注意某些条件和行为，但风险可能每小时都在变化。AI带来了瞬间的上下文。
高风险患者的背景在每次与员工互动时都至关重要——一个在过去30分钟内一直在踱步和大喊的患者与平静地看电视的同一患者是不同的。后者可以通过摄像头让虚拟护士检查情绪、安抚患者或决定只有在有后援的情况下才进入。
最后，AI和/或视频提供了事件升级前的情况背景，为不断学习的系统提供了宝贵的指导，以防止此类事件再次发生。
同情心加上分析：重新定义医院安全
技术本身并不能创造一种安全文化，但它通过数据驱动的警觉性放大了人类的能力和同情心。RTLS徽章让临床医生确信帮助会迅速找到他们。AI驱动的计算机视觉给了他们一个伙伴，在危险爆发之前就注意到发生了什么。早期干预让我们不仅能记录暴力，还能预防它。
通过拥抱前瞻性、面向未来的安全技术，领导者向每一位护士、助手和医生传达了一个明确的信息：你们的福祉与你们照顾的患者一样重要。
Narinder Singh是LookDeep Health的首席执行官兼联合创始人，该公司是使用VisionAI帮助医院中的护士和医生更好地照顾患者的领导者。
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