智護安全一體化管理平臺

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一現況分析：

（1）精神?？漆t院的現狀

自改革開放以來，我國精神病醫院迎來規模建設期，精神病醫院數和人員數都整體呈現增長態勢。

有數據顯示，2019年我國精神病醫院達到1545家，同比增長16.17%；精神病醫院人員增速為14.61% 精神醫療市場規模呈逐年上升的態勢意味著行業需求增長，同時對醫院設施及服務的考驗也不斷提高

精神病人時有走失、自殺、猝死等事件，給社會、醫院、家庭造成極大傷害，截至2017年底，全國13.90億人口中精神障礙患者達2億4326萬4千人，總患病率高達17.5% 嚴重精神障礙患者超1600萬人，發病率超過1%。

2016年5月5日，廣東省人民醫院陳仲偉醫師在家中被兇徒瘋狂砍了30多刀，經長達43個小時的全力搶救，終因傷勢過重不幸離世。據警方調查，兇徒生前曾患有精神疾病

2019年5月浙江某精神?？漆t院病人夜間猝死，醫護人員在次日巡房時才發現，對醫院與醫護人員、家屬的影響巨大。

2020年9月江蘇南通某醫院一精神病人毆打護士長達五分鐘之久，導致該名護士嚴重受傷，多處骨折。

2020年江西某精神病院一病人夜間在衛生間把褲子撕成布條，自縊身亡，第二天才被發現，給醫院造成巨大的醫患矛盾和經濟損失。

（2）精神?？漆t院的現狀

1.日漸高昂的監管成本

以人力為主的手段逐漸無法滿足日益擴大的醫療監管需求醫療和監管人員的數量、安全保障也導致成本居高不下。

2.無法預判的意外事故

病患的特殊性造成如自殘、猝死等意外時有發生且難以預判和實時發現及處理。

3.不可避免的監管盲區

傳統影像監控設備存在不適用的覆蓋空間需人為觀測的劣勢導致存在易遺漏的時間。

4.難以消除的負面輿論

意外事故導致的負面輿論往往給醫院帶來不良影響，對醫護人員和病患家屬也有種種困擾。

二系統功能：

（1）智能看護管理系統——解決醫院四大看護難題

1.防止病人通過門窗逃跑、打架、擅闖禁區、區域滯留，病人佩戴防拆卸的智能定位手環，可以實時點名，通過軟件平臺顯示每個病人所在位置。病房窗戶安裝傳感器與智能手環聯動，破窗即觸動報警。一旦有病人擅自走出病區或院外立即報警，院外進入北斗/GPS定位系統。在洗手間等敏感位置安裝基站，可實現病人長時間滯留報警。

2.通過攝像頭與智能手環聯動對病人跌倒的及時報警，精神?？频牟∪擞捎诓豢杀苊獾拈L期服藥等原因，體質多虛弱，加上時有非正常行為，易出 現骨折、摔倒等異常情況。在病房或走道布署專業攝像設備，一旦有病人跌倒，立即觸發報警，醫護人員可及時處理。攝像設備與系統后臺進行精準算法，智能捕捉病人關鍵行為動作節點，報警率達到99%。

3.防止出現自殺、猝死等特殊異常情況，精神?？撇∪艘装l生自殺、猝死等異常情況， 對醫院、家庭都將造成巨大傷害。尤其夜間的護理難度較大，洗手間等特殊區域無法監控。通過智能手環監測患者心率、血壓、血氧等 生命體征數據，及時發現患者意外猝死、自殺等情況，可以及時救治。通過智能床墊監測患者心率、呼吸等生命體征，及時發現患者意外猝死、自殺等情況。

4.一鍵查看每個病人的全面狀況，系統可以一鍵查詢病人的全面情況。包括病人病情、用藥情況、生命體征數據、護理等級、歷史異常情況等。增加了醫護人員對病區病人的了解程度，可以快速針對個別病人做個性化治療與護理。

（2）智能護理管理系統——解決醫院五大護理難題

1.患者生命體征數據采集困難體溫，血壓，血氧，脈搏等生命體征數據通過手環以及醫療級生命體征設備采集并上傳，可在系統內 自動生成數據表格，操作簡單，查閱便捷。

2.執行醫囑人員身份識別靠人工，風險較大，移動PDA可查看病人醫囑 ， 對病人進行移動擺藥、發藥，掃描 病人手環，核對信息并執行，對病人和藥品進行準確匹配。通過人臉病人識別系統，對病人進行準確識別。

3.巡更壓力大，意外情況無法及時有效應對。護士佩戴工卡，當巡房過程中遇到意外情況可一鍵報警。在病房墻上貼二維碼，護士巡查只需要帶PDA進入病房掃描墻上二維碼即可實現。對巡視等時間的突發的不良事件進行記錄。

4.人工交接班容易出錯，責任不明確，交班護士可以通過PDA查看相關信息，填寫相應的注意事項后，點選下一個接班護士，接班護士登錄后獲取信息，交班護士則登出完成交接班事宜。以智能護理管理系統取代傳統的紙質或口頭交班，保障準確性的同時簡化流程，提高效率。

5.新入院護士不了解流程操作和護理解決方案，新入院護士可以通過移動PDA內的宣 教等功能進行學習與了解流程，進行防摔倒宣教，日常流程宣教，防火宣教等，替代傳統紙質宣教單。

（3）智能預警管理系統——提供五大數據分析功能

1、患者健康狀態分析通過心率檢測，以及患者活動情 況來分析評估患者的身體健康狀 況。

2、患者數據采集自動搜集患者身體數據、行為記錄以及用藥情況。

3、藥物行為學分析通過患者用藥情況，用藥劑量來評估患者的健康狀況以及行為舉 動。

4、患者風險評估預警通過對患者的持續健康，行為軌跡分析以及心率檢測，來分析患者風險狀況并預警。

5、患者發病預警通過患者發病頻次記錄以及發病 時間記錄，來分析評估患者下次發病時間并提前預警。

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