САНКТ-ПЕТЕРБУРГ, 2 апреля. /ТАСС/. Ученые Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета "ЛЭТИ" создали систему для оптимизации приема пациентов в больницах с помощью компьютерного зрения. Сервис повысит комфорт и качество обслуживания в регистратурах, что особенно актуально в условиях сезонного повышения заболеваемости или эпидемий, сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.

       "Мы разработали систему для автоматического анализа загруженности медицинских учреждений. Сервис анализирует загруженность регистратуры в разные часы при помощи компьютерного зрения по видеозаписям и позволяет в режиме реального времени реагировать на повышенный приток посетителей", - привели в пресс-службе слова инженера учебно-научной лаборатории "Практико-ориентированная лаборатория CDIO" факультета информационно-измерительных и биотехнических систем (УНЛ ПРОЛАБ CDIO-ФИБС), инженера кафедры биотехнических систем (БТС) СПбГЭТУ "ЛЭТИ" Григория Орлова.

       Как отметили в университете, проблемы с очередями в регистратуру больниц вызывают неудобства как для пациентов, так и для медицинского персонала. Недостаточное количество сотрудников в регистратуре может приводить к увеличению времени ожидания, что создает дополнительные нагрузки на персонал и снижает качество обслуживания. Эти процессы обычно обостряются в условиях сезонных заболеваний или эпидемий. Поэтому перед системой здравоохранения стоит задача повышения эффективности организации приема и повышения комфорта пациентов, а также прогнозирования периодов пиковой активности посетителей больниц.

       В состав системы, разработанной в ЛЭТИ, входит сервер, программное обеспечение для обработки информации, полученной с камер наблюдения за помещением, в котором расположена регистратура. Количество посетителей автоматически подсчитывается при помощи технологии компьютерного зрения. Кроме того, система использует алгоритмы искусственного интеллекта для прогнозирования загруженности медицинских учреждений в течение дня, а также в периоды сезонных заболеваний населения.

       По данным пресс-службы, для обучения сервиса ученые использовали базу данных видео в одном из медицинских учреждений Санкт-Петербурга. Записи фиксируют ежедневную активность регистратуры в течение года в приемные часы. Разработка имеет потенциал для дальнейшего совершенствования: будущие улучшения могут включать добавление алгоритмов анализа эффективности работы регистратуры и автоматического управления процессом приема пациентов.