Sistema inteligente para a simulação do posicionamento e movimento de pessoas ou equipamentos dentro de um hospital

Abstract

Os orgãos de gestão dos hospitais optam cada vez mais pela implementação de sistemas de monitorização baseados na tecnologia RFID, tendo em vista sobretudo a redução de custos associados a perda e roubo de equipamentos, o aumento da segurança de pacientes e pro ssionais e a deteção do acesso de pessoal a zonas não autorizadas. Testes e estudos de otimização, nomeadamente em relação a configuração dos sensores na arquitetura da rede RFID, devem ser realizados para aumentar o desempenho destes sistemas. A simulação surge neste contexto como uma importante ferramenta de apoio, uma vez que permite que os estudos sejam endereçados a partir de um ambiente computacional, evitando as desvantagens inerentes à realização de testes no próprio hospital. Recentemente, o estudo da questão de conservação de energia, em redes de sensores de tracking de objetos, tem atraído muita atenção. A previsão de trajetórias pode ser utilizada para determinar o conjunto de sensores que num determinado momento devem ser desativados para reduzir consumos energéticos e, consequentemente, aumentar o tempo de vida do sistema. O objetivo deste trabalho é integrar as duas temáticas referidas - simulação e previsão - no desenvolvimento de um sistema inteligente capaz de simular e prever a trajetória de uma entidade numa área preenchida com sensores. A área escolhida para a simulação consiste no piso pediátrico de um hospital no Norte de Portugal, onde um sistema RFID de monitorização se encontra atualmente implementado para a monitorização de pacientes. A análise do sistema desenvolvido é realizada através do estudo de cenários, onde estatísticas obtidas em diferentes condi cões de simulação são analisadas sob diversos prismas. Os resultados provam que o sistema proposto é capaz de simular com sucesso o movimento de uma ou mais entidades num ambiente hospitalar real, e de estimar localizações com uma precisão média de 62% para um modelo de simulação que tem em consideração a existência de variabilidade e aleatoriedade no movimento. A previsão é realizada através da aplicação de um algoritmo de Data Mining, denominado SK-Means, ao histórico de percursos de cada entidade, e permite a obtenção de padrões de movimento específicos e distintos para cada uma delas. As localizações previstas são apresentadas ao utilizador em tempo real, de forma dinâmica. Pretende-se que no futuro o sistema possa ser implementado no hospital para permitir a visualização em tempo real dos pacientes.

Many hospitals choose to rely on RFID tracking systems to avoid the theft or loss of equipment, increase patient and staff safety, finding missing patients or staff, and issuing warnings about personnel access to unauthorized areas. Optimization studies, concerning the configuration of the sensors in the RFID network architecture, must be made in order to increase the performance of these systems. The simulation arises in this context as an important supporting tool, since it allows studies to be addressed from a computing environment, avoiding the disadvantages of testing in the hospital. Recently, the issue of energy saving in object tracking sensor networks has attracted much attention. Trajectory prediction is a software approach which provides, in real time, the set of sensors that can be deactivated to reduce power consumption and thereby increase the system's lifetime. Hence, the system proposed here aims to integrate the aforementioned strategies - simulation and prediction { in the development of an intelligent tracking simulation system able to simulate and predict an entity's trajectory in an area tted with sensors. The chosen locale for the simulation of object movements was the paediatric oor of a hospital in the North of Portugal, where an RFID monitoring system is currently employed for patient monitoring. The analysis of the system is developed through the study of scenarios where statistics obtained in different simulation conditions are analyzed from several perspectives. The results show that the proposed system is able to successfully simulate the movement of one or more entities, in an actual hospital environment, and to estimate locations with an average accuracy of 62 % for a simulation model which takes into account the existence of variability and randomness in the movement. The prediction is accomplished by applying a Data Mining algorithm, designated SK-Means, to discover object movement patterns through historical trajectory data. The predicted locations are presented to the user in real time, dynamically. It is anticipated that this system will be incorporated in the hospital, to allow real time visualization of patients, in the future.