[发明专利]使用视频流监控医疗表面的表面清洁

说明书

清洁向导监控医疗设备的清洁并提供反馈，以确保基于最佳实践进行清洁。清洁向导接收其中包括医疗设备项目的视频流，并且将来自视频流的第一组视频帧输入到第一机器学习模型中。第一机器学习模型被训练为输出第一组视频帧是否对应于启动医疗设备的清洁方案的活动。响应于清洁方案被启动，清洁向导将第二组视频帧输入到第二机器学习模型中，该模型被训练为输出第二组帧是否满足清洁方案的标准。响应于满足清洁方案的所有标准，清洁向导向操作者发送清洁方案完成的通知。

相关申请的交叉引用

本申请要求2019年6月28日提交的美国临时申请第62/868,243号的权益，其全部内容通过引用并入本文。

背景技术

本公开总体上涉及使用相机结合机器学习来监控表面的清洁，并且更具体地涉及使用视频流来监控对医疗表面清洁方案的遵守情况并提供反馈。

在医疗保健中，为了控制和减少感染在患者之间传播，正确清洁医疗设备至关重要。例如，接触患者皮肤的小型医疗设备(如听诊器和温度计)可能会导致感染传播。作为一个特殊的示例，已证明听诊器(最重要的是膜)几乎100％被潜在的病原体和皮肤菌群污染，这些病原体和菌群通常是从定植或感染患者处获得。众所周知且有记录称，听诊器污染的程度即使在进行一次身体检查后也与医生惯用手的一部分的污染程度相当。与患者皮肤或黏膜直接接触的类似类型的医疗设备也存在这种污染程度的风险。

尽管对医疗环境中的污染进行了全面记录，但对环境清洁标准和方案的遵守情况各不相同，从而导致疾病爆发。遵守方面的问题包括未能遵循制造商说明中规定的适当准备消毒剂、消毒剂的时间安排以及施加，且工作流程不一致，导致缺乏标准化方案和不遵守最佳实践。

发明内容

上述和其他问题由清洁向导解决，该向导在清洁医疗表面期间使用视频流进行监控并提供反馈。相机捕获视频流，并将其传输至清洁向导。相机可以被安装在医疗设备项目上或医疗设备项目内，或者可以被设置在外部以捕获医疗设备项目的视图。基于视频数据，清洁向导监控医疗设备项目的清洁方案，并且基于最佳实践(包括CDC指南和制造商说明)在清洁方案需要注意、失败或完成时通知一个或多个操作者。

在一个实施例中，清洁向导接收其中包括描绘医疗设备的帧的视频流。清洁向导基于视频流确定医疗设备的清洁方案何时被启动。在一个实施例中，清洁向导将视频流数据输入到机器学习模型，以检测何时开始清洁。例如，将机器学习模型训练成当在视频流中检测到用布在医疗设备项目表面上移动的擦拭运动时，输出清洁方案被启动。

响应于检测到清洁尝试，清洁向导可以监控视频流，以确保清洁剂被正确施加到医疗设备的表面，并且清洁剂被充分施加以满足制造商的说明。例如，对于许多清洁剂而言，要求表面在一段时间内保持足够湿润，以完全清洁表面。为了保持表面的湿度，操作者可能被通知并被要求在这段时间内重新施加清洁剂。在一个实施例中，清洁向导将视频流数据输入到一个或多个机器学习模型，这些模型被训练为输出视频流是否满足清洁方案的标准。

当清洁向导确定视频流中所示的清洁有不符合清洁方案标准的危险时，清洁向导可以通知操作者以执行校正措施，例如将清洁剂施加到遗漏的表面区域或者将清洁剂重新施加到湿度即将不足够的区域。在清洁向导确定视频流中所示的清洁不符合清洁方案的标准的情况下，清洁向导可以通知操作者重新开始清洁方案的一部分或全部。当清洁向导确定视频流中所示的清洁符合清洁方案的标准时，清洁向导可以通知操作者清洁方案已经完成。

附图说明

图1是根据一个实施例的清洁向导进行操作的系统环境的框图。

图2A至图2B是根据一个实施例的用于捕获视频流的相机的示例图示，该视频流用于通过清洁向导监控表面清洁并提供反馈。

图3是根据一个实施例的清洁向导的架构的框图。

图4是根据一个实施例的用于监控医疗表面的表面清洁并提供反馈的方法的示例流程图。