DE112020005133T5

DE112020005133T5 - Einrichtung und verfahren zum steuern eines systems von ressourcen

Info

Publication number: DE112020005133T5
Application number: DE112020005133.1T
Authority: DE
Inventors: Cornelis Petrus HENDRIKS; Murtaza Bulut; Lieke Gertruda Elisabeth Cox; Valentina Lavezzo
Original assignee: Koninklijke Philips NV
Current assignee: Koninklijke Philips NV
Priority date: 2019-10-24
Filing date: 2020-10-21
Publication date: 2022-08-25
Also published as: US20220390997A1; EP3813076A1; WO2021078773A1; GB2604808A; GB2604808B; GB202207322D0

Abstract

Es wird ein Ansatz zum Verwalten von Beschäftigten (22) vorgeschlagen, wobei der Ansatz ein Verwalten der Stromversorgung an Sensorkomponenten (24), die von den Beschäftigten getragen werden, basierend auf einem Bedarf an den Beschäftigten zum Durchführen einer Aufgabe umfasst. Die Beschäftigten (z. B. klinisches Personal in einem Krankenhaus) tragen Sensoren zum Überwachen des Orts und physiologischer Parameter des Personals. Ein Betriebsmodus der Sensoren (24) wird basierend auf empfangenen Ressourcenanforderungssignalen, die einen Bedarf an einer bestimmten Art von menschlicher Unterstützung angeben, geändert (z. B. werden die Sensoren (24) aktiviert). Aus den Beschäftigten (22), die fähig sind, die erforderliche Art von menschlicher Unterstützung bereitzustellen, werden ein oder mehrere Beschäftigte basierend auf von den Sensorsätzen (24) empfangenen Sensordaten in Bezug auf den Ort und die physiologischen Parameter ausgewählt.

Description

GEBIET DER ERFINDUNG
Diese Erfindung bezieht sich auf eine Einrichtung und ein Verfahren zum Steuern eines Systems von Ressourcen und insbesondere zum Steuern einer Stromversorgung von Sensoren des Systems.
HINTERGRUND DER ERFINDUNG
US 2006/181424 A1 offenbart ein Verfahren zum Anfordern von Unterstützung für ein medizinisches Ereignis, das in einem Krankenhaus auftritt. Das Verfahren umfasst ein Empfangen von Daten bezüglich eines Orts des medizinischen Ereignisses; Empfangen von Daten bezüglich einer Art des medizinischen Ereignisses; Empfangen von Daten bezüglich mindestens eines drahtlos erfassbaren Tags, wobei jedes des mindestens einen drahtlos erfassbaren Tags einem jeweiligen von mindestens einem Krankenhausarzt zugeordnet ist; Bestimmen eines Orts jedes Krankenhausarztes innerhalb des Krankenhauses mindestens teilweise basierend auf den Daten bezüglich des mindestens einen drahtlos erfassbaren Tags; Identifizieren mindestens eines bestimmten Krankenhausarztes, mindestens teilweise basierend auf dem Ort des medizinischen Ereignisses, der Art des medizinischen Ereignisses und dem jeweiligen Ort jedes Krankenhausarztes, als dazu geeignet, Unterstützung bereitzustellen; und Durchführen einer Aktion, um zu bewirken, dass Unterstützung für das medizinische Ereignis von jedem bestimmten Krankenhausarzt angefordert wird.
Der Artikel von LIU YING ET AL: „A Novel Cloud-Based Framework for the Elderly Healthcare Services Using Digital Twin“, IEEE ACCESS, Band 7, 23. April 2019 (23.04.2019), Seiten 49088 bis 49101, offenbart, dass mit der Entwicklung von Technologien, wie Big Data, Cloud Computing und dem Internet der Dinge (IdD), ein digitaler Zwilling als Präzisionssimulationstechnologie vom Konzept bis zur Praxis in der Industrie angewendet wird. Ferner spielt die Simulation eine sehr wichtige Rolle im Gesundheitsbereich, insbesondere in der Forschung zur Planung des klinischen Pfads, der Zuordnung von medizinischen Ressourcen, der Vorhersage der medizinischen Aktivität usw. Durch Kombinieren eines digitalen Zwillings und der Gesundheit entsteht eine neue und effiziente Möglichkeit, um genauere und schnelle Dienste für die Gesundheitspflege älterer Menschen bereitzustellen.
Eine jüngste Entwicklung in der Technologie ist das sogenannte Konzept des digitalen Zwillings (DT-Konzept). Bei diesem Konzept wird eine digitale Darstellung (der digitale Zwilling) eines physischen Systems bereitgestellt und mit seinem physischen Gegenstück verbunden, zum Beispiel durch das Internet der Dinge, wie in US 2017/286572 A1 erläutert. Durch diese Verbindung empfängt der digitale Zwilling üblicherweise Daten, die sich auf den Zustand des physischen Systems beziehen, wie Sensorauslesungen oder dergleichen, basierend auf denen der digitale Zwilling den tatsächlichen oder zukünftigen Status des physischen Systems vorhersagen, z. B. durch Simulation, sowie einen Statusverlaufs des physischen Zwillings analysieren oder interpretieren kann. Im Falle von elektromechanischen Systemen kann dies zum Beispiel dazu verwendet werden, das Lebensdauerende von Komponenten des Systems vorherzusagen, wodurch das Risiko eines Komponentenausfalls verringert wird, da ein rechtzeitiger Austausch der Komponente basierend auf ihrem Lebensdauerende angeordnet werden kann, wie durch den digitalen Zwilling geschätzt.
Digitale Zwillinge können für eine Reihe von Anwendungen verwendet werden, um den Zustand eines beliebigen Bereichs physischer Systeme zu modellieren und zu simulieren. Sie können in Werksumgebungen zum Beispiel zum Modellieren des Zustands einer oder mehrerer Maschinen, wie Förderbänder, Bearbeitungseinheiten oder Montageroboter, in Echtzeit verwendet werden.
Die Technologie digitaler Zwillinge ist zunehmend auch im medizinischen Bereich von Interesse, da sie einen Ansatz für eine effizientere Bereitstellung einer medizinischen Versorgung bereitstellt. Zum Beispiel kann der digitale Zwilling unter Verwendung von Bildgebungsdaten des Patienten, z. B. eines Patienten, der an einer diagnostizierten Erkrankung leidet, wie in den Bildgebungsdaten erfasst, erstellt werden, wie zum Beispiel von Dr. Vanessa Diaz unter https://www.wareable.com/health-and-wellbeing/doctor-virtualtwin-digital-patient-ucl-887 erklärt, wie am 29. Oktober 2018 aus dem Internet abgerufen. Ein solcher digitaler Zwilling kann eine Anzahl von Zwecken erfüllen. Zunächst kann der digitale Zwilling anstelle des Patienten einer Anzahl von virtuellen Tests, z. B. Behandlungsplänen, unterzogen werden, um zu bestimmen, welcher Behandlungsplan am wahrscheinlichsten für den Patienten erfolgreich ist. Dadurch wird die Anzahl der Tests reduziert, die physisch am eigentlichen Patienten durchgeführt werden müssen.
Der digitale Zwilling des Patienten kann verwendet werden, um das Einsetzen, die Behandlung oder die Entwicklung solcher Erkrankungen des Patienten unter Verwendung eines patientenabgeleiteten digitalen Modells, z. B. eines digitalen Modells, das aus medizinischen Bilddaten des Patienten abgeleitet wurde, vorherzusagen. Auf diese Weise kann der medizinische Zustand eines Patienten ohne die routinemäßige Beteiligung eines praktischen Arztes überwacht werden, wodurch z. B. periodische Routineuntersuchungen des Patienten vermieden werden. Stattdessen, nur wenn der digitale Zwilling einen medizinischen Zustand des Patienten vorhersagt, der basierend auf den empfangenen Sensorauslesungen angibt, das der Patient eine ärztliche Behandlung benötigt, kann der digitale Zwilling für den Patienten einen Arzttermin vereinbaren. Dies führt üblicherweise zu einer Verbesserung der medizinischen Versorgung des Patienten, da das Einsetzen bestimmter Krankheiten oder Erkrankungen mit dem digitalen Zwilling vorhergesagt werden kann, so dass der Patient in einem frühen Stadium entsprechend behandelt werden kann, was nicht nur für den Patienten vorteilhaft ist, sondern auch (Behandlungs-)Kosten reduzieren kann. Darüber hinaus können größere medizinische Vorfälle, die der Patient möglicherweise in Kürze erleiden wird, durch den digitalen Zwilling basierend auf der Überwachung der Sensorauslesungen des Patienten vorhergesagt werden, wodurch das Risiko reduziert wird, dass solche Vorfälle tatsächlich auftreten. Eine solche Verhinderung vermeidet die Notwendigkeit einer erheblichen Nachsorge nach einem solchen größeren medizinischen Vorfall, was auch den Druck auf ein Gesundheitssystem, das ansonsten eine solche Nachsorge bereitstellt, lindert.
Digitale Zwillinge (DTs) können auch für klinisches Personal oder andere Beschäftigte innerhalb der klinischen Umgebung entwickelt werden. Diese können zum Beispiel Parameter der Beschäftigten modellieren, die für ihre Kompetenz oder Nützlichkeit für ein Unterstützen von medizinischen Aktionen relevant sind. Dies kann ihr klinisches Fachwissen, ihre klinische Spezialisierung, ihre Erfahrung und unmittelbarere Faktoren, wie Ermüdungsniveau, Stressniveau, Zeit der Arbeitsdauer seit einer Ruhepause, Wachheit und andere Faktoren, einschließen.
Produktionsanlagen und Krankenhäuser können somit von großen Systemen von mehreren DTs für sowohl Personal oder Beschäftigte als auch Patienten oder Maschinen Gebrauch machen, die einen intelligenteren Einblick in den Bedarf an verschiedenen Ressourcen und deren Verfügbarkeit bereitstellen können. Solche Systeme führen jedoch natürlich zu sehr großen Datenverkehrsvolumen und hohen Rechenanforderungen, die sie zu komplex oder teuer zu implementieren und zu warten machen können.
KURZDARSTELLUNG DER ERFINDUNG
Daher werden Entwicklungen benötigt, um die Gesamtkomplexität solcher Systeme zu reduzieren und Rechen- und Datenverkehrsanforderungen zu reduzieren. Die Erfindung wird durch die unabhängigen Ansprüche definiert. Die abhängigen Ansprüche definieren vorteilhafte Ausführungsformen.
Beispiele stellen eine Steuereinheit zum Interagieren mit einem System von Ressourcen bereit,
wobei das System eine Vielzahl von Beschäftigten umfasst, jeder von einer bestimmten Art von Beschäftigtem, und wobei jeder Beschäftigte an sich einen Satz von einem oder mehreren Sensoren zur Verwendung beim Überwachen von mindestens einem der folgenden Punkte an seiner Person trägt: einem Ort des Beschäftigten und einem physiologischen Parameter des Beschäftigten, und
wobei die Steuereinheit im Gebrauch kommunikativ mit den Sensorsätzen der Vielzahl von Beschäftigten koppelbar ist und
wobei die Steuereinheit zum Empfangen von Anforderungssignalen konfiguriert ist, die einen Bedarf an einer bestimmten menschlichen Ressource angeben, wobei die menschliche Ressource einer bestimmten oder mehreren der Arten von Beschäftigten zugeordnet ist; und
wobei die Steuereinheit konfiguriert ist, um eine Aktivierung und Deaktivierung der Sensorsätze der Vielzahl von Beschäftigten abhängig von empfangenen Anforderungssignalen zu steuern.
Somit wird eine Einheit zum Verwalten der Leistung und der Datensammlung von Objektsensoren an Menschen in einem System von menschlichen Objektressourcen bereitgestellt. Das System umfasst eine Vielzahl von Sensoren, die zum Beispiel zum Sammeln von Daten zum Aktualisieren digitaler Zwillinge der Beschäftigten oder für jeden anderen Arbeitskraftüberwachungszweck dienen können. Die bereitgestellte Steuereinheit steuert dynamisch die Aktivierung und Deaktivierung von Sensoren der Beschäftigten basierend auf Informationen über den aktuellen Bedarf an menschlicher Unterstützung. Im Wesentlichen wird die Zeitsteuerung der Sensoraktivierung/- deaktivierung basierend auf dem Bedarf an einer menschlichen Ressource gesteuert.
Anstatt Sensordaten von Beschäftigten zu allen Zeiten kontinuierlich zu erfassen, was natürlich einen hohen Energieverbrauch, Datenverkehr und Verarbeitungsbedarf verursacht, werden Sensoren somit standardmäßig in einen Ruhemodus heruntergefahren und nur aktiviert, wenn ein Bedarf an einer menschlichen Ressource vorliegt, der den Beschäftigten erfordern kann. An dieser Stelle können Sensordaten von den Beschäftigten für einen kurzen Zeitraum gesammelt werden, um zu ermöglichen, dass eine Bewertung in Bezug auf den optimalen Satz von einem oder mehreren Beschäftigten vorgenommen wird, um auf den Bedarf an einem menschlichen Eingriff zu reagieren. Zum Beispiel kann im einfachsten Fall ein Beschäftigter ausgewählt werden, der dem Patienten oder der Maschine, der/die eine Unterstützung benötigt, am nächsten ist. Andere Faktoren können jedoch ebenfalls berücksichtigt werden, wie Fachwissensniveau und Ermüdung des Beschäftigten.
Dadurch werden Energieanforderungen und Datenspeicherungsanforderungen reduziert, da Sensoren nur in Fällen eingeschaltet werden, in denen sie benötigt werden. Dies erhöht die Sensorbatterielebensdauer, reduziert Datenflüsse und reduziert die Datenverarbeitung und -speicherung. Verbesserungen werden auch in Bezug auf Datenschutz und Benutzervertraulichkeit bereitgestellt, da Daten nur in Fällen gesammelt werden, wenn es betrieblich notwendig ist, wodurch die Sammlung und Speicherung unnötiger Daten über eine Person reduziert wird.
Die Steuereinheit ist dem System von Ressourcen zugeordnet. Die Steuereinheit dient zum Interagieren (z. B. Kommunizieren) mit einer oder mehreren Komponenten des Systems. Zum Beispiel dient das System mindestens zum Interagieren mit den Sensoren oder Sensorsätzen, die von Beschäftigten getragen werden. Wie nachstehend erläutert wird, schließt das System in weiteren Beispielen weitere Komponenten, wie eine oder mehrere digitale Zwillinge, ein, und die Steuereinheit kann auch zum Interagieren (z. B. Kommunizieren) mit diesen digitalen Zwillingen dienen. Weitere Beispiele und Erläuterungen werden nachstehend bereitgestellt.
Die Steuereinheit kann in Beispielen einen oder mehrere Prozessoren umfassen. Die Schritte von Prozeduren, die durch die Steuereinheit implementiert werden, können durch eine einzelne Verarbeitungskomponente implementiert werden, oder die Prozesse können unter einer Vielzahl unterschiedlicher Verarbeitungskomponenten verteilt sein, die in einer einzelnen Einheit an einem Ort integriert oder unter einer Vielzahl von Einheiten verteilt sein können.
Das Aktivieren und Deaktivieren der Sensoren kann ein Ein- und Ausschalten der Sensoren einschließen. Wenn ein Sensor aktiv ist, kann er eingeschaltet werden und Daten sammeln. Wenn ein Sensor inaktiv ist, sammelt er keine Daten. Wenn ein Sensor inaktiv ist, kann er ausgeschaltet werden. In manchen Beispielen, wenn ein Sensor aktiv ist, kann er sich in einem (relativen) hohen Leistungsmodus befinden, und wenn er inaktiv ist, kann er sich in einem niedrigeren Leistungsmodus, zum Beispiel einem Ruhemodus, in dem er keine Daten sammelt, befinden. Im inaktiven Modus kann er dennoch mit der Steuereinheit kommunikabel sein, um Steuerbefehle, z. B. einen Befehl, der eine Reaktivierung auslöst, zu empfangen.
Die Steuereinheit kann konfiguriert sein, um als Reaktion auf jedes empfangene Anforderungssignal eine Aktivierung der Sensorsätze für jeden der Vielzahl von Beschäftigten der bestimmten einen oder mehreren Arten auszulösen. Zum Beispiel kann die Steuereinheit ein oder mehrere Befehlssignale ausgeben, um die Aktivierung der Sensorsätze auszulösen.
In vorteilhaften Beispielen kann das System ferner eine Datenspeicherungseinheit umfassen, wobei die Datenspeicherungseinheit ein personalisiertes digitales Modell für jeden der Beschäftigten speichert, das konfiguriert ist, um für den Beschäftigten mindestens eines oder mehrere zu modellieren von: Ort, Agenda (z. B. Zukunft und Vergangenheit), Stressniveau, Arbeitszeit seit einer Ruhepause, Ermüdungsniveau, Wachheit und klinische Erfahrung.
Diese stellen natürlich lediglich eine beispielhafte Teilmenge möglicher Parameter dar, die ein digitaler Zwilling eines Beschäftigten modellieren kann. Eine große Vielfalt verschiedener Parameter kann für die Beschäftigten modelliert werden, um die Auswahl eines optimalen oder optimaler mehrerer Beschäftigter für eine bestimmte Unterstützungsanforderung zu unterstützen. Weitere modellierte Parameter können eine kumulative physische Bewegung des Beschäftigten (d. h. Angabe einer physischen Anstrengung); Computernutzungsdaten (z. B. Text, der durch den Beschäftigten während seiner Schicht erzeugt wird, was eine psychische Anstrengung angeben kann), Sprachdaten (z. B. Dauer/Energie von Sprache, z. B. gemessen durch einen oder mehrere akustische Wandler) und/oder Informationen über frühere Fälle, die während der gleichen Schicht versorgt wurden (z. B. Schwere von Fällen, Anzahl von Patienten) einschließen.
In Beispielen kann die Datenspeicherungseinheit ein verteiltes System mehrerer Datenspeicherungseinheiten sein oder kann aus einer einzelnen zentralen Datenspeicherungseinheit bestehen.
Die Sensoren können zum Sammeln von Daten dienen, die zum Aktualisieren der personalisierten digitalen Modelle geeignet sind. Zum Beispiel können die Sensoren Parameter messen, die Eingangsparametern der personalisierten digitalen Modelle entsprechen. Sie können dem einen oder den mehreren Eingangsparameter des Modells direkt entsprechen oder können Daten sammeln, die diese angeben.
Die Steuereinheit kann nach der Aktivierung der Sensorsätze der bestimmten Arten von Beschäftigten konfiguriert sein, um Daten von jedem der Sensorsätze zu sammeln und jedes digitale Modell jedes Beschäftigten basierend auf den Daten zu aktualisieren, die vom Sensorsatz des relevanten Beschäftigten gesammelt wurden.
In vorteilhaften Ausführungsformen kann die Steuereinheit ferner konfiguriert sein, um eine Deaktivierung der Sensorsätze der relevanten einen oder mehreren Arten von Beschäftigten nach dem Aktualisieren der digitalen Zwillinge auszulösen.
Die Steuereinheit kann zum Beispiel ein oder mehrere Befehlssignale an die Sensorsätze ausgeben, um eine Deaktivierung der Sensorsätze auszulösen.
Die Deaktivierung kann unmittelbar nach dem Aktualisieren der digitalen Zwillinge (d. h. als nächster Schritt danach) ausgelöst werden, oder sie kann nach Abschluss eines oder mehrerer zusätzlicher Schritte oder Prozesse durchgeführt werden, zum Beispiel nach dem Auswählen eines bestimmten oder bestimmter mehrerer der Beschäftigten, um auf die Anforderung menschlicher Ressourcen zu reagieren, oder nachdem die Anforderung für die menschliche Ressource erfüllt wurde, zum Beispiel wie durch Annahme der Zuweisung von Beschäftigten durch einen Manager und/oder durch den ausgewählten einen oder die ausgewählten mehreren Beschäftigten selbst angegeben. Diese letztere Option wird in nachfolgenden Beschreibungen detaillierter erläutert.
In manchen Beispielen kann die Steuereinheit ferner konfiguriert sein, um einen oder mehrere der Beschäftigten der bestimmten einen oder mehreren Arten basierend auf Daten aus den aktualisierten persönlichen digitalen Modellen der Beschäftigtem auszuwählen. Zum Beispiel wählt die Steuereinheit den optimalen oder die optimalen mehreren der Beschäftigten der relevanten Arten von Beschäftigten aus, um auf den Bedarf an Beschäftigten zu reagieren oder diesen zu decken. Beispielhaft kann sich ein physiologischer Parameter eines Patienten außerhalb normaler Parameter bewegt haben, wodurch die Erzeugung des Anforderungssignals ausgelöst wird, was einen Bedarf dafür angibt, dass ein Krankenhausarzt Patienten behandelt. Die eine oder die mehreren Arten von Beschäftigten können alle Ärzte und alle Pfleger einschließen. Die Steuereinheit kann Sensordaten von allen Ärzten und allen Pflegern sammeln, die mindestens einen Ort jedes Arztes und jedes Pflegers angeben, und der nächste kann dann als optimaler Beschäftigter ausgewählt werden, um auf das Ereignis zu reagieren. Dies stellt jedoch nur ein Beispiel dar, das zur Veranschaulichung bereitgestellt wird.
Der ausgewählte am besten geeignete Beschäftigte ist im Allgemeinen möglicherweise nicht einfach die Person, die am nächstgelegenen Ort verfügbar ist; die Bestimmung kann auch Faktoren berücksichtigen, wie zum Beispiel, welcher Beschäftigte am meisten ausgeruht, konzentriert, fokussiert und/oder fachkundig ist.
Die Steuereinheit kann konfiguriert sein, um als Reaktion auf den Empfang des Anforderungssignals einen Schritt des Bestimmens der bestimmten Arten von Beschäftigten, die der durch das Anforderungssignal angegebenen menschlichen Ressource zugeordnet sind, durchzuführen. In diesen Beispielen bestimmt die Steuereinheit, welche eine oder mehreren Arten von Beschäftigten geeignet sind, um auf den bestimmten Bedarf an einer menschlichen Ressource zu reagieren. Dies kann zum Beispiel unter Verwendung einer einfachen Nachschlagetabelle bestimmt werden oder kann unter Verwendung eines oder mehrerer Algorithmen, zum Beispiel eines oder mehrerer Maschinenlernalgorithmen, bestimmt werden.
Die Steuereinheit kann ein Ressourcenanforderungsmodul einschließen, das angeordnet ist, um Informationen, die einen aktuellen Zustand eines oder mehrerer Patienten angeben, wiederkehrend oder kontinuierlich zu empfangen, um basierend auf den Informationen einen Bedarf an einer menschlichen Ressource zu erfassen und um das eine oder die mehreren Anforderungssignale für die Steuereinheit basierend auf einer solchen Erfassung zu erzeugen. Das Ressourcenanforderungsmodul kann eine separate Komponente sein, oder seine Funktion kann von derselben/denselben Verarbeitungskomponente(n) wie der Rest der Funktionen der Steuereinheit durchgeführt werden.
In diesen Beispielen wird das Anforderungssignal oder die Nachricht durch die Steuereinheit selbst als Reaktion auf Patienteninformationen erzeugt, die zum Beispiel von Patientenüberwachungsausrüstung empfangen werden. Diese Informationen werden überwacht und jeder Bedarf an einem menschlichen Eingriff oder einer menschlichen Behandlung wird automatisch erkannt, wodurch das Anforderungssignal ausgelöst wird.
In manchen Beispielen kann das Ressourcenanforderungsmodul einen oder mehrere digitale Zwillinge umfassen oder verwenden. Zum Beispiel kann an einer Datenspeicherungseinheit ein jeweiliger digitaler Zwilling für jeden eines Satzes von einem oder mehreren Patienten gespeichert werden, die überwacht werden. Informationen, die sich auf einen Zustand jedes Patienten beziehen, können an der Steuereinheit empfangen und diesen digitalen Zwillingen bereitgestellt werden, um jeden digitalen Zwilling mit Informationen über den relevanten Patienten zu aktualisieren. Jeder digitale Zwilling eines Patienten kann dann selbst jede potenzielle Anomalie oder jedes potenzielle Problem bei dem Patienten angeben, die/das einen Bedarf an einer bestimmten menschlichen Ressource angibt, oder die Steuereinheit kann die digitalen Zwillinge wiederkehrend überprüfen oder abfragen, um jedes Problem zu identifizieren, das einen Bedarf an einer menschlichen Ressource angeben kann. Diese stellen nur Beispiele dar; ein weiteres Beispiel wird später detailliert beschrieben.
Somit kann in diesen Beispielen das Erfassen des Bedarfs an einer menschlichen Ressource auf der Verwendung eines oder mehrerer persönlicher digitaler Modelle des einen oder der mehreren Patienten basieren.
Andere Beispiele stellen ein Verfahren zum Interagieren mit einem System von Ressourcen bereit,
wobei das System eine Vielzahl von Beschäftigten umfasst, jeder von einer bestimmten Art von Beschäftigten, und jeder Beschäftigte an sich einen Satz von einem oder mehreren Sensoren zur Verwendung beim Überwachen von mindestens einem der folgenden Punkte an seiner Person trägt: einem Ort des Beschäftigten und einem physiologischen Parameter des Beschäftigten, und wobei das Verfahren umfasst
Empfangen von Anforderungssignalen, die einen Bedarf an einer bestimmten menschlichen Ressource angeben, wobei die menschliche Ressource einem bestimmten einen oder bestimmten mehreren der Arten von Beschäftigten zugeordnet ist; und
Steuern der Aktivierung und Deaktivierung der Sensorsätze der Vielzahl von Beschäftigten abhängig von empfangenen Anforderungssignalen.
In einer oder mehreren Ausführungsformen kann das Verfahren, als Reaktion auf den Empfang des Anforderungssignals, einen Schritt des Bestimmens der bestimmten Arten von Beschäftigten, die der durch das Anforderungssignal angegebenen menschlichen Ressource zugeordnet sind, umfassen.
Gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen kann die Steuereinheit ferner eine Datenspeicherungseinheit umfassen, wobei die Datenspeicherungseinheit ein personalisiertes digitales Modell für jeden der Beschäftigten speichert, das konfiguriert ist, um für den Beschäftigten mindestens eines oder mehrere zu modellieren von: Ort, Agenda (z. B. Zukunft und Vergangenheit), Stressniveau, Arbeitszeit seit einer Ruhepause, Ermüdungsniveau, Wachheit und klinische Erfahrung.
Das Verfahren kann ferner, nach der Aktivierung der Sensorsätze der bestimmten Arten von Beschäftigten, ein Sammeln von Daten von jedem der Sensorsätze und ein Aktualisieren jedes digitalen Modells jedes Beschäftigten basierend auf den Daten, die aus dem Sensorsatz des Beschäftigten gesammelt werden, umfassen.
In einer oder mehreren Ausführungsformen kann das Verfahren ferner ein Auslösen der Deaktivierung der Sensorsätze der einen oder der mehreren Arten von Beschäftigten nach dem Aktualisieren der digitalen Zwillinge umfassen.
In einer oder mehreren Ausführungsformen kann das Verfahren ferner ein Auswählen eines oder mehrerer der Beschäftigten der bestimmten einen oder mehreren Arten basierend auf Daten aus den aktualisierten persönlichen digitalen Modellen der Beschäftigten umfassen.
Implementierungsoptionen und -details für jeden/jedes der vorstehenden Schritte und Merkmale können gemäß den entsprechenden Erläuterungen und Beschreibungen verstanden und interpretiert werden, die vorstehend für den Einrichtungsgesichtspunkt der vorliegenden Erfindung (d. h. den Steuereinheitsgesichtspunkt) bereitgestellt werden.
Jedes/jede der Beispiele, Optionen oder Ausführungsformmerkmale oder -details, das/die vorstehend in Bezug auf den Einrichtungsgesichtspunkt dieser Erfindung (in Bezug auf die Steuereinheit) beschrieben sind, kann im Verfahrensgesichtspunkt der Erfindung angewendet oder kombiniert oder integriert werden.
Noch andere Beispiele stellen ein Computerprogrammprodukt bereit, das Code umfasst, der konfiguriert ist, wenn er auf einem Prozessor ausgeführt wird, der kommunikativ mit Sensorsätzen gekoppelt ist, die von einer Vielzahl von Beschäftigten getragen werden, um den Prozessor zu veranlassen, ein Verfahren gemäß einem beliebigen Beispiel oder einer beliebigen Ausführungsform, wie vorstehend oder nachstehend beschrieben, oder gemäß einem beliebigen Anspruch dieser Anmeldung durchzuführen.
Diese und andere Gesichtspunkte der Erfindung werden aus der/den nachstehend beschriebenen Ausführungsform(en) ersichtlich und unter Bezugnahme auf diese erläutert.
Figurenliste
Für ein besseres Verständnis der Erfindung und um deutlicher zu zeigen, wie sie in die Praxis umgesetzt werden kann, wird nun lediglich beispielhaft auf die beigefügten Zeichnungen Bezug genommen, in denen:

1 schematisch in einem Blockdiagramm eine beispielhafte Steuereinheit gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen und eine Interaktion der Steuereinheit mit einem System von Ressourcen veranschaulicht;
2 in Blockdiagrammform ein beispielhaftes Verfahren gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen darstellt und
3 in Blockdiagrammform ein weiteres beispielhaftes Verfahren gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen zeigt.

DETAILLIERTE BESCHREIBUNG DER AUSFÜHRUNGSFORMEN
Die Erfindung wird unter Bezugnahme auf die Figuren beschrieben. Es versteht sich, dass die detaillierte Beschreibung und die spezifischen Beispiele, während sie beispielhafte Ausführungsformen der Einrichtung, Systeme und Verfahren angeben, nur zur Veranschaulichung gedacht sind und den Schutzumfang der Erfindung nicht einschränken sollen. Diese und andere Merkmale, Gesichtspunkte und Vorteile der Einrichtung, Systeme und Verfahren der vorliegenden Erfindung werden durch die folgende Beschreibung, die beigefügten Ansprüche und die begleitenden Zeichnungen besser verstanden. Es versteht sich, dass die Figuren lediglich schematisch sind und nicht maßstabsgetreu gezeichnet sind. Es versteht sich außerdem, dass in allen Figuren die gleichen Bezugszeichen verwendet werden, um die gleichen oder ähnliche Teile anzugeben.
Die Erfindung stellt einen Ansatz zum Verwalten von Komponenten eines Systems von Ressourcen bereit, das Beschäftigte einschließt, und der Ansatz umfasst ein Verwalten der Leistungsabgabe an Sensorkomponenten, die von den Beschäftigten getragen werden, basierend auf dem vorhergesagten Bedarf an den Beschäftigten zum Durchführen einer Aufgabe. Die Beschäftigten (z. B. klinisches Personal in einem Krankenhaus) tragen Sensoren zum Überwachen des Orts und physiologischer Parameter des Personals. Ein Betriebsmodus der Sensoren (24) wird basierend auf Ressourcenanforderungssignalen oder empfangenen Nachrichten, die einen Bedarf an einer bestimmten Art von menschlicher Unterstützung angeben, geändert (z. B. werden die Sensoren aktiviert). Aus den Beschäftigten (22), die fähig sind, die erforderliche Art von menschlicher Unterstützung bereitzustellen, werden ein oder mehrere Beschäftigte basierend auf von den Sensorsätzen (24) empfangenen Sensordaten in Bezug auf den Ort und die physiologischen Parameter ausgewählt.
Eine Fernaktivierung von Sensoren ist an sich bekannt, z. B. aus dem Artikel von Denis Spirjakin, Alexander Baranov und Saba Akbari, „Wearable Wireless Sensor System with RF Remote Activation for Gas Monitoring Applications“, IEEE SENSORS JOURNAL, BAND 18, Nr. 7, 1. APRIL 2018, S. 2976 bis 2982. Während der Artikel einen ziemlich kurzen Bereich beschreibt, ist es leicht möglich, den Bereich z. B. durch Verwenden von mehr HF-Leistung und/oder mehr HF-Sendern zu erhöhen. Das HF-Signal wird verwendet, um einen Sensorzustand von einem Ruhezustand in einen aktiven Zustand zu schalten, in dem Daten gemessen und übertragen werden können.
Unsere nicht vorveröffentlichte gleichzeitig anhängige Anmeldung US 2020/185107 A1 offenbart ein System, in dem eine Anweisung zum Ändern eines Betriebsmodus mindestens eines Sensors erzeugt und über eine drahtlose Kommunikationsverbindung unter Verwendung von Wi-Fi oder Bluetooth oder eines Mobiltelefonkommunikationsprotokolls, wie 3G, 4G, 5G und so weiter, an den Sensor übertragen wird. Das Ändern eines Betriebsmodus könnte ein Aktivieren/Deaktivieren eines Sensors oder ein Erhöhen/Verringern einer Abtastfrequenz eines Sensors sein. Bei einer niedrigen Abtastfrequenz wird weniger Energie verbraucht. Bei einer hohen Abtastfrequenz sind die Sensordaten aktueller.
Das Verfahren dient zur Verwendung als Teil einer Einrichtung oder eines Verfahrens zum Koordinieren des Systems von menschlichen Ressourcen zum Reagieren auf einen Echtzeitbedarf an menschlichen Ressourcen. Das Verfahren dient zum Reduzieren des Leistungsverbrauchs und des Datenverkehrs im System durch intelligentes Verwalten, wann Sensoren aktiv und inaktiv sind, basierend auf einem Echtzeitbedarf an menschlichen Ressourcen. Basierend auf der Ressourcenanforderung werden Sensoren nur für eine Teilmenge von Beschäftigten aktiviert, die fähig sind, auf die Ressourcenanforderung zu reagieren. Dies vermeidet einen unnötigen Leistungsverbrauch, eine unnötige Datenübertragung und eine unnötige Datenspeicherung.
Die Sensoren können zum Überwachen der Beschäftigten dienen, um Informationen zu sammeln, die für die effiziente Organisation und Bereitstellung von menschlichen Ressourcen relevant sind, um den Bedarf zu erfüllen, zum Beispiel basierend darauf, welche Beschäftigten dem Patienten oder der Maschine, der/die Aufmerksamkeit benötigt, am nächsten sind und/oder welche Beschäftigten für die relevante Aufgabe am wenigsten ermüdet oder am erfahrensten sind.
In einem vorteilhaften Satz von Ausführungsformen können die Sensoren zum Sammeln von Daten zum Aktualisieren von personalisierten digitalen Modellen (digitalen Zwillingen) für jeden der Beschäftigten dienen, die dann einen Echtzeitzustand der Beschäftigten widerspiegeln. Ausgangsparameter der digitalen Zwillinge können dann durch eine Steuereinheit zum Bestimmen eines optimalen oder mehrerer optimaler Beschäftigten überprüft oder abgefragt werden, um auf einen Bedarf an Unterstützung in einem bestimmten Szenario zu reagieren. Die Ausgangsparameter können sich zum Beispiel auf den Ort des Beschäftigten, Arbeitsstunden seit der letzten Pause, Ermüdung des Beschäftigten, Stress des Beschäftigten, Spezialisierung des Beschäftigten, Herzfrequenz des Beschäftigten und/oder andere Faktoren beziehen.
Patienten oder Maschinen im Krankenhaus oder in der Fabrik können auch digitale Zwillinge aufweisen, die zum Modellieren eines Echtzeitzustands des Patienten oder der Maschine erstellt und diesen zugeordnet sind. Diese digitalen Zwillinge können den Bedarf an einer menschlichen Interaktion mit dem Patienten oder der Maschine in der nahen Zukunft überwachen oder vorhersagen. Somit können der laufende und bevorstehende Bedarf an menschlichen Ressourcen sowie deren effiziente Bereitstellung durch Beschäftigte durch Verwendung digitaler Zwillinge unterstützt oder vermittelt werden.
Somit können Produktionseinrichtungen und Krankenhäuser in einen Zustand übergehen, in dem digitale Zwillinge von Menschen und Vorrichtungen oder Prozessen interagieren, um Prozesse zu optimieren oder zu verwalten. Wenn zum Beispiel eine Vorrichtung (z. B. ein Förderband, ein Roboter oder eine Bildgebungsvorrichtung) oder ein Patient eine menschliche Bedienung oder einen Eingriff unmittelbar oder in der nahen Zukunft (z. B. durch einen Beschäftigten, einen Pfleger oder einen Arzt) erfordert, wie zum Beispiel durch seinen digitalen Zwilling angegeben, kann ein optimaler Beschäftigter basierend auf Ausgangsparametern der Population von menschlichen digitalen Zwillingen ausgewählt werden, die diese Beschäftigten widerspiegeln.
Um dies zu ermöglichen, ist eine Option das kontinuierliche Überwachen von Beschäftigten mit Sensoren, um den Status ihrer digitalen Zwillinge unter Verwendung der Sensordaten kontinuierlich zu aktualisieren. Das kontinuierliche Aktivhalten einer solchen Fülle von verbundenen Sensoren an Menschen und das Übertragen von Signalen, und einschließlich des Empfangens, Verarbeitens und Speicherns der gesammelten Daten, stellt einen erheblichen Energiebedarf dar und erzeugt ein hohes Datenverkehrsvolumen. Es erfordert weiterhin große Mengen an Datenspeicherungsplatz und Verarbeitungsressourcen. Des Weiteren ist eine kontinuierliche Verfolgung und Datensammlung von Menschen möglicherweise nicht mit Datenschutz- und Vertraulichkeitsgesetzen konform.
Es besteht daher ein Bedarf, den Energieverbrauch und die Datensammlung, die Übertragung und die Speicherung in überwachten Systemen von menschlichen Ressourcen zu minimieren.
1 veranschaulicht schematisch eine Steuereinheit 10 gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der Erfindung. Die Steuereinheit 10 ist in Verbindung mit einem System 20 von Ressourcen gezeigt, mit dem sie kommunizieren kann und mit dem sie interagiert. Das System von Ressourcen schließt eine Vielzahl, N, von Beschäftigten 22 ein. Jeder der Beschäftigten ist einem jeweiligen Satz eines oder mehrerer Sensoren 24 zugeordnet, um mindestens eine Position des Beschäftigten und optional einen oder mehrere physiologische Parameter des Beschäftigten, wie zum Beispiel Herzfrequenz, Stressniveau, Blutsauerstoffpegel und/oder andere Parameter, zu überwachen. Jeder Beschäftigte trägt den jeweiligen Satz von Sensoren an sich. Mindestens manche davon können zum Beispiel am Körper tragbare oder am Körper befestigbare Sensoren sein.
Innerhalb des Systems 20 werden die Beschäftigten 22 in verschiedene Arten von Beschäftigten klassifiziert, zum Beispiel basierend auf ihrer klinischen Rolle (z. B. Pfleger, Arzt, Chirurg, Beschäftigter für medizinische Bildgebung, Anästhesist und so weiter) und/oder basierend auf ihrer klinischen Spezialisierung und/oder basierend auf ihrer Ebene oder Erfahrung (z. B. Assistenzarzt, leitender Arzt).
Die Steuereinheit 10 ist in Verwendung mit den Sensorsätzen 24a bis 24N der Vielzahl von Beschäftigten 22a bis 22N kommunikativ koppelbar. Die kommunikative Kopplung zwischen der Steuereinheit 10 und den Sensorsätzen 24 des Systems 20 von Ressourcen kann durch eine Schnittstelle 40 vermittelt oder implementiert werden, die zum Beispiel eine drahtgebundene oder drahtlose Verbindung, zum Beispiel einen drahtlosen Kommunikationshub, oder ein drahtgebundenes Netzwerk-Routing oder eine drahtgebundene oder drahtlose Internetverbindung oder eine beliebige andere geeignete Schnittstelle umfassen kann.
Die Steuereinheit 10 ist zum Empfangen von Anforderungs- oder Informationssignalen konfiguriert, die einen Bedarf an einer bestimmten menschlichen Ressource angeben, wobei die menschliche Ressource einer bestimmten oder mehreren der Arten von Beschäftigten zugeordnet ist.
Die Steuereinheit 10 ist ferner konfiguriert, um die Aktivierung und Deaktivierung der Sensorsätze 24 der Vielzahl von Beschäftigten 22 abhängig von empfangenen Anforderungssignalen zu steuern.
Zum Beispiel kann die Steuereinheit 10 als Reaktion auf jedes empfangene Anforderungssignal konfiguriert sein, um die Aktivierung der Sensorsätze 24 für jeden der Vielzahl von Beschäftigten 22 des bestimmten einen oder der bestimmten mehreren Arten auszulösen.
Zum Beispiel kann die Steuereinheit 10 konfiguriert sein, um die Sensorsätze 24 für jeden der bestimmten Vielzahl von Beschäftigten des bestimmten einen oder der bestimmten mehreren Arten nach der Sammlung von Daten zu deaktivieren, zum Beispiel nach der Sammlung einer bestimmten Anzahl von Sensorauslesungen oder einer bestimmten Datenmenge oder nach einem definierten Zeitraum oder nach Abschluss einer/eines oder mehrerer weiterer vordefinierter Aufgaben oder Prozesse oder Schritte.
In dem Beispiel von 1 sind auch eine Vielzahl von ressourcenverbrauchenden Entitäten 26a bis 26N kommunikativ mit der Steuereinheit 10 gekoppelt. In dem Beispiel einer Krankenhausanwendung können dies Patienten sein. In dem Beispiel einer Fabrikanwendung können diese Maschinen oder Ausrüstung oder Einrichtungen der Fabrik sein. Für die Zwecke der folgenden Beschreibung wird davon ausgegangen, dass diese Entitäten Patienten in einer Krankenhausumgebung sind. Es versteht sich jedoch, dass dies nur eine beispielhafte Anwendung ist und die beschriebene Funktionalität auch in analoger Weise auf jedes andere System angewendet werden kann, das Entitäten umfasst, die einen Eingriff durch Beschäftigte benötigen können.
Die Vielzahl von Patienten 26 kann durch einen oder mehrere Patientensensoren überwacht werden, die einen oder mehrere Patientenparameter für jeden Patienten überwachen. Diese Patientenparameterdaten können zur Verwendung beim Bestimmen oder Erfassen eines Bedarfs durch einen der Patienten an einer menschlichen Ressource an die Steuereinheit 10, zum Beispiel über die Schnittstelle 40, übermittelt werden. In manchen Beispielen schließt die Steuereinheit ein Modul ein, das angeordnet ist, um diese Daten zu empfangen und zu überwachen und um einen aktuellen oder bevorstehenden Bedarf an einer menschlichen Ressource basierend auf den Daten zu erfassen und um basierend darauf ein Anforderungssignal für die Steuereinheit zu erzeugen. In anderen Beispielen kann es eine separate oder separate mehrere Einheiten oder Module außerhalb der Steuereinheit geben, um die Patientendaten zu empfangen und einen Bedarf an menschlichen Ressourcen durch einen der Patienten zu erfassen und die Anforderungssignale für die Kommunikation an und den Empfang durch die Steuereinheit 10 zu erzeugen.
Die Steuereinheit 10 kann einen oder mehrere Prozessoren umfassen. Sie kann eine Steuereinheit oder Box umfassen, die einen oder mehrere Prozessoren enthält, oder sie kann einen verteilten Satz von Verarbeitungskomponenten darstellen, die unter einer Vielzahl von Einheiten verteilt sein können.
In manchen Beispielen kann die Steuereinheit 10 ein zentrales Verarbeitungsmodul einschließen, an dem die Anforderungssignale empfangen werden. Sie können von einem oder mehreren anderen Verarbeitungsmodulen der Steuereinheit, zum Beispiel von einer Datenspeicherungseinheit, die einen oder mehrere digitale Zwillinge für Patienten speichert, und/oder einer Datenspeicherungseinheit, die einen oder mehrere digitale Zwillinge für die Beschäftigten speichert, und/oder einem dedizierten Ressourcenanforderungsmodul, empfangen werden. Ein Ressourcenanforderungsmodul kann eingeschlossen sein, um zu bestimmen, welche bestimmten Arten von Beschäftigten geeignet sein können, um auf einen erfassten Bedarf an einer menschlichen Ressource, z. B. einem menschlichen Eingriff oder Vorgang, zu reagieren. In anderen Beispielen kann ein solches Modul oder eine solche Einheit zum Implementieren einer solchen Funktionalität außerhalb der Steuereinheit bereitgestellt sein und mit der Steuereinheit kommunizieren können.
In manchen Beispielen kann die Steuereinheit 10 eine cloudbasierte Steuereinheit sein, wobei die Datenspeicherungsfunktionen durch eine cloudbasierte Datenspeicherung durchgeführt werden und Verarbeitungsfunktionen durch eine cloudbasierte Verarbeitungseinheit durchgeführt werden. Die Sensorsätze 24 des Systems 20 können über eine Internetverbindung mit der cloudbasierten Steuereinheit kommunizieren.
Wie vorstehend erörtert, können gemäß einer oder mehreren vorteilhaften Ausführungsformen innerhalb der Steuereinheit 10 oder des Systems 20 ein oder mehrere persönliche digitale Modelle (digitale Zwillinge) für jeden der Beschäftigten eingeschlossen sein. Daten, die von den Sensorsätzen 24 der Beschäftigten gesammelt werden, können zum Aktualisieren dieser digitalen Zwillinge der Beschäftigten verwendet werden. Die digitalen Zwillinge der Beschäftigten können von der Steuereinheit beim Durchführen einer weiteren Funktion zum Bestimmen eines optimalen einen oder optimaler mehrerer Beschäftigter verwendet werden, um den Bedarf an einer durch das Anforderungssignal angegebenen menschlichen Ressource zu erfüllen.
Wie ebenfalls vorstehend erörtert, kann gemäß einer oder mehreren vorteilhaften Ausführungsformen innerhalb der Steuereinheit 10 oder des Systems 20 ein mehr persönliche digitale Modelle (digitale Zwillinge) zum Modellieren jedes der Patienten 26 (oder anderer überwachter Entitäten) eingeschlossen sein. Patientendaten, die von den optionalen Patientensensoren gesammelt werden, können zum Aktualisieren dieser persönlichen digitalen Modelle von Patienten verwendet werden. Die digitalen Modelle von Patienten können von der Steuereinheit oder einer anderen Komponente oder einem anderen Modul verwendet werden, um den Bedarf an einer menschlichen Ressource durch einen der Patienten zu bestimmen oder zu erfassen. Zum Beispiel werden die digitalen Zwillinge von Patienten mit Patientendaten aktualisiert gehalten, und dann können Ausgangsparameter des Zwillingsmodells überprüft oder abgefragt werden, um einen vorhandenen oder wahrscheinlich bevorstehenden Bedarf an einem menschlichen Eingriff oder einer menschlichen Unterstützung durch den Patienten zu erfassen, um ein klinisches Problem zu behandeln. Dies kann die Erzeugung eines entsprechenden Ressourcenanforderungssignals auslösen, oder es kann auslösen, dass ein Ressourcenanforderungsmodul eine geeignete oder mehrere geeignete Arten von Beschäftigten bestimmt, um auf den Bedarf zu reagieren, wobei dieses Modul dann das Ressourcenanforderungssignal erzeugt.
Dementsprechend umfasst die Steuereinheit 10 in dem bestimmten Beispiel von 1 ferner eine Datenspeicherungseinheit, wobei die Datenspeicherungseinheit für jeden der Beschäftigten ein personalisiertes digitales Modell 54 („DT“) speichert, das konfiguriert ist, um für den Beschäftigten eines oder mehrere zu modellieren von: Ort, Agenda, Ermüdungsniveau, Erfahrung. In anderen Beispielen können die digitalen Modelle von Beschäftigten auf einer Datenspeicherungseinheit gespeichert werden, die sich außerhalb der Steuereinheit befindet, zum Beispiel als Teil des Systems von Ressourcen.
Wie erörtert, dienen in diesem Beispiel die Sensorsätze 24 von Beschäftigten zum Sammeln von Daten, die zum Aktualisieren der personalisierten digitalen Modelle 52 der Beschäftigten 22 geeignet sind.
In dem Beispiel von 1 ist auch eine Datenspeicherungseinheit eingeschlossen, die ein personalisiertes digitales Modell 54 („DT“) für jeden der Patienten speichert. Obwohl in 1 die digitalen Modelle von Patienten in einer anderen Datenspeicherungseinheit als die digitalen Modelle von Beschäftigten gespeichert gezeigt sind, können sie in anderen Beispielen in derselben Datenspeicherungseinheit gespeichert werden.
Beispielhaft kann das digitale Modell 54 für jeden Patienten einbeziehen, dass Modellparameter auf einen oder mehrere physiologische oder anatomische Patientenparameter, wie Blutdruck, Herzfrequenz, Blutsauerstoffpegel, medizinische Bilddaten, die Gewebestrukturen zeigen, Atemfrequenz, Atemkapazität und beliebige andere klinische Parameter für den Patienten, abgebildet werden. Daten, die von Patientensensoren gesammelt werden, die jedem der Patienten 26 zugeordnet sind, werden verwendet, um die Modelle 54 digitaler Zwillinge von Patienten zu aktualisieren.
Die Steuereinheit 10 ist vorzugsweise ferner konfiguriert, um, nach der Aktivierung der Sensorsätze 24 der bestimmten Arten von Beschäftigten, Daten von jedem der Sensorsätze zu sammeln und um jedes digitale Modell 52 jedes Beschäftigten 22 basierend auf den Daten zu aktualisieren, die vom Sensorsatz des relevanten Beschäftigten gesammelt werden.
Die Steuereinheit 10 ist vorzugsweise ferner konfiguriert, um die Deaktivierung der Sensorsätze 24 der einen oder der mehreren Arten von Beschäftigten 22 nach dem Aktualisieren der digitalen Zwillinge 52 für diese Beschäftigten auszulösen.
Die Deaktivierung kann unmittelbar nach dem Aktualisieren der digitalen Zwillinge (d. h. als nächster Schritt danach) erfolgen, oder sie kann nach einem oder mehreren weiteren Prozessen erfolgen, zum Beispiel nach dem Auswählen eines bestimmten oder bestimmter mehrerer der Beschäftigten 22, um auf die Anforderung menschlicher Ressourcen zu reagieren, oder nachdem die Anforderung für die menschliche Ressource erfüllt wurde, zum Beispiel wie durch Annahme der Zuweisung von Beschäftigten durch einen Manager und/oder durch den ausgewählten einen oder die ausgewählten mehreren Beschäftigten selbst angegeben. Diese letztere Option wird nachfolgend detaillierter erläutert.
In dem Beispiel von 1 schließt die Steuereinheit 10 ferner einen Planungsalgorithmus 56 ein (zum Beispiel eine Verarbeitungskomponente, die konfiguriert ist, um einen Planungsalgorithmus zu implementieren). Der Planungsalgorithmus kann zum Durchführen einer Funktion zum Koordinieren oder Organisieren der Beschäftigten, zum Beispiel zum Planen ihrer Verwendung von Zeit innerhalb des Krankenhauses oder einer anderen Umgebung, konfiguriert sein.
Der Planungsalgorithmus 56 kann konfiguriert sein, um mindestens eine Funktion zum Auswählen eines oder mehrerer der Beschäftigten 22 durchzuführen, um auf den Bedarf an einer menschlichen Ressource zu reagieren, die durch das Ressourcenanforderungssignal angegeben wird. Dies erfolgt vorzugsweise basierend auf Daten aus den aktualisierten persönlichen digitalen Modellen 52 der Beschäftigten.
Obwohl ein Planungsalgorithmus 56 in der Steuereinheit 10 von 1 eingeschlossen ist, um die Funktion zum Auswählen der optimalen Beschäftigten 22 durchzuführen, um auf die Ressourcenanforderung zu reagieren, kann diese Funktion stattdessen durch jede andere Komponente der Steuereinheit 10, zum Beispiel ein weiteres Verarbeitungsmodul oder eine weitere Komponente, in Beispielen durchgeführt werden.
Die durch den Planungsalgorithmus 56 durchgeführte Auswahl wird dann an eine Benutzerschnittstelle 60 (UI) zum Kommunizieren an einen Benutzer oder Beschäftigten oder Manager oder das System ausgegeben. Zum Beispiel kann ein Manager mit Autorität über die Koordination der Beschäftigten den einen oder die mehreren Beschäftigten 22, die durch den Planungsalgorithmus ausgewählt werden, über die UI 60 überprüfen. In manchen Beispielen kann es die UI einem Benutzer ermöglichen, anzugeben, ob er mit der Auswahl einverstanden ist oder nicht, und kann es dem Benutzer ermöglichen, die Auswahl zu ändern.
Wie erörtert, verwenden manche Ausführungsformen personalisierte digitale Modelle (digitale Zwillinge) 52, 54 für die Beschäftigten 22 und/oder für die Patienten 26 (oder andere überwachte Entitäten) des Systems 20.
Ein digitaler Zwilling 52 für einen Beschäftigten stellt üblicherweise ein Modell einer Vielzahl relevanter Parameter des Beschäftigten, d. h. des physischen Zwillings (relevant für die Bereitstellung von Beschäftigten für Aufgaben), bereit. Der digitale Zwilling kann beispielhaft künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und/oder Softwareanalytik mit räumlichen Netzwerkgraphen integrieren, um ein „lebendes“ digitales Simulationsmodell der relevanten Parameter des Beschäftigten zu erzeugen. Die relevanten Parameter sind Parameter, die es ermöglichen, eine Auswahl von Beschäftigten vorzunehmen, um auf Anforderungen von Beschäftigten zu reagieren. Zum Beispiel können die durch jedes digitale Modell (digitalen Zwilling) modellierten Parameter eines oder mehrere einschließen von: Aktivitätsdatensatz der Beschäftigten, Agenda des Beschäftigten (z. B. bevorstehende geplante Termine), klinische (oder andere) Rolle, klinische (oder andere) Wissensbasis sowie aktueller Ort des Beschäftigten und vorzugsweise auch einen oder mehrere physiologische Parameter, wie Stressniveau, Ermüdung, Konzentrationsniveau.
Diese Modellausgangsparameter können durch Algorithmen des Modells basierend auf verschiedenen Eingangsparametern des Modells berechnet oder bestimmt werden, die wiederkehrend unter Verwendung von Sensordaten von den Sensoren 24 von Beschäftigten aktualisiert werden können. Zum Beispiel können die Ausgangsparameter des Ermüdungsniveaus basierend auf Eingangsparameterinformationen bestimmt werden, wie
Herzfrequenzvariabilität (siehe Saboul, D. und Hautier, C., 2019, „A New Algorithm to Reduce and Individualize HRV Recording Time“, Journal of Medical Systems, (2019) 43:45),
Aktigraphen (siehe Zhu, Y. et al., 2017, „Wearable Sensors and Their Metrics for Measuring Comprehensive Occupational Fatigue: A Scoping Review“, Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society 2017 Annual Meeting, S. 1041 bis 1045), und/oder
Schichtplänen für den Beschäftigten (Caldwell, J. et al., 2019, „Fatigue and its management in the workplace“, Neuroscience and Biobehavioral Reviews, Band 96, S. 272 bis 289 (Abschnitt 11.13)).
Daher können diese Eingangsparameter des Modells mit Echtzeitmesswerten für die Beschäftigten aktualisiert gehalten werden, so dass das Modell kontinuierlich als ein genaues „Live“-Replikat des Zustands der Anatomie des Patienten gehalten wird. Aus den Ausgangsparametern des Modells können Entscheidungen im Hinblick auf eine optimale Auswahl von Beschäftigten bestimmt werden, um auf ein Ressourcenanforderungssignal zu reagieren.
Insbesondere kann zu jedem gegebenen Zeitpunkt der aktuelle Status des Beschäftigten mit dem digitalen Zwilling bestimmt werden.
Des Weiteren können ein vorhergesagter zukünftiger Status des Beschäftigten und die Auswirkung der Bereitstellung bestimmter Beschäftigter unter einem gegebenen Umstand bestimmt werden. Zum Beispiel ist es unter Verwendung biomathematischer Modelle möglich, die Auswirkung von (zukünftigen) Ereignissen, wie Planungsfaktoren und (chronischen) Schlafbeschränkungen für Beschäftigte, vorherzusagen. Siehe zum Beispiel den Artikel: Caldwell, J. et al., 2019, „Fatigue and its management in the workplace“, Neuroscience and Biobehavioral Reviews, Band 96, S. 272 bis 289 (Abschnitt 11.12).
Wie vorstehend erörtert, können persönliche digitale Modelle (digitale Zwillinge) 54 von Patienten 26 (im Fall von klinischen Umgebungen) oder Maschinen oder Ausrüstung (im Fall von Fabrikumgebungen) verwendet werden, um den Bedarf an einem menschlichen Eingriff zu erfassen, der eine Anforderung menschlicher Ressourcen erfordert.
Beispielhaft stellt der digitale Zwilling bei Patienten in einem Krankenhaus ein Modell einer Vielzahl von relevanten physiologischen und/oder anatomischen Parametern bereit, wobei diese Ausgangsparameter des Modells durch Modellalgorithmen basierend auf einem oder mehreren Modelleingangsparametern bestimmt oder berechnet werden können. Die Eingangsparameter können direkt messbare Parameter für den Patienten, wie ein oder mehrere physiologische Parameter (z. B. Herzfrequenz, Blutsauerstoffkonzentration, Blutdruck usw.) und auch Bildgebungsdaten eines oder mehrerer Abschnitte der Anatomie des Patienten, sein.
In manchen Beispielen kann der digitale Zwilling eines Patienten ein biophysikalisches Modell des Patienten einschließen. Es kann ein Modell sowohl der Elemente als auch der Dynamik von mindestens einem oder mehreren Abschnitten der Anatomie des Patienten (d. h. des physischen Zwillings) bereitstellen. Der digitale Zwilling kann beispielhaft künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und/oder Softwareanalytik mit räumlichen Netzwerkgraphen integrieren, um ein „lebendes“ digitales Simulationsmodell des mindestens einen Abschnitts der Anatomie des Patienten zu erzeugen.
Als nicht einschränkendes Beispiel kann der Patient wegen einer herzbezogenen Erkrankung in ein Krankenhaus aufgenommen werden. Der mindestens eine Abschnitt der Anatomie des Patienten, der durch den digitalen Zwilling des Patienten modelliert wird, kann in diesem Fall ein Teil des Herz- oder arteriellen Systems des Patienten sein, so dass der digitale Zwilling ein Modell dieses Teils der Anatomie des Patienten umfasst. Eine solche lebende digitale Simulation kann zum Beispiel die Verwendung eines Fluiddynamikmodells, eines systemischen Modells, eines Gewebeverformungsmodells und/oder eines Fluidstrukturinteraktionsmodells einschließen, um den digitalen Zwilling basierend auf Anpassungen eines oder mehrerer Eingangsparameter des Modells zu entwickeln oder zu aktualisieren.
Das persönliche digitale Modell, d. h. der digitale Zwilling, des Patienten kann zunächst aus Patientendaten, z. B. Bildgebungsdaten, wie CT-Bildern, MRT-Bildern und/oder Ultraschallbildern, entwickelt werden.
Zum Beispiel können ein medizinischer Scan des Patienten durchgeführt und/oder ein Satz eines oder mehrerer physiologischer oder anatomischer Parametermessungen für den Patienten vorgenommen und das digitale Modell basierend darauf erstellt werden.
Beispielhaft wird ein üblicher Arbeitsablauf zum Erstellen und Validieren eines subjektspezifischen biophysikalischen 3D-Modells in „Current progress in patient-specific modeling“ von Neal und Kerckhoff, 1, 2009, Band 2, S. 111 bis 126, dargestellt. Zum Beispiel, im Falle eines digitalen Zwillings, der einen Teil des kardiovaskulären Systems des Patienten darstellt, kann ein solches biophysikalisches Modell von einem oder mehreren Angiogrammen des Patienten abgeleitet sein.
Die Entwicklung und Implementierung von Modellen digitaler Zwillinge für verschiedene beispielhafte Anwendungen sind in der Literatur für dieses Gebiet beschrieben. Beispielhaft werden Implementierungsdetails für verschiedene beispielhafte Modelle digitaler Zwillinge in den folgenden Artikeln beschrieben: Gonzalez, D., Cueto, E. & Chinesta, F. Ann Biomed Eng (2016) 44: 35; Ritesh R. Rama & Sebasic Skatulla, Towards real-time cardiac mechanics modelling with patient-specific heart anatomies, Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering (2018) 328; 47 bis 74; Hoekstra, A, et al, Virtual physiological human 2016: translating the virtual physiological human to the clinic, interface Focus 8: 20170067; und „Current progress in patient-specific modeling“ von Neal und Kerckhoff, 1, 2009, Band 2, S. 111 bis 126. Details werden auch in „Computational Biomechanics for Medicine“, Grand R. Joldes et al, Springer, dargestellt.
Sensordaten vom Patienten können in manchen Beispiel kontinuierlich oder wiederkehrend gesammelt und verwendet werden, um den digitalen Zwilling für den Patienten zu aktualisieren oder zu entwickeln, so dass das Modell kontinuierlich als ein genaues „Live“-Replikat des Zustands der Anatomie des Patienten gehalten wird. Die Grundlagen eines patientenspezifischen digitalen Modells für die Anatomie eines gegebenen Patienten können vor der Bereitstellung der Steuereinheit oder des Verfahrens der Erfindung entwickelt werden, so dass vor dem Beginn der Prozedur das digitale Modell eine genaue Darstellung des aktuellen physischen Zustands des Abschnitts der Anatomie des interessierenden Patienten ist und ausreichende Informationen und Kenntnisse über die Materialeigenschaften und Charakteristiken einer physischen Reaktion enthält, um zu ermöglichen, dass das Modell durch Anpassen von Modelleingangsparametern dynamisch weiterentwickelt oder entwickelt wird.
Im Allgemeinen enthält das digitale Modell, z. B. eines Organs oder Gewebebereichs des Patienten, eine Anzahl verschiedener (z. B. heterogener) Materialeigenschaften als Parameter des Modells, die Blutgefäße, Muskeln, Fett, Deckgewebe, Knochen, kalzifizierte Bereiche einschließen können, die jeweils spezifische (biomechanische) Materialeigenschaften aufweisen. Diese Materialeigenschaften bilden Parameter für das Modell, die angepasst werden können, um dadurch den physischen Zustand zu ändern, der durch das Modell simuliert wird. Oft spiegeln diese Modellparameter messbare physiologische oder anatomische Parameter des Patienten oder von dessen Anatomie wider. Diese Parameter werden mit Echtzeitmesswerten für die Parameter des Patienten aktualisiert, so dass das Modell kontinuierlich als ein genaues „Live“-Replikat des Zustands der Anatomie des Patienten gehalten wird.
Durch Überprüfen oder Untersuchen des aktualisierten oder entwickelten digitalen Zwillings kann der klinische Zustand des Patienten bestimmt und Probleme von Pathologien, die beim Patienten auftreten, identifiziert werden. Das Modell kann es des Weiteren ermöglichen, mögliche zukünftige Probleme für den Patienten basierend auf dem Entwickeln des Modells entlang Parametertrends, die in den Daten beobachtet wurden, und Analysieren des resultierenden Zustands des Patienten im Voraus vorherzusagen. Dies kann dazu verwendet werden, mögliche zukünftige medizinische Probleme vorbeugend zu lösen, bevor sie entstehen. Dies kann zum Beispiel einen menschlichen Eingriff durch einen oder mehrere der Beschäftigten erfordern.
Die Verwendung von digitalen Zwillingen stellt nur eine beispielhafte Implementierung dar. In anderen Beispielen können die Sensordaten einem Steuerprogramm oder Algorithmus zum Verarbeiten und zum Bestimmen eines optimalen oder optimaler mehrerer Beschäftigter zugeführt werden. In diesem Fall kann die Steuereinheit beispielhaft konfiguriert sein, um die zuvor aktivierten Sensorsätze nach der Sammlung von ausreichenden Daten zum Durchführen der Bestimmung zu deaktivieren (z. B. deren Stromversorgung abzuschalten). Dies kann beispielhaft zum Beispiel nach einer definierten Anzahl von Sensorauslesungen von den Sensoren oder einer definierten Anzahl von Parametern oder nach einer definierten Zeitdauer erfolgen.
Wie erörtert, werden bei der Verwendung Anforderungssignale an der Steuereinheit 10 oder mindestens an einer Komponente oder einem Modul der Steuereinheit empfangen, was einen Bedarf an einer bestimmten menschlichen Ressource angibt, wobei die menschliche Ressource einer bestimmten oder mehreren der Arten von Beschäftigten zugeordnet ist.
In manchen Beispielen kann die Steuereinheit selbst konfiguriert sein, um als Reaktion auf den Empfang des Anforderungssignals einen Schritt des Bestimmens der bestimmten Arten von Beschäftigten, die der durch das Anforderungssignal angegebenen menschlichen Ressource zugeordnet sind, durchzuführen. Alternativ können diese Informationen in das Anforderungssignal oder die Nachricht eingeschlossen sein, so dass kein separater Schritt benötigt wird, um diese Informationen zu bestimmen.
In manchen Beispielen kann die Steuereinheit ein Ressourcenanforderungsmodul einschließen, das angeordnet ist, um Informationen, die einen aktuellen Zustand des einen oder der mehreren Patienten 26 angeben, wiederkehrend oder kontinuierlich zu empfangen. Das Modul kann ferner konfiguriert sein, um basierend auf den Informationen einen Bedarf an einer menschlichen Ressource zu erfassen und um das eine oder die mehreren Anforderungssignale für die Steuereinheit basierend auf einer solchen Erfassung zu erzeugen. Somit können die Anforderungssignale durch die Steuereinheit selbst erzeugt werden. In manchen Beispielen kann die Erfassung auf der Verwendung eines oder mehrerer digitaler Zwillinge 54 für die Patienten basieren. Das Modul kann beispielhaft kommunikativ mit dem einen oder den mehreren Modellen eines digitalen Zwillings 54 eines Patienten gekoppelt sein (wo solche Modelle eingeschlossen sind) und können Parameter der Patientenmodelle überwachen, um einen Bedarf an einer menschlichen Ressource durch einen der Patienten zu erfassen.
In manchen Beispielen können die digitalen Modelle 54 der Patienten selbst mit Funktionalität zum Erzeugen und Ausgeben der Ressourcenanforderungssignale als Reaktion auf einen modellierten physischen Zustand des Patienten konfiguriert sein, der durch das Modell widergespiegelt wird, das eine Pathologie oder ein Problem zeigt, die/das den Eingriff oder die Unterstützung durch einen Beschäftigten erfordert.
Es wird nun eine beispielhafte Implementierung der Steuereinheit 10 in Verwendung beschrieben.
Im Allgemeinen, wenn ein System, zum Beispiel ein Krankenhaus oder eine Fabrik, effizient läuft und Anforderungen eines menschlichen Eingriffs durch Beschäftigte erfüllt werden, sobald sie auftreten, gibt es möglicherweise keinen Bedarf an einer Aktion durch die Steuereinheit und keinen Bedarf, Sensordaten für die Beschäftigten zu sammeln. Somit können die Sensoren für die Beschäftigten standardmäßig deaktiviert (z. B. ausgeschaltet oder in einem Standby- oder Ruhemodus) gehalten werden.
Wenn ein nicht erfüllter Bedarf an einem menschlichen Eingriff auftritt, z. B. wie durch einen digitalen Zwilling eines Patienten in einem Krankenhaus angegeben, kann die Steuereinheit 10 an diesem Punkt aktiv werden und durch Aktivieren von Sensoren für eine relevante Teilmenge der Beschäftigten reagieren und Daten sammeln, um sie beim Bestimmen des optimalen einen oder der optimalen mehreren Beschäftigten zu verwenden, um auf den Bedarf an einem menschlichen Eingriff zu reagieren. Somit werden Sensoren eingeschaltet, die Datensammlung startet und die geeignetste menschliche Ressource wird angewiesen, die erforderliche Aktion auszuführen. Die geeignetste menschliche Ressource ist im Allgemeinen nicht nur die Person, die zur Verfügung steht und sich an einem nächstgelegenen Ort befindet, sondern kann auch eine sein, die am meisten ausgeruht, konzentriert, fokussiert und fachkundig in dem klinischen Bereich sein, der für den Bedarf an einer menschlichen Ressource relevant ist. Mit anderen Worten kann ein Beschäftigter ausgewählt werden, der am besten an die Aufgabe angepasst ist.
Nach der Sammlung der relevanten Sensordaten eines Beschäftigten zum Durchführen dieser Bestimmung können die Sensoren wieder deaktiviert werden (z. B. ausgeschaltet oder in den Ruhe- oder Standby-Modus versetzt werden). Dies kann nach dem Verstreichen eines Standardzeitraums erfolgen, zum Beispiel nach einem definierten Zeitraum der Inaktivität der Sensoren (d. h., wenn Daten nicht mehr gesammelt werden). Dies kann durch die Steuereinheit erfolgen, oder die Sensoren selbst können mit einer automatischen Abschaltung oder automatischen Ruhefunktion konfiguriert sein, die die Wirkung eines Herunterfahrens oder Versetzens des Sensors in den Standby- oder Ruhemodus nach einem bestimmten Inaktivitätszeitraum haben.
Ein beispielhafter Betrieb der Steuereinheit in Verwendung kann wie folgt ausgeführt werden.
Zunächst tritt ein Ereignis in Bezug auf einen Patienten oder eine Maschine im Krankenhaus oder in der Fabrik auf, das einen menschlichen Eingriff erfordert.
Dieses Ereignis und der folgende Bedarf an einem menschlichen Eingriff wird zum Beispiel durch einen digitalen Zwilling des Patienten oder der Maschine erfasst. Basierend auf dem Bedarf an einer menschlichen Ressource (einem menschlichen Eingriff) wird ein Signal an die Steuereinheit (oder an eine Verarbeitungskomponente der Steuereinheit) ausgegeben, das den Bedarf an einem menschlichen Eingriff angibt. Basierend darauf wird bestimmt, welche der mehreren Arten von Beschäftigten geeignete Arten oder Kategorien sind, um auf den Bedarf an einem menschlichen Eingriff zu reagieren, z. B. Pfleger und Ärzte. Darauf folgend werden für alle Beschäftigten 22 innerhalb des Systems dieser bestimmten geeigneten Arten die von diesen Beschäftigten getragenen Sensorsätze 24 aktiviert (z. B. eingeschaltet) und werden Daten von den Sensoren gesammelt.
Die digitalen Zwillinge 52 für jeden der Beschäftigten 22 werden unter Verwendung der Sensordaten aktualisiert, die für die jeweiligen Beschäftigten gesammelt wurden.
Die Sensoren 24 der Beschäftigten können dann ausgeschaltet werden.
Darauf folgend bestimmt der Planungsalgorithmus 56 für Arbeitskraft (oder eine andere Komponente) basierend auf Ausgangsparametern der digitalen Modelle 52 der Beschäftigten eine optimale Auswahl eines oder mehrerer Beschäftigter, um auf den Bedarf an einem menschlichen Eingriff zu reagieren.
Die vorgeschlagene Auswahl wird zur Überprüfung durch einen Manager oder Schichtleiter (eine zuständige Person) an die Benutzerschnittstelle 60 übermittelt. Der Benutzer kann die Auswahl unter Verwendung der Benutzerschnittstelle 60 bestätigen oder anpassen, und diese Entscheidung wird von der Benutzerschnittstelle an die Steuereinheit 10 übermittelt. Falls der Benutzer nicht zur Überprüfung der Auswahl verfügbar ist, kann die durch die Steuereinheit vorgeschlagene Auswahl automatisch implementiert werden. Zum Beispiel kann es eine Funktion einer automatischen Zeitüberschreitung geben, wobei die Auswahl nach einem vordefinierten Zeitraum automatisch ohne Bestätigung an der UI implementiert wird.
Die Auswahlentscheidung wird an jeden des ausgewählten einen oder der ausgewählten mehreren Beschäftigten 22 zum Beispiel über eine mobile Kommunikationsvorrichtung, die von jedem Beschäftigten getragen wird, übermittelt. Optional kann jeder Beschäftigte die Möglichkeit haben, seine eigene Auswahl abzulehnen, zum Beispiel, wenn sie bereits mit einer dringenden Aktion beschäftigt sind oder wenn sie nicht die ausreichende Kompetenz oder Kenntnis haben, um auf den Vorfall zu reagieren, dem sie zugewiesen wurden.
Jeder Beschäftigte, der die Zuweisung akzeptiert, reagiert dann auf die Anforderung eines Eingriffs, indem er den Patienten oder die Maschine, der/die Unterstützung benötigt, versorgt.
Beispiele gemäß einem weiteren Gesichtspunkt der Erfindung stellen ein Steuerverfahren zum Interagieren mit einem System von Ressourcen bereit.
Das System umfasst zum Beispiel: eine Vielzahl von Beschäftigten, jeder von einer bestimmten Art von Beschäftigtem, und wobei jeder Beschäftigte an sich einen Satz von einem oder mehreren Sensoren zur Verwendung beim Überwachen von mindestens einem der folgenden Punkte an seiner Person trägt: einem Ort des Beschäftigten und einem physiologischen Parameter des Beschäftigten.
Das Verfahren umfasst:

Empfangen von Anforderungssignalen, die einen Bedarf an einer bestimmten menschlichen Ressource angeben, wobei die menschliche Ressource einem bestimmten einen oder bestimmten mehreren der Arten von Beschäftigten zugeordnet ist; und
Steuern der Aktivierung und Deaktivierung der Sensorsätze der Vielzahl von Beschäftigten abhängig von empfangenen Anforderungssignalen.

Ein beispielhaftes Verfahren 80 gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen ist in Blockdiagrammform in 2 dargestellt.
Das Verfahren umfasst ein Empfangen 84 von Anforderungssignalen, die einen Bedarf an einer bestimmten menschlichen Ressource angeben.
Das Verfahren schließt ferner einen Schritt des Zuordnens 86 des durch das/die Anforderungssignal(e) angegebenen Bedarfs an einer menschlichen Ressource zu einer oder mehreren bestimmten Arten von Beschäftigten, z. B. Arzt, Pfleger, Beschäftigter für medizinische Bildgebung, Anästhesist, Physiotherapeut usw., ein. Dieser Schritt umfasst somit ein Bestimmen, welche Arten von Beschäftigten dem Bedarf an einer menschlichen Ressource zugeordnet sind, d. h., welche Arten oder Kategorien fähig oder geeignet sind, um auf den Bedarf zu reagieren. Zum Beispiel kann der Bedarf an einer menschlichen Ressource eine Anforderung für einen Bluttest für den Patienten sein, um die Anzahl roter und weißer Zellen zu prüfen. Jeder von einem Arzt, einem Pfleger oder einem Phlebologen ist fähig, Blut vom Patienten abzunehmen. Daher schließen die Arten von Beschäftigten, die diesem Bedarf an einer menschlichen Ressource zugeordnet sind, in diesem Fall Ärzte, Pfleger und Phlebologen ein, da diese fähig sind, auf den Bedarf an einem Eingriff zu reagieren.
Das Verfahren schließt ferner ein Steuern 88 der Aktivierung der Sensorsätze der Vielzahl von Beschäftigten ein, die dem Bedarf an einer menschlichen Ressource zugeordnet sind. Daten können dann von den Sensorsätzen gesammelt werden.
3 zeigt ein weiteres beispielhaftes Verfahren 81 gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen, das vorteilhafte zusätzliche Verfahrensschritte einschließt, die nach den Schritten von 2 durchgeführt werden.
Für dieses Verfahren wird ferner angenommen, dass die Steuereinheit 10 eine Datenspeicherungseinheit einschließt, wobei die Datenspeicherungseinheit ein personalisiertes digitales Modell für jeden der Beschäftigten speichert, das konfiguriert ist, um für den Beschäftigten einen oder mehrere Parameter zu modellieren, die beispielhaft mindestens eines oder mehrere einschließen können von: Ort, Agenda, Stressniveau, Arbeitszeit seit einer Ruhepause, Ermüdungsniveau, klinische Erfahrung.
Diese stellen natürlich lediglich eine beispielhafte Teilmenge möglicher Parameter dar, die ein digitaler Zwilling eines Beschäftigten modellieren kann. Für den Beschäftigten kann eine große Vielfalt verschiedener Parameter modelliert werden, um die Auswahl eines optimalen oder optimaler mehrerer Beschäftigter für einen bestimmten Aufruf zu unterstützen. Weitere modellierte Parameter können eine kumulative physische Bewegung des Benutzers (d. h. Angabe einer physischen Anstrengung); Computernutzungsdaten (z. B. Text, der durch den Benutzer während seiner Schicht erzeugt wird, was eine psychische Anstrengung angeben kann), Sprachdaten (z. B. Dauer/Energie von Sprache, z. B. gemessen durch einen oder mehrere akustische Wandler) und/oder Informationen über frühere Fälle, die während der gleichen Schicht versorgt wurden (z. B. Schwere von Fällen, Anzahl von Patienten) einschließen.
Jeder modellierte Parameter kann zum Beispiel basierend auf Eingangssensordaten und einem oder mehreren Algorithmen bestimmt oder berechnet werden.
Dem Fachmann sind Ansätze bekannt, um die vorstehenden Faktoren, wie Stressniveau, Ermüdungsniveau und Wachheit, zum Beispiel basierend auf physiologischen Parametern zu quantifizieren oder zu schätzen. Zum Beispiel werden SpO₂ und die Herzfrequenz manchmal verwendet, um das Stressniveau zu schätzen. Als weiteres Beispiel ist bekannt, dass die Ermüdung basierend auf einer Kombination von Sensordaten geschätzt wird, die eines oder mehrere angeben von: elektrischer Aktivität von Herz, Gehirn, Muskeln und Hautpotentiale sowie Temperatur, Position/Haltung und Atmung. Diese werden lediglich der Veranschaulichung halber erwähnt.
Das Verfahren umfasst ein Empfangen 84 von Anforderungssignalen, die einen Bedarf an einer bestimmten menschlichen Ressource angeben.
Wie im Verfahren von 2 schließt das Verfahren ferner einen Schritt des Zuordnens 86 des Bedarfs an einer menschlichen Ressource, der durch das oder die Anforderungssignal(e) angegeben wird, zu einer oder mehreren bestimmten Arten von Beschäftigten ein.
Das Verfahren umfasst ferner ein Steuern der Aktivierung 88 der Sensorsätze (Einschalten der Sensorsätze) der Vielzahl von Beschäftigten, die dem Bedarf an einer menschlichen Ressource zugeordnet sind.
Die Sensordaten werden dann von den eingeschalteten Sensoren empfangen 90.
Wie vorstehend erörtert, werden die Sensordaten dann verwendet, um die persönlichen digitalen Modelle (digitalen Zwillinge) jedes der Beschäftigten, deren Sensoren aktiviert wurden, zu aktualisieren 92. Wie vorstehend erörtert, können die digitalen Modelle der Beschäftigten für jeden Beschäftigten einen Aktivitätsdatensatz, eine Agenda, eine klinische Rolle, eine Wissensbasis, einen aktuellen Ort und auch Ermüdung, Stressniveau, Stunden seit einer Pause und so weiter einschließen. Die Sensoren können mindestens einen Ortssensor und einen oder mehrere Sensoren physiologischer Parameter einschließen. Der Ortssensor kann verwendet werden, um im persönlichen digitalen Modell den Ort des Beschäftigten sowie deren Aktivitätsdatensatz zum Beispiel über ihre Schicht zu aktualisieren. Die Sensoren physiologischer Parameter (z. B. Herzfrequenz, Blutdruck, Blutsauerstoffpegel) können verwendet werden, um Eingangsparameter des digitalen Modells zu aktualisieren, und das digitale Modell kann diese verwenden, um Modellausgangsparameter, einschließlich Stressniveau und/oder Ermüdung des Beschäftigten, zu bestimmen.
Sobald die digitalen Zwillinge des Beschäftigten aktualisiert werden, werden die Sensoren der Beschäftigten wieder deaktiviert 94 (z. B. ausgeschaltet oder heruntergefahren oder in den Ruhe- oder Standby-Modus versetzt).
Darauf folgend umfasst das Verfahren 81 ein Auswählen 96 eines optimalen oder mehrerer optimaler der Beschäftigten, um den Bedarf an einer durch das Anforderungssignal angegebenen menschlichen Ressource zu erfüllen oder darauf zu reagieren, basierend auf den aktualisierten digitalen Modellen der Beschäftigten. Dies kann zum Beispiel auf der Positionsnähe jedes der menschlichen Beschäftigten zum Patienten oder zur Maschine, der/die einen menschlichen Eingriff erfordert, in Kombination mit Ermüdungsniveau, klinischem Fachwissen im relevanten Bereich, bevorstehenden Terminen des Beschäftigten und anderen Faktoren basieren.
Sobald die Auswahl eines optimalen oder mehrerer optimaler Beschäftigter vorgenommen wurde, umfasst das Verfahren 81 vorzugsweise ferner ein Erzeugen einer Datenausgabe 98, die die Auswahl zum Übertragen an eine Benutzerschnittstellenvorrichtung (UI-Vorrichtung) darstellt. Die UI kann eine Anzeige zum Anzeigen des Auswahlergebnisses an einen Benutzer einschließen. Die UI kann eine Benutzereingabe zum Empfangen von Steuerbefehlen von einem Benutzer einschließen, die zum Beispiel ein Einverständnis oder Nichteinverständnis mit der vorgeschlagenen Auswahl von Beschäftigten angeben. Die Benutzerschnittstelle kann es einem Benutzer ermöglichen, die vorgeschlagene Auswahl eines oder mehrerer Beschäftigter zu ändern. Zum Beispiel kann der Benutzer ein Manager oder ein Schichtleiter sein und kann seine Kenntnis und Erfahrung verwenden, um zu überprüfen, ob die vorgeschlagenen Beschäftigten am besten geeignet sind, um auf den Bedarf an einem Eingriff zu reagieren.
Die endgültige Auswahl von Beschäftigten wird somit vorzugsweise unter Verwendung der UI vorgenommen, entweder durch Bestätigen der durch die Steuereinheit vorgeschlagenen Auswahl oder durch Ändern der Auswahl und Übermitteln derselben an die Steuereinheit durch den Benutzer. Die Steuereinheit empfängt 100 diese endgültige Auswahl von der UI.
Diese endgültige Auswahlentscheidung kann dann an den einen oder die mehreren ausgewählten Beschäftigten übermittelt 102 werden. Zum Beispiel kann eine Nachricht an jeden der ausgewählten Beschäftigten über eine persönliche mobile Kommunikationsvorrichtung, die von jedem Beschäftigten getragen wird, übertragen werden.
Optional kann dort die Möglichkeit für jeden Beschäftigten einschließen, den Unterstützungsaufruf entweder zu akzeptieren oder abzulehnen, zum Beispiel, wenn er bereits in einer dringenden Situation arbeitet, die er nicht verlassen kann. Wenn ein Beschäftigten den Aufruf ablehnt, kann zum Beispiel der zweitbeste Beschäftigte ausgewählt werden, und eine Aufrufanmeldung kann stattdessen an diesen gesendet werden.
Obwohl im vorstehenden Beispiel die Deaktivierung 94 der Sensorsätze der Beschäftigten unmittelbar nach dem Sammeln von Daten von den Sensoren und dem Aktualisieren der digitalen Zwillinge von Beschäftigten erfolgt, ist dies nicht wesentlich. In weiteren Ausführungsformen kann die Deaktivierung der Sensoren nach Abschluss eines oder mehrerer weiterer Schritte oder Prozesse erfolgen. Zum Beispiel kann sie als letzter Schritt des Verfahrens 81 von 3 erfolgen, zum Beispiel, nachdem die endgültige Entscheidung bezüglich der Beschäftigtenzuweisungen vorgenommen 100 wurde oder nachdem sie an die Beschäftigten übermittelt 102 wurde.
Dieser Ansatz birgt den Vorteil, dass die Auswahl von Beschäftigten in dem Fall, dass der Beschäftigte, der die UI ansieht, oder einer oder mehrere der ausgewählten Beschäftigten die vorgeschlagene Auswahl von Beschäftigten ablehnen, z. B. weil es einen Planungskonflikt gibt, einfacher angepasst werden kann. Wenn dies auftritt, sind die Sensoren weiterhin aktiv, wodurch es möglich ist, mehr Daten möglicherweise von den Beschäftigtensensoren zu sammeln und die Auswahl des optimalen oder mehrerer optimaler Beschäftigter erneut durchzuführen. Dies kann erfolgen, ohne die Sensoren neu aktivieren und die Initialisierung der Sensoren abwarten zu müssen, was bedeutet, dass eine neue Auswahl schneller bestimmt werden kann.
Es wird nun eine Anzahl von beispielhaften Anwendungen von Steuervorrichtungen und Verfahren gemäß Ausführungsformen der Erfindung für bestimmte Anwendungsfälle beschrieben.
Eine beispielhafte Anwendung von Ausführungsformen des Systems und des Verfahrens der Erfindung dient zur Verwendung innerhalb einer Intensivstation (ICU) eines Krankenhauses.
Das Verwalten einer ICU erfordert täglich viele Ad-hoc-Entscheidungen durch Schichtleiter, leitende Pfleger und Ärzte und erfordert, dass Informationen genau und zeitnah verfügbar sind. Die Anzahl, die Arten und die Zustände von Patienten variieren kontinuierlich und folglich auch die erforderlichen menschlichen Ressourcen (z. B. die Anzahl der erforderlichen Beschäftigten, klinisches Fachgebiet, klinisches Wissen).
Eine beispielhafte Anwendung von Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung könnte zum Beispiel in dem Fall auftreten, dass sich der Zustand eines Patienten verschlechtert, zum Beispiel durch Anzeigen neu einsetzender arterieller Fibrillation, und dieser somit Hilfe benötigt. Das System 20 oder die Steuereinheit 10 kann digitale Zwillinge für jeden der Patienten in der ICU einschließen, die den aktuellen physischen Zustand jedes jeweiligen Patienten basierend auf Patientendaten modellieren (wie vorstehend erörtert).
Die neue einsetzende arterielle Fibrillation kann durch den digitalen Zwilling des Patienten erfasst werden. Er kann zum Beispiel eine Änderung des physischen Zustands des Patienten erfassen, kann eine klinische Interpretation dieser Änderung durchführen (z. B. mit einem Triage-Algorithmus) und somit die arterielle Fibrillation und dadurch einen Bedarf an einem menschlichen Eingriff durch einen Krankenhausarzt bestimmen. Basierend auf der durch den digitalen Zwilling erfassten Pathologie wird eine Bestimmung durchgeführt, welche menschlichen Ressourcen erforderlich sind. Dies kann durch den digitalen Zwilling oder durch eine andere Verarbeitungskomponente oder ein anderes Modul der Steuereinheit erfolgen. Zum Beispiel kann bestimmt werden, dass der Patient so bald wie möglich einen Labortest und eine persönliche Konsultation eines Kardiologen und einen Pfleger benötigt.
Ein Anforderungssignal, das den Bedarf an diesen menschlichen Ressourcen angibt, wird erzeugt.
Als Reaktion auf dieses Anforderungssignal bestimmt die Steuereinheit zuerst die bestimmten Kategorien von Beschäftigten, die zum Bereitstellen dieser menschlichen Ressourcen geeignet sind. In diesem Fall bestehen diese aus allen Kardiologen, Pflegern und Laborpersonal.
Basierend darauf gibt die Steuereinheit 10 einen Steuerbefehl zum Auslösen der Aktivierung der von der Population von Pflegern, Kardiologen und Laborpersonal getragenen Sensorsätze aus. Insbesondere werden die von diesen Beschäftigten getragenen Sensoren eingeschaltet (hochgefahren), Sensorauslesungen gesammelt und die erforderlichen Daten und Informationen an die Steuereinheit 10 übertragen und dort empfangen. Die Sensordaten von jedem der Sätze von Sensoren werden dem digitalen Zwilling eines relevanten Beschäftigten zum Aktualisieren oder Entwickeln des digitalen Zwillings zugeführt, um einen aktuellen Echtzeitzustand des Beschäftigten widerzuspiegeln.
Nachdem die digitalen Zwillinge für die Beschäftigten aktualisiert wurden, werden die Sensoren deaktiviert.
Darauf folgend wählt ein Planungsalgorithmus für Arbeitskraft eine bestimmte beste (und optional auch zweitbeste) Kombination aus Kardiologe, Pflegern und medizinischem Laborassistenten aus, um die erforderlichen Aktivitäten auszuführen. Diese Bestimmung kann auf der Verwendung der aktualisierten digitalen Modelle für die Beschäftigten basieren. Zum Beispiel können Ausgangsparameter der Modelle überprüft oder untersucht und verwendet werden, um Vergleiche zwischen verschiedenen der Beschäftigten vorzunehmen, um einen besten oder beste mehrere zu bestimmen, um auf den Bedarf an einem Eingriff zu reagieren. Zum Beispiel können die Position der Beschäftigten sowie optional deren Stress- oder Ermüdungsniveau, ihre bevorstehenden Termine, ihr Erfahrungsniveau im betreffenden Bereich und beliebige andere relevante Faktoren berücksichtigt werden.
Das beste Szenario kann auf Grundlage verschiedener möglicher Kriterien entschieden werden. Mögliche Kriterien für die Beurteilung können die Geschwindigkeit, mit der auf eine Ressourcenanforderung reagiert werden kann (z. B. sind nähere Beschäftigte in der Lage, früher Unterstützung bereitzustellen, Beschäftigte mit keinen aktuellen Terminen können schneller Unterstützung bereitstellen), und/oder die Effizienz der Zuordnung von menschlichen Ressourcen (zum Beispiel kann, um hochqualifiziertes Personal zu sparen, für jede Aufgabe der am wenigsten qualifizierte Beschäftigte, der in der Lage ist, mit der Aufgabe umzugehen, zugewiesen werden (z. B. ein Pfleger statt eines Arztes)) einschließen.
Somit kann nach einem Geschwindigkeitskriterium eine Optimierung zwischen der Nähe von Beschäftigten und dem Ruheniveau und Wissen von Beschäftigten durchgeführt werden. Für ein Ressourcenzuordnungseffizienzkriterium kann eine Priorität gegeben werden, um die Verteilung der Arbeitslast zwischen Beschäftigten zu optimieren, um die Verfügbarkeit und Qualität von menschlichen Ressourcen im System von Ressourcen im Laufe der Zeit zu sichern.
Ein weiteres Kriterium zum Auswählen des optimalen einen oder der optimalen mehreren Beschäftigten kann das Minimieren bestimmter vordefinierter Systemkosten, wie ein Minimieren einer Unterbrechung bereits laufender Arbeitsflüsse (z. B. bereits gebuchte Termine nicht zu löschen) oder ein Minimieren von Lücken in Schichtplänen, einschließen. Falls der ausgewählte beste oder die ausgewählten besten mehreren Beschäftigten nicht möglich ist, zum Beispiel, weil ein Beschäftigter den Aufruf für eine Aktion ablehnt, kann stattdessen eine zweitbeste Auswahl oder gegebenenfalls eine dritte Auswahl und so fort bereitgestellt werden.
Die Auswahl kann an eine Benutzerschnittstellenvorrichtung zum Überprüfen durch einen Benutzer, zum Beispiel einen Manager oder einen Schichtleiter, z. B. den leitenden Pfleger, ausgegeben werden. Zum Beispiel kann eine App, die auf der Steuereinheit oder an anderer Stelle installiert ist, die Szenario-Optionen (erst- und zweitbeste Auswahl) zum Beispiel an ein Dashboard, das vom leitenden Pfleger verwendet wird, kommunizieren, der dann eine endgültige Entscheidung über die Beschäftigten treffen kann, die der Aufgabe zugewiesen werden sollen. Sobald diese Entscheidung übermittelt wurde, kann die Steuereinheit den Arbeitsplan jedes der ausgewählten Beschäftigten aktualisieren. Die ausgewählten Beschäftigten (Labor, Kardiologe, Pfleger) können eine Benachrichtigung über eine Aktualisierung in ihrem Arbeitszeitplan empfangen.
In manchen Fällen können jüngste Sensordaten bereits für einen bestimmten Beschäftigten verfügbar sein, zum Beispiel aus einer jüngsten Aktivierung der Sensoren als Reaktion auf eine andere Ressourcenanforderung. In diesem Fall kann die Steuereinheit in manchen Beispielen die jüngsten Daten erfassen und nur Sensoren für den Beschäftigten aktivieren, die zu den kürzlich gesammelten Daten etwas hinzufügen oder diese erweitern. In manchen Beispielen kann ein vordefinierter Zeitschwellenwert für das maximale Alter kürzlich gesammelter Daten eingestellt werden, bevor neue Daten gesammelt werden müssen. Die Steuereinheit kann konfiguriert sein, um das Alter aller zuvor gesammelten Sensordaten für jeden Beschäftigten zu überprüfen, und wenn es den Altersschwellenwert überschreitet, kann sie den/die relevanten Sensor(en) des Beschäftigten aktivieren, um neue Daten zu sammeln.
In manchen Beispielen kann die Steuereinheit nur eine Teilmenge des Satzes von Sensoren aktivieren, die von jedem Beschäftigten getragen werden, zum Beispiel abhängig von dem bestimmten Bedarf an einer menschlichen Ressource, der durch das Anforderungssignal angegeben wird. Zum Beispiel können für bestimmte Eingriffsanforderungen nur bestimmte Informationen relevant sein. Zum Beispiel werden für eine sehr einfache Aufgabe, die wenig Fähigkeiten erfordert, nur Informationen über die Verfügbarkeit eines Beschäftigten benötigt. Im Gegensatz dazu können für einen komplexeren Bedarf, wie einen chirurgischen Eingriff, auch Informationen über den physischen und psychischen Zustand des Beschäftigten (z. B. eines Chirurgen) relevant sein. Somit können unterschiedliche Teilmengen der Sensoren jeder der bestimmten Arten von Beschäftigten abhängig von der Anforderung einer menschlichen Ressource aktiviert werden.
In einer Ausführungsform messen die Sensoren nicht kontinuierlich mit den gleichen Einstellungen bei derselben Abtastfrequenz. Stattdessen verwenden wir Informationen vom digitalen Zwilling (DT) des Patienten, um die Einstellungen der Beschäftigtensensoren dynamisch zu steuern. Z. B. kann die Herzfrequenz (HR) der Beschäftigten 1 min pro Stunde gemessen werden. Wenn der Patienten-DT angibt, dass das Gesundheitsgleichgewicht des Patienten gestört ist (basierend auf allen Eingängen, einschließlich z. B. benutzergemeldeten Symptomen), kann eine höhere Abtastfrequenz der Beschäftigtensensoren eingestellt werden, und zum Beispiel können auch Atemfrequenz- und Blutdruckmessungen (BP-Messungen) eingeschaltet oder eine Benutzereingabe angefordert werden. Darüber hinaus kann die Datensammlung für eine Modellvalidierung ausgelöst werden. Basierend auf der neuen Eingabe von einem Beschäftigtensensor A (z. B. HR) kann der Beschäftigten-DT Änderungen bei Modellausgangsparametern (z. B. BP oder Ermüdungsniveau) vorhersagen, die mit Daten von einem Sensor B überprüft werden können.
Eine weitere beispielhafte Anwendung von Ausführungsformen der Vorrichtung und des Verfahrens der Erfindung dient zur Verwendung innerhalb einer Fabrik oder Anlage. In diesem Fall können die ressourcenverbrauchenden Entitäten des Systems anstelle von Patienten zum Beispiel Roboter oder Förderbänder einschließen.
In Fabriken der „Industrie 4.0“-Art sind die Menschen weiterhin wesentlich und arbeiten mit Robotern zusammen. Für diese beispielhafte Anwendung können Beispiele für Anforderungen menschlicher Ressourcen einen plötzlichen, unerwarteten Bedarf an einer Reparatur einer Maschine (z. B., wie durch einen digitalen Zwilling einer bestimmten Maschine angegeben) oder ein plötzliches Versorgungskettenproblem, das behandelt werden muss, einschließen. Zum Beispiel kann jede Maschine, jeder Roboter oder jedes System in der Fabrik einen digitalen Zwilling aufweisen, der dieser/diesem zugeordnet ist, um einen Live-Zustand der Maschine oder des Systems zu modellieren und um Fehler bei der Maschine oder beim System in Echtzeit zu erfassen oder vorherzusagen. Diese können verwendet werden, um Anforderungen für menschliche Ressourcen, d. h. einen Eingriff durch einen Beschäftigten, zu erzeugen.
Als Reaktion auf einen erfassten Bedarf an einer menschlichen Ressource (z. B. auf ein Ressourcenanforderungssignal) bestimmt die Steuereinheit eine relevante Teilmenge an Kategorien von Arten von Beschäftigten (z. B. Maschinenreparaturtechniker, Mechaniker, Ingenieure, Programmierer, Systemexperten usw.) und löst die Aktivierung der Sensorsätze aus, die von den relevanten Kategorien von Beschäftigten getragen werden. Die Sensoren dieser Beschäftigten werden somit eingeschaltet und Datenlesungen aus diesen gelesen.
Die Sensordaten werden an die Steuereinheit übertragen, und die digitalen Zwillinge für die jeweiligen Beschäftigten werden aktualisiert. Danach werden die Sensoren deaktiviert. Anschließend wählt ein Planungsalgorithmus für Arbeitskraft den/die besten bereitzustellenden Beschäftigten aus und plant diese, um auf den Bedarf an einem menschlichen Eingriff zu reagieren.
Es wird nun eine Anzahl von optionalen Merkmalen und Modifikationen beschrieben, die auf eine beliebige Ausführungsform einer Steuereinheit oder eines Steuerverfahrens, wie in dieser Offenbarung dargestellt oder in einem beliebigen Anspruch dieser Anmeldung dargestellt, angewendet werden können.
Gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen kann die Aktivierung der Sensoren der bestimmten einen oder mehreren Arten von Beschäftigten, die der Anforderung einer menschlichen Ressource zugeordnet sind, schrittweise oder stückweise oder iterativ erfolgen. Zum Beispiel kann ein erster Sensor von jedem der Sensorsätze zuerst aktiviert und Daten abgerufen und der Steuereinheit zugeführt werden. Wenn die Daten von diesen ersten Sensoren nicht ausreichend sind, um einen (oder eine vordefinierte Anzahl von) optimalen Beschäftigten einzugrenzen, kann ein nächster Sensor für jeden Beschäftigten aktiviert werden, und Daten können schrittweise gesammelt werden und so weiter, bis ein (oder mehrere) Beschäftigte als optimal ausgewählt werden können.
Zum Beispiel können zuerst die Ortssensoren für jeden Beschäftigten aktiviert werden, um die Beschäftigten zu identifizieren, die der Ressourcenanforderung am nächsten sind. Wenn mehrere Beschäftigte im selben Abstand sind, können weitere Sensoren aktiviert und Daten gesammelt werden (z. B. Herzfrequenzsensoren, und eine Bewertung des Stress- oder Ermüdungsniveaus jedes der abstandsgleichen Beschäftigten kann durchgeführt werden).
Gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen kann die Steuereinheit eine Lernfunktion aufweisen, die es ermöglicht, vergangene Mustern der Sensoraktivierung zu lernen und diese Daten zu verwenden, um die Aktivierung und Deaktivierung von Sensoren als Reaktion auf jede neue Ressourcenanforderung zu informieren. Wenn zum Beispiel die vergangenen Daten angeben, dass Ressourcenanforderungen während eines bestimmten Zeitrahmens (eines bestimmten Zeitrahmens des Tages) tendenziell mit einer größeren Häufigkeit aufgetreten sind, kann die Steuereinheit konfiguriert sein, wenn sie sich innerhalb dieses Zeitrahmens befindet, um Sensoren nach dem Reagieren auf eine Ressourcenanforderung aktiv zu halten, anstatt sie zu deaktivieren (d. h., da es wahrscheinlich ist, dass bald ein neuer Aufruf empfangen wird).
Gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen kann die Steuereinheit oder das Verfahren einen oder mehrere Maschinenlernalgorithmen verwenden. Zum Beispiel kann die Steuereinheit einen Maschinenlernalgorithmus verwenden, der konfiguriert ist, um die zukünftige Auswahl des einen oder der mehreren Beschäftigten, um auf Anforderungen menschlicher Ressourcen zu reagieren, basierend auf früheren Auswahlen und ihren Ergebnissen zu verbessern. Zum Beispiel kann ein Maschinenlernalgorithmus für jeden Durchlauf der Verfahrensschritte 81 von 3 als Trainingsdaten Dateneinträge, die die gesammelten Sensordaten Beschäftigten angeben, und die endgültige Auswahl des/der Beschäftigten, die von der Steuereinheit vorgenommen wird, empfangen, und wobei jede davon mit dem Ergebnis für den Patienten oder die Maschine (d. h. Verbesserung oder Nichtverbesserung der medizinischen oder anderen Situation, die einen Eingriff erfordert) und möglicherweise anderen wichtigen Leistungsindikatoren, wie Reaktionszeit und/oder Kosten, markiert oder gekennzeichnet ist. Der Maschinenlernalgorithmus kann konfiguriert sein, um kontinuierlich die Leistung der Steuereinheit beim Durchführen der Auswahl von Beschäftigten zu verbessern.
Die Steuereinheit und die cloudbasierte Verarbeitungseinheit können auf zahlreiche Arten, mit Software und/oder Hardware, implementiert werden, um die verschiedenen erforderlichen Funktionen durchzuführen. Ein Prozessor ist ein Beispiel einer solchen Einheit, die einen oder mehrere Mikroprozessoren einsetzt, die unter Verwendung von Software (z. B. Mikrocode) programmiert werden können, um die erforderlichen Funktionen durchzuführen. Eine solche Einheit kann jedoch mit oder ohne Einsetzen eines Prozessors implementiert sein und kann auch als eine Kombination aus dedizierter Hardware zum Durchführen mancher Funktionen und einem Prozessor (z. B. einem oder mehreren programmierten Mikroprozessoren und zugeordneter Schaltlogik) zum Durchführen anderer Funktionen implementiert sein. Beispiele von Komponenten, die in verschiedenen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung eingesetzt werden können, schließen herkömmliche Mikroprozessoren, anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASICs) und vor Ort programmierbare Gatteranordnungen (FPGAs) ein, ohne darauf beschränkt zu sein.
In verschiedenen Implementierungen kann ein Prozessor oder eine Steuereinheit einem oder mehreren Speicherungsmedien, wie flüchtigem und nichtflüchtigem Computerspeicher, wie RAM, PROM, EPROM und EEPROM, zugeordnet sein. Das Speicherungsmedium kann mit einem oder mehreren Programmen codiert werden, die die erforderlichen Funktionen durchführen, wenn sie auf einem oder mehreren Prozessoren und/oder Steuerungen ausgeführt werden. Verschiedene Speicherungsmedien können innerhalb einer Steuereinheit oder eines Prozessors fixiert sein oder können transportierbar sein, so dass das eine oder die mehreren darauf gespeicherten Programme in einen Prozessor oder eine Steuereinheit geladen werden können.
Der Fachmann wäre ohne Weiteres fähig, eine Steuereinheit zum Ausführen jedes hierin beschriebenen Verfahrens zu entwickeln. Somit kann jeder Schritt eines Flussdiagramms eine unterschiedliche Aktion darstellen, die durch eine Steuereinheit oder einen Prozessor durchgeführt wird, und kann von einem jeweiligen Modul der Steuereinheit oder des Prozessors durchgeführt werden.
Variationen der offenbarten Ausführungsformen können vom Fachmann, der die beanspruchte Erfindung umsetzt, aus einem Studium der Zeichnungen, der Offenbarung und der beigefügten Ansprüche verstanden und bewirkt werden. In den Ansprüchen schließt das Wort „umfassen“ andere Elemente oder Schritte nicht aus, und der unbestimmte Artikel „ein“, „eine“ oder „eines“ schließt eine Vielzahl nicht aus. Ein einzelner Prozessor oder eine andere Einheit kann die Funktionen mehrerer in den Ansprüchen angegebener Elemente erfüllen. Maßnahmen, die in voneinander verschiedenen abhängigen Ansprüchen angegeben sind, können vorteilhaft in Kombination verwendet werden. Falls vorstehend ein Computerprogramm erörtert wurde, kann dies auf einem geeigneten Medium, wie einem optischen Speicherungsmedium oder einem Festkörpermedium, das zusammen mit oder als Teil anderer Hardware geliefert wird, gespeichert/verteilt werden, kann jedoch auch in anderen Formen, wie über das Internet oder andere drahtgebundene oder drahtlose Telekommunikationssysteme, verteilt werden. Wenn der Begriff „ausgelegt, um zu“ in den Ansprüchen oder der Beschreibung verwendet wird, wird darauf hingewiesen, dass der Begriff „ausgelegt, um zu“ äquivalent zum Begriff „konfiguriert, um zu“ sein soll. Jegliche Bezugszeichen in den Ansprüchen sind nicht als Einschränkungen des Schutzumfangs auszulegen.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

US 2006181424 A1 [0002]
US 2017286572 A1 [0004]
US 2020/185107 A1 [0048]

Claims

Steuereinheit (10) zum Interagieren mit einer Vielzahl von Beschäftigten (22), jeder von einer bestimmten Art von Beschäftigtem, und wobei jeder Beschäftigte einen Sensorsatz (24) eines oder mehrerer Sensoren zur Verwendung beim Überwachen eines Orts des Beschäftigten und eines physiologischen Parameters des Beschäftigten trägt, wobei die Steuereinheit (10) konfiguriert ist zum Empfangen von Sensorsignalen von den Sensorsätzen (24) und Anforderungssignalen, die einen Bedarf an einer bestimmten menschlichen Ressource angeben, die einer oder mehreren Arten von Beschäftigten zugeordnet ist, um einen Betriebsmodus der Sensorsätze (24) der Beschäftigten (22) der einen oder der mehreren Arten von Beschäftigten zu ändern, die empfangenen Anforderungssignalen entsprechen, und einen oder mehrere Beschäftigte (22) der einen oder der mehreren Arten von Beschäftigten basierend auf empfangenen Sensordaten von den Sensorsätzen (24) in Bezug auf den Ort und den physiologischen Parameter auszuwählen.
Steuereinheit (10) nach Anspruch 1, wobei die Steuereinheit (10) ferner eine Datenspeicherungseinheit zum Speichern eines personalisierten digitalen Modells (52) für jeden der Beschäftigten (22) umfasst, das konfiguriert ist, um für den Beschäftigten mindestens eines oder mehrere zu modellieren von: Ort, Agenda, Stressniveau, Arbeitszeit seit einer Ruhepause, Ermüdungsniveau, klinischer Erfahrung, und die Steuereinheit (10) konfiguriert ist zum Aktualisieren von Gesichtspunkten der personalisierten digitalen Modelle (52), die sich auf die Sensordaten beziehen.
Steuereinheit (10) nach Anspruch 2, wobei die Steuereinheit konfiguriert ist, um, nach der Aktivierung der Sensorsätze (24) der bestimmten Arten von Beschäftigten, Daten von jedem der Sensorsätze zu sammeln, und um jedes digitale Modell (52) jedes Beschäftigten der bestimmten einen oder mehreren Arten basierend auf den Daten, die vom Sensorsatz des relevanten Beschäftigten gesammelt wurden, zu aktualisieren.
Steuereinheit (10) nach Anspruch 3, wobei die Steuereinheit ferner konfiguriert ist, um eine Deaktivierung der Sensorsätze (24) der bestimmten einen oder mehreren Arten von Beschäftigten (22) nach dem Aktualisieren der digitalen Modelle (52) auszulösen.
Steuereinheit (10) nach Anspruch 3 oder 4, wobei die Steuereinheit ferner konfiguriert ist, um einen oder mehrere der Beschäftigten (22) der bestimmten einen oder mehreren Arten basierend auf Daten aus den aktualisierten persönlichen digitalen Modellen (52) der Beschäftigten auszuwählen.
Steuereinheit (10) nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei die Steuereinheit konfiguriert ist, um als Reaktion auf den Empfang des Anforderungssignals einen Schritt des Bestimmens der bestimmten Arten von Beschäftigten (22), die der durch das Anforderungssignal angegebenen menschlichen Ressource zugeordnet sind, durchzuführen.
Steuereinheit (10) nach einem der Ansprüche 1 bis 6, wobei die Steuereinheit ein Ressourcenanforderungsmodul einschließt, das angeordnet ist, um Informationen, die einen aktuellen Zustand eines oder mehrerer Patienten (26) angeben, wiederkehrend oder kontinuierlich zu empfangen, um basierend auf den Informationen einen Bedarf an einer menschlichen Ressource zu erfassen und um das eine oder die mehreren Anforderungssignale für die Steuereinheit basierend auf einer solchen Erfassung zu erzeugen.
Steuereinheit (10) nach Anspruch 7, wobei das Erfassen des Bedarfs an einer menschlichen Ressource auf der Verwendung eines oder mehrerer persönlicher digitaler Modelle (54) des einen oder der mehreren Patienten (26) basiert.
Verwaltungssystem für menschliche Ressourcen, umfassend eine Steuereinheit (10) nach einem der Ansprüche 1 bis 8 und eine Vielzahl von Sensorsätzen (24) eines oder mehrerer Sensoren zur Verwendung beim Überwachen von mindestens einem von: einem Ort eines Beschäftigten (22) und einem physiologischen Parameter des Beschäftigten.
Steuerverfahren (80, 81) zum Interagieren mit einer Vielzahl von Beschäftigten (22), jeder von einer bestimmten Art von Beschäftigtem, und wobei jeder Beschäftigte einen Sensorsatz (24) eines oder mehrerer Sensoren zur Verwendung beim Überwachen eines Orts des Beschäftigten und eines physiologischen Parameters des Beschäftigten trägt, wobei das Verfahren umfasst Empfangen (84) von Anforderungssignalen, die einen Bedarf an einer bestimmten menschlichen Ressource angeben, wobei die menschliche Ressource einer oder mehreren Arten von Beschäftigten zugeordnet ist; Ändern (88) eines Betriebsmodus der Sensorensätze (24) von Beschäftigten (22) der einen oder mehreren Arten von Beschäftigten, die empfangenen Anforderungssignalen entsprechen; und Auswählen eines oder mehrerer Beschäftigter (22) der einen oder mehreren Arten von Beschäftigten basierend auf empfangenen Sensordaten von den Sensorsätzen (24) in Bezug auf den Ort und den physiologischen Parameter.
Verfahren (80, 81) nach Anspruch 10, wobei das System ferner eine Datenspeicherungseinheit umfasst, wobei die Datenspeicherungseinheit ein personalisiertes digitales Modell (52) für jeden der Beschäftigten (22) speichert, das konfiguriert ist, um für den Beschäftigten mindestens eines oder mehrere zu modellieren von: Ort, Agenda, Ermüdungsniveau, Stressniveau, Arbeitszeit seit einer Ruhepause und klinischer Erfahrung; und das Verfahren ferner, nach der Aktivierung der Sensorsätze (24) der bestimmten Arten von Beschäftigten, ein Sammeln von Sensordaten von jedem der Sensorsätze und ein Aktualisieren von Gesichtspunkten jedes digitalen Modells (52) von jedem Beschäftigten (22) der bestimmten einen oder mehreren Arten umfasst, wobei sich die Gesichtspunkte auf die Sensordaten beziehen, die von dem Sensorsatz (24) des Beschäftigten gesammelt wurden.
Verfahren (80, 81) nach Anspruch 11, ferner umfassend ein Auslösen einer Deaktivierung der Sensorsätze (24) der bestimmten einen oder mehreren Arten von Beschäftigten (22) nach einem Aktualisieren der digitalen Modelle (52) der Beschäftigten.
Verfahren (80, 81) nach Anspruch 11 oder 12, ferner umfassend ein Auswählen eines oder mehrerer der Beschäftigten (22) der bestimmten einen oder mehreren Arten basierend auf Daten aus den aktualisierten persönlichen digitalen Modellen (52) der Beschäftigten.
Computerprogrammprodukt, umfassend eine Codeeinheit, die konfiguriert ist, wenn sie auf einem Prozessor ausgeführt wird, wobei der Prozessor kommunikativ mit Sensorsätzen (54) gekoppelt ist, die von einer Vielzahl von Beschäftigten (22) getragen werden, um den Prozessor zu veranlassen, das Verfahren nach einem der Ansprüche 10 bis 13 durchzuführen.