TWI809586B - 自動產生照護記錄的系統及其方法 - Google Patents

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Abstract

一種自動產生照護記錄的系統及其方法，適用於嬰兒睡盆以及設置於嬰兒睡盆上方的睡盆蓋，包括影像擷取裝置以及處理器。影像擷取裝置設置於睡盆蓋上，以對嬰兒睡盆內的嬰兒擷取即時影像。處理器耦接影像擷取裝置，處理器用以接收即時影像並偵測即時影像是否發生異常事件，處理器偵測睡盆蓋的開啟時間以及閉合時間以獲取照護作業的起迄時間，並且處理器依據異常事件識別異常事件類型，並依據異常事件類型選擇照護記錄樣版，以依據異常事件的發生時間、異常事件類型、照護作業的起迄時間以及照護記錄樣版對應產生照護記錄。

Description

自動產生照護記錄的系統及其方法
本發明是有關於一種用以於偵測嬰兒異常事件時自動產生照護記錄的系統及其方法，且特別是有關於一種自動產生照護記錄的系統及其方法。
產後護理之家或者婦產科醫院的照護員在同時間需照顧多名寶寶，其照護內容包含量測呼吸心跳、餵食、換尿布、用藥等，照護內容多且工作量大，除照護工作外，尚有例如照護紀錄填寫、嬰兒身體評估的登打等行政工作需進行，為不影響照護工作執行，照護員常憑印象紀錄照護時間、照護事由、處理狀況等，並且部份照護員習慣於照護工作進行中，先以手寫方式做重點紀錄，若再加上翻查相關資料所需時間，嬰兒身體評估的登打則需更長的登打時間。
上述照護期間，若寶寶發生異常狀況，照護員須前往處理並填寫照護紀錄，但照護員通常會於完成所有照護工作後再進行填寫，因時間間隔過長，填寫時容易發生錯誤或漏記的狀況(例 如照護事件發生時間及順序紀錄不確實，後續追蹤處理不易)，或者為方便照護紀錄填寫及減少登打時間，通常內容僅為擇要紀錄，而目前之照護紀錄格式並不符合最新護理之家的評鑑要求。
本發明提供一種自動產生照護記錄的系統及其方法，可依據不同的異常事件類型選擇不同的照護記錄樣版有效提高了照護員記錄照護歷程的效率。
本發明的一種自動產生照護記錄的系統，適用於嬰兒睡盆以及設置於嬰兒睡盆上方的睡盆蓋，包括影像擷取裝置以及處理器。影像擷取裝置設置於睡盆蓋上，以對嬰兒睡盆內的嬰兒擷取即時影像。處理器耦接影像擷取裝置，處理器用以接收即時影像並偵測即時影像是否發生異常事件，處理器偵測睡盆蓋的開啟時間以及閉合時間以獲取照護作業的起迄時間，並且處理器依據異常事件識別異常事件類型，並依據異常事件類型選擇照護記錄樣版，以依據異常事件的發生時間、異常事件類型、照護作業的起迄時間以及照護記錄樣版對應產生照護記錄。
在本發明的一實施例中，上述的自動產生照護記錄的系統，其中處理器依據異常事件識別異常事件類型，以依據異常事件類型選擇照護記錄樣版，以依據異常事件的發生時間、異常事件類型、照護作業的起迄時間以及照護記錄樣版對應產生照護記錄的操作中更包括：處理器更用以獲取照護作業的照護員姓名、 與嬰兒睡盆對應的睡盆蓋識別碼、對應於異常事件的影像以及照護作業前的影像以及照護作業後的影像。
在本發明的一實施例中，上述的自動產生照護記錄的系統更包括儲存裝置，耦接影像擷取裝置以及處理器，用以儲存分別與異常事件類型對應的多個照護記錄樣版以及照護記錄。
在本發明的一實施例中，上述的自動產生照護記錄的系統，其中處理器用以接收即時影像並偵測即時影像是否發生異常事件的操作中更包括：處理器更用以於偵測即時影像發生異常事件時，發出警示訊號通知照護員。
在本發明的一實施例中，上述的自動產生照護記錄的系統，其中處理器用以接收即時影像並偵測即時影像是否發生異常事件的操作中更包括：處理器更用以利用深度神經網路(Deep Neural Network，DNN)偵測即時影像是否發生異常事件。
在本發明的一實施例中，上述的自動產生照護記錄的系統，其中處理器偵測該睡盆蓋的開啟時間以及閉合時間以獲取照護作業的起迄時間的操作中更包括：處理器更用以利用感興趣區域(Region of Interest，ROI)對對應於異常事件的異常影像進行人臉偵測，計算嬰兒的人臉與對應於異常事件的即時影像之間的人臉佔比，以依據人臉佔比判斷睡盆蓋呈開啟狀態或閉合狀態，從而獲取該睡盆蓋的開啟時間以及閉合時間。
在本發明的一實施例中，上述的自動產生照護記錄的系統，其中照護記錄包括睡盆蓋識別碼、照護員姓名、異常事件的 發生時間、異常事件類型、照護作業的起迄時間、對應於異常事件的異常影像、照護作業前的影像以及照護作業後的影像的至少其中之一。
本發明的一種自動產生照護記錄的方法，適用於嬰兒睡盆以及設置於嬰兒睡盆上方的睡盆蓋，包括：對嬰兒睡盆內的嬰兒擷取即時影像；接收即時影像並偵測即時影像是否發生異常事件；偵測睡盆蓋的開啟時間以及閉合時間以獲取照護作業的起迄時間；依據異常事件識別異常事件類型，並依據異常事件類型選擇照護記錄樣版，以依據異常事件的發生時間、異常事件類型、照護作業的起迄時間以及照護記錄樣版對應產生照護記錄。
在本發明的一實施例中，上述的自動產生照護記錄的方法，其中依據異常事件識別異常事件類型，以依據異常事件類型選擇照護記錄樣版，以依據異常事件的發生時間、異常事件類型、照護作業的起迄時間以及照護記錄樣版對應產生照護記錄的步驟中更包括：獲取照護作業的照護員姓名、與嬰兒睡盆對應的睡盆蓋識別碼、對應於異常事件的異常影像以及照護作業前的影像以及照護作業後的影像。
在本發明的一實施例中，上述的自動產生照護記錄的方法更包括：儲存分別與異常事件類型對應的多種照護記錄樣版以及照護記錄。
在本發明的一實施例中，上述的自動產生照護記錄的方法，其中接收即時影像並偵測即時影像是否發生該異常事件的步 驟中更包括：於偵測即時影像發生異常事件時，發出警示訊號通知照護員。
在本發明的一實施例中，上述的自動產生照護記錄的方法，其中接收即時影像並偵測即時影像是否發生異常事件的步驟中更包括：利用深度神經網路(Deep Neural Network，DNN)偵測即時影像是否發生異常事件。
在本發明的一實施例中，上述的自動產生照護記錄的方法，其中偵測睡盆蓋的開啟時間以及閉合時間以獲取照護作業的起迄時間的步驟中更包括：利用感興趣區域(Region of Interest，ROI)對對應於異常事件的異常影像進行人臉偵測，計算嬰兒的人臉與對應於異常事件的異常影像之間的人臉佔比，以依據人臉佔比判斷睡盆蓋呈開啟狀態或閉合狀態，從而獲取睡盆蓋的開啟時間以及閉合時間。
在本發明的一實施例中，上述的自動產生照護記錄的方法，其中照護記錄包括睡盆蓋識別碼、照護員姓名、異常事件的發生時間、異常事件類型、照護作業的起迄時間、對應於異常事件的異常影像、照護作業前的影像以及照護作業後的影像的至少其中之一。
基於上述，本發明提供一種自動產生照護記錄的系統及其方法，可依據不同的異常事件類型選擇不同的照護記錄樣版，在不改變照護員既有照護流程的狀況下，不僅可快速記錄準確的照護歷程，更可利用相關聯的即時影像記錄嬰兒異常事件，有效 提高了照護員記錄照護歷程的效率。
為讓本發明的上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。
10:自動產生照護記錄的系統
101:影像擷取裝置
102:儲存裝置
103:處理器
20:嬰兒睡盆
201:睡盆蓋
202:樞軸
30:嬰兒
301:照護記錄樣版
S401、S402、S403、S404、S405、S406、S407、S408:步驟
圖1是依照本發明的一實施例的自動產生照護記錄的系統的示意圖。
圖2是依照本發明的一實施例的嬰兒睡盆的示意圖。
圖3是依照本發明的一實施例的照顧歷程資訊與與異常事件類型對應的照護記錄樣版的示意圖。
圖4是依照本發明的一實施例的自動產生照護記錄的方法的流程示意圖。
本發明的部份實施例接下來將會配合附圖來詳細描述，以下的描述所引用的元件符號，當不同附圖出現相同的元件符號將視為相同或相似的元件。這些實施例只是本發明的一部份，並未揭示所有本發明的可實施方式。更確切的說，這些實施例只是本發明的專利申請範圍中的方法、電子裝置以及電腦可讀取儲存媒體的範例。
圖1是依照本發明一實施例的自動產生照護記錄的系統 的示意圖。圖2是依照本發明的一實施例的嬰兒睡盆的示意圖。
請參照圖1及圖2，自動產生照護記錄的系統10包括影像擷取裝置101、儲存裝置102以及處理器103。自動產生照護記錄的系統10適用於圖2所示的其上方設置有睡盆蓋201的嬰兒睡眠倉或者嬰兒睡盆20，本發明對此並不限制。
影像擷取裝置101設置於睡盆蓋201上，用以對嬰兒睡盆20內的嬰兒30擷取即時影像。影像擷取裝置101例如是具有電荷耦合元件(Charge Coupled Device，CCD)或互補式金氧半導體(Complementary Metal-Oxide Semiconductor，CMOS)元件的影像感測器。或者，影像擷取裝置101也可以是設置於睡盆蓋201的視景(Field Of View，FOV)向下的數位照相機或攝影機等，但本發明並不侷限於此等實作態樣。
處理器103耦接於影像擷取裝置101以及儲存裝置102，以控制自動產生照護記錄的系統10的整體運作。在本實施例中，處理器103例如是中央處理單元(Central Processing Unit，CPU)，或是其他可程式化之微處理器(Microprocessor)、數位訊號處理器(Digital Signal Processor，DSP)、可程式化控制器、特殊應用積體電路(Application Specific Integrated Circuits，ASIC)、可程式化邏輯裝置(Programmable Logic Device，PLD)或其他具備運算能力的硬體裝置，但本揭露並不以此為限。
處理器103用以接收影像擷取裝置101擷取的即時影像，並偵測即時影像是否發生異常事件，例如嬰兒睡盆20內的嬰 兒30發生溢奶、口鼻遮蔽、黃疸、發疳、抽搐或嬰兒掉落等異常事件。在一實施例中，處理器103利用深度神經網路(Deep Neural Network，DNN)模型以及儲存裝置102中儲存的嬰兒30的特徵資料庫以辨識即時影像中的嬰兒30是否發生異常事件，並且於偵測即時影像發生上述異常事件時，發出警示訊號通知照護員前來執行照護作業。
圖3是依照本發明的一實施例的照顧歷程資訊與與異常事件類型對應的照護記錄樣版301的示意圖。
請結合圖1至圖3，處理器103利用感興趣區域(Region of Interest，ROI)對對應於異常事件的異常影像進行人臉偵測。處理器103計算嬰兒睡盆20內的嬰兒30的人臉與異常影像的畫面之間的人臉佔比，依據人臉佔比與預設門檻值的關係來判斷睡盆蓋201相對於嬰兒睡盆20呈開啟狀態或閉合狀態，以獲取睡盆蓋201的開啟時間以及閉合時間，從而獲取此次照護作業的起迄時間。
更詳細而言，在一實施例中，當睡盆蓋201以樞軸202為旋轉軸相對於嬰兒睡盆20旋轉至睡盆蓋201遠離嬰兒睡盆20時，處理器103計算嬰兒睡盆20內的嬰兒30的人臉與異常影像的畫面之間的人臉佔比為最小值，此時，睡盆蓋201呈開啟狀態，如此，照護員可對嬰兒睡盆20內的嬰兒30執行照護作業。當照護作業執行完畢後，睡盆蓋201以樞軸202為旋轉軸相對於嬰兒睡盆20旋轉至睡盆蓋201靠近嬰兒睡盆20時，處理器103計算嬰兒睡盆20內的嬰兒30的人臉與異常影像的畫面之間的人臉佔 比為最大值，此時，睡盆蓋呈閉合狀態，由此，處理器103可獲取睡盆蓋201的開啟時間以及閉合時間，從而獲取此次照護作業的起迄時間。
再請結合圖3，處理器103獲取執行此次照護作業的照護員姓名、與嬰兒睡盆20對應的睡盆蓋識別碼、異常影像以及照護作業前的影像以及照護作業後的影像。在一實施例中，處理器103依據異常事件識別異常事件類型(例如發生溢奶異常)、照護員姓名林X嬌、睡盆蓋識別碼(例如為王X美之男或者為一編號)、異常事件的發生時間(例如2021-09-27 10：23：05)、照護作業的起迄時間(例如照護開始時間2021-09-27 10：24：11以及照護結束時間2021-09-27 10：26：27)、異常影像以及照護前影像以及照護後影像，並且從儲存裝置102中選擇與異常事件類型對應的照護記錄樣版301以對應產生照護記錄。
儲存裝置102例如是任意型式的固定式或可移動式隨機存取記憶體(Random Access Memory，RAM)、唯讀記憶體(Read-Only Memory，ROM)、快閃記憶體(Flash memory)、硬碟或其他類似裝置或這些裝置的組合，其係用以儲存自動產生照護記錄的系統10運作中可能使用的資料、程式碼及/或影像等。亦即，儲存裝置102更用以記錄可由處理器103執行的多個指令。
儲存裝置102耦接影像擷取裝置101以及處理器103，用以儲存分別與異常事件類型對應的多種照護記錄樣版。在一實施例中，儲存裝置102用以儲存處理器103依據異常事件類型、照 護員姓名、睡盆蓋識別碼、異常事件的發生時間、照護作業的起迄時間、異常影像、照護前影像以及照護後影像，並且選擇與異常事件類型對應的照護記錄樣版301以對應產生的照護記錄。在一實施例中，儲存裝置102更用以儲存異常影像以及照護作業前的影像以及照護作業後的影像。
在一實施例中，儲存裝置102更包括儲存有嬰兒30的影像特徵的特徵資料庫。在處理器103利用DNN模型以及特徵資料庫中儲存的嬰兒30的特徵資料以辨識即時影像中的嬰兒30是否發生異常事件的操作中，處理器103可利用DNN模型以及依據特徵資料庫中的特定影像特徵(例如嘴部特徵)與即時影像中的嬰兒30的嘴部特徵來分析異常影像中是否有符合特定影像特徵的畫面，以識別即時影像中的嬰兒30是否發生異常事件。
圖4是依照本發明的一實施例的自動產生照護記錄的方法的流程示意圖。
請參照圖1及圖4，本實施例的方式適用於上述實施例中的自動產生照護記錄的系統10，以下即搭配自動產生照護記錄的系統10中的各項元件說明本實施例自動產生照護記錄的方法的詳細步驟。
首先，於步驟S401，影像擷取裝置101對嬰兒睡盆20內的嬰兒30擷取即時影像。
於步驟S402，處理器103接收即時影像並偵測即時影像是否發生異常事件，例如嬰兒睡盆20內的嬰兒30發生溢奶、口 鼻遮蔽、黃疸、發疳、抽搐或嬰兒掉落等異常事件，在一實施例中，處理器103利用深度神經網路(Deep Neural Network，DNN)模型以及儲存裝置102中儲存的嬰兒30的特徵資料庫以辨識即時影像中的嬰兒30是否發生異常事件。
於步驟S403，若處理器103偵測即時影像未發生異常事件，則結束流程。
於步驟S404，若處理器103偵測即時影像發生異常事件時，發出警示訊號通知照護員前來執行照護作業。
於步驟S405，處理器103偵測睡盆蓋201的開啟時間以及閉合時間以獲取照護作業的起迄時間。在一實施例中，處理器103利用感興趣區域(Region of Interest，ROI)對對應於異常事件的異常影像進行人臉偵測。處理器103計算嬰兒睡盆20內的嬰兒30的人臉與異常影像的畫面之間的人臉佔比，以依據人臉佔比判斷睡盆蓋呈開啟狀態或閉合狀態，獲取睡盆蓋201的開啟時間以及閉合時間，從而獲取照護作業的起迄時間。
於步驟S406，處理器103獲取執行此次照護作業的照護員姓名、與嬰兒睡盆對應的睡盆蓋識別碼、異常影像以及照護作業前的影像以及照護作業後的影像。
於步驟S407，處理器103依據異常事件識別異常事件類型，並依據異常事件類型選擇照護記錄樣版301，處理器103依據照護員姓名、睡盆蓋識別碼、異常事件的發生時間、異常事件類型、照護作業的起迄時間、異常影像、照護作業前的影像、照護 作業後的影像以及照護記錄樣版301對應產生照護記錄。
於步驟S408，儲存裝置102儲存照護記錄。在一實施例中，儲存裝置102儲存異常影像以及照護作業前的影像以及照護作業後的影像。
綜上所述，本發明提供一種自動產生照護記錄的系統及其方法，可依據不同的異常事件類型選擇不同的照護記錄樣版301，在不改變照護員既有照護流程的狀況下，不僅可快速記錄準確的照護歷程，更可利用相關聯的即時影像記錄嬰兒異常事件，有效提高了照護員記錄照護歷程的效率。
S401、S402、S403、S404、S405、S406、S407、S408:步驟

Claims (12)

  1. 一種自動產生照護記錄的系統，適用於一嬰兒睡盆以及一設置於該嬰兒睡盆上方的一睡盆蓋，包括：一影像擷取裝置，設置於該睡盆蓋上，以對該嬰兒睡盆內的一嬰兒擷取一即時影像；以及一處理器，耦接該影像擷取裝置，該處理器用以接收該即時影像並偵測該即時影像是否發生一異常事件，該處理器偵測該睡盆蓋的一開啟時間以及一閉合時間以獲取一照護作業的一起迄時間，並且該處理器依據該異常事件識別一異常事件類型，並依據該異常事件類型選擇一照護記錄樣版，以依據該異常事件的一發生時間、該異常事件類型、該照護作業的一起迄時間以及該照護記錄樣版對應產生一照護記錄，其中該處理器依據該異常事件識別該異常事件類型，以依據該異常事件類型選擇該照護記錄樣版，以依據該異常事件的發生時間、該異常事件類型、該照護作業的起迄時間以及該照護記錄樣版對應產生該照護記錄的操作中更包括：該處理器更用以獲取該照護作業的一照護員姓名、與該嬰兒睡盆對應的一睡盆蓋識別碼、一對應於該異常事件的異常影像以及該照護作業前的一影像以及該照護作業後的一影像。
  2. 如請求項1所述的自動產生照護記錄的系統，其中該系統更包括： 一儲存裝置，耦接該影像擷取裝置以及該處理器，用以儲存分別與異常事件類型對應的多種照護記錄樣版以及該照護記錄。
  3. 如請求項1所述的自動產生照護記錄的系統，其中該處理器用以接收該即時影像並偵測該即時影像是否發生該異常事件的操作中更包括：該處理器更用以於偵測該即時影像發生該異常事件時，發出一警示訊號通知一照護員。
  4. 如請求項1所述的自動產生照護記錄的系統，其中該處理器用以接收該即時影像並偵測該即時影像是否發生該異常事件的操作中更包括：該處理器更用以利用一深度神經網路(Deep Neural Network，DNN)偵測該即時影像是否發生該異常事件。
  5. 如請求項1所述的自動產生照護記錄的系統，其中該處理器偵測該睡盆蓋的該開啟時間以及該閉合時間以獲取該照護作業的起迄時間的操作中更包括：該處理器更用以利用一感興趣區域(Region of Interest，ROI)對對應於該異常事件的異常影像進行一人臉偵測，計算該嬰兒的一人臉與對應於該異常事件的異常影像之間的一人臉佔比，以依據該人臉佔比判斷該睡盆蓋呈一開啟狀態或一閉合狀態，從而獲取該睡盆蓋的該開啟時間以及該閉合時間。
  6. 如請求項2所述的自動產生照護記錄的系統，其中該照護記錄包括該睡盆蓋識別碼、該照護員姓名、該異常事件的發 生時間、該異常事件類型、該照護作業的起迄時間、對應於該異常事件的異常影像、該照護作業前的影像以及該照護作業後的影像的至少其中之一。
  7. 一種自動產生照護記錄的方法，適用於一嬰兒睡盆以及一設置於該嬰兒睡盆上方的一睡盆蓋，包括：對該嬰兒睡盆內的一嬰兒擷取一即時影像；接收該即時影像並偵測該即時影像是否發生一異常事件；偵測該睡盆蓋的一開啟時間以及一閉合時間以獲取一照護作業的一起迄時間；以及依據該異常事件識別一異常事件類型，並依據該異常事件類型選擇一照護記錄樣版，以依據該異常事件的一發生時間、該異常事件類型、該照護作業的一起迄時間以及該照護記錄樣版對應產生一照護記錄，其中該依據該異常事件識別該異常事件類型，以依據該異常事件類型選擇該照護記錄樣版，以依據該異常事件的發生時間、該異常事件類型、該照護作業的起迄時間以及該照護記錄樣版對應產生該照護記錄的步驟中更包括：獲取該照護作業的一照護員姓名、與該嬰兒睡盆對應的一睡盆蓋識別碼、一對應於該異常事件的異常影像以及該照護作業前的一影像以及該照護作業後的一影像。
  8. 如請求項7所述的自動產生照護記錄的方法，其中該方法更包括： 儲存分別與異常事件類型對應的多種照護記錄樣版以及該照護記錄。
  9. 如請求項7所述的自動產生照護記錄的方法，其中該接收該即時影像並偵測該即時影像是否發生該異常事件的步驟中更包括：於偵測該即時影像發生該異常事件時，發出一警示訊號通知一照護員。
  10. 如請求項7所述的自動產生照護記錄的方法，其中該接收該即時影像並偵測該即時影像是否發生該異常事件的步驟中更包括：利用一深度神經網路(Deep Neural Network，DNN)偵測該即時影像是否發生該異常事件。
  11. 如請求項7所述的自動產生照護記錄的方法，其中該偵測該睡盆蓋的該開啟時間以及該閉合時間以獲取該照護作業的起迄時間的步驟中更包括：利用一感興趣區域(Region of Interest，ROI)對對應於該異常事件的異常影像進行一人臉偵測，計算該嬰兒的一人臉與對應於該異常事件的異常影像之間的一人臉佔比，以依據該人臉佔比判斷該睡盆蓋呈一開啟狀態或一閉合狀態，從而獲取該睡盆蓋的該開啟時間以及該閉合時間。
  12. 如請求項8所述的自動產生照護記錄的方法，其中該照護記錄包括該睡盆蓋識別碼、該照護員姓名、該異常事件 的發生時間、該異常事件類型、該照護作業的起迄時間、對應於該異常事件的異常影像、該照護作業前的影像以及該照護作業後的影像的至少其中之一。
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