Российская компания Haass представила первую серийную систему централизованного мониторинга медицинских газов и вакуума для больниц. Решение уже внедрено во Флагманском центре экстренной помощи при ГКБ им. В.М. Буянова. Об особенностях разработки «Газете.Ru» рассказали в пресс-службе компании.
Медицинские газы — кислород, сжатый воздух, вакуум, закись азота и углекислый газ — относятся к критически важной инфраструктуре стационара. Они обеспечивают работу аппаратов ИВЛ, наркозных систем, хирургических инструментов и используются при проведении операций. Любые сбои давления или подачи напрямую угрожают жизни пациентов.
Новая система объединяет все элементы газоснабжения — от источников до точек потребления — в единый цифровой контур. Инженерные службы получают доступ к данным в режиме реального времени через компьютер или мобильные устройства. Интерфейс интегрирован с планами здания, что позволяет быстро локализовать проблему и оценить ее характер.
Ключевое отличие разработки — автоматизация контроля и уведомлений. Система самостоятельно фиксирует отклонения и отправляет сигналы ответственным специалистам, снижая зависимость от человеческого фактора. Это особенно важно в условиях, когда на устранение неисправности есть считанные минуты.
Ранее в российских больницах подобные решения либо отсутствовали, либо собирались из разрозненных компонентов, что усложняло обслуживание и масштабирование. Новая платформа предлагает стандартизированный подход и расширяет возможности аналитики: она хранит историю событий, отслеживает износ оборудования и помогает планировать закупки и сервисное обслуживание.
Медицинский персонал может использовать систему для проверки состояния газоснабжения перед операциями, а технические службы — для удаленного мониторинга и управления ресурсами.
Разработчики отмечают, что решение масштабируемо — оно может объединять несколько медицинских учреждений в единую сеть. В перспективе это позволяет создавать централизованные системы диспетчеризации на уровне региона, повышая управляемость и надежность всей инфраструктуры здравоохранения.
Ранее в НовГУ обучили нейросеть выявлять COVID-19 и рак по КТ-снимкам.
