Ny dansk teknologi bag intelligent opsporing og mindskning af smitte på hospitaler og plejehjem

0

Smitteopsporing af COVID-19 er en tids- og ressourcekrævende proces. Et nyt samarbejde mellem IoT-virksomheden Sani nudge og DTU skal automatisere hindringen af smittespredning af COVID-19 og andre typer infektioner. Det nye forskningsprojekt, som har fået støtte fra Innovationsfonden, skal udvikle algoritmer, der kan identificere smitteoverførsel på hospitaler og plejehjem. På den måde vil man hurtigt kunne teste eksponerede patienter og personale, iværksætte effektive karantæneprocedurer og rengøre beskidt udstyr.

Aldrig før har så mange interesseret sig for at spore og forhindre spredning af infektioner. Efterhånden som forskere og medicinske eksperter arbejder for bedre at forstå spredningen af COVID-19, ses der er eksempler på, at en enkelt eksponering kan sende sundhedspersonale på op til 30 personer i karantæne ad gangen. Det bidrager til et øget pres på sundhedsvæsenet.

Den nye COVID-19-pandemi har understreget vigtigheden af at forstå nøjagtigt, hvem der er blevet udsat for smitte. De offentlige sundhedsmyndigheder bruger store mængder ressourcer på at finde frem til de personer, som har været udsat for smitterisiko, så rette tiltag kan iværksættes for at mindske smittetrykket.

Særligt på hospitaler kan det være en kompliceret proces, hvor der er mange personer, der går fra afdeling til afdeling og fra patient til patient. Selv under mere forudsigelige infektionsudbrud på hospitaler, kan det tage mange ugers arbejde at udføre god og detaljeret smitteopsporing, som ofte indebærer, at man manuelt er nødt til at finde frem til alle de personer, der har været i kontakt med en smittet person – både ved gennemgang af vagtplaner, patientjournaler og ud fra personers erindringer. Da nogle personer også er asymptomatiske smittebærere, komplicerer det arbejdet yderligere, siger Marco Bo Hansen, der er læge, ph.d. og forskningsdirektør hos den danske virksomhed Sani nudge.

Nøjagtig tids- og lokationsdata kan hjælpe sundhedsvæsenet og myndighederne med effektivt at opspore og reagere på spredning af alle typer af smitsomme sygdomme, såsom COVID-19, influenza, meningitis og multiresistente bakterier. Forestil dig at være i stand til at kunne reagere med det samme, når en medarbejder udsættes for smitterisiko, siger Marco Bo Hansen.

Et unikt udviklingsprojekt

I et nyt samarbejde vil virksomheden Sani nudge sammen med Danmarks Tekniske Universitet udvikle en løsning, der benytter sig af Sani nudge’s eksisterende netværk af sensorer på hospitaler og plejehjem og avancerede analyser baseret på mønstergenkendelse og såkaldt ‘predictive analytics’, til at give detaljerede oplysninger om personalets eksponeringsrisiko.

Det nye projekt er støttet af Innovationsfonden som en del af fondens hastebehandling af COVID-19-relaterede forskningsprojekter, der kan gavne Danmark og danskerne.

Disse informationer vil blive præsenteret som et visuelt kort, der fremhæver de sundhedsmedarbejdere, som har været i kontakt med eller tæt på den inficerede patient eller kollega, hvor mange gange de har været det, hvilket steder de efterfølgende har befundet sig og hvem der ellers var i rummet med dem og hvor længe de var det, siger Theis Jensen, der er CEO hos Sani nudge.

Løsningen vil aggregere data, så der skabes:

  • Et overblik over, hvem der skal testes og forhindre, at det udvikler sig til et decideret udbrud på en hospitalsafdeling eller et plejehjem
  • En illustration over, hvordan infektionen har spredt sig
  • Alarmer i realtid

Det vil blive muligt for hygiejneansvarlige i sundhedsvæsenet hurtigt at identificere medarbejdere og patienter, som har brug for at blive testet og sættes i behandling og karantæne. Typisk har man en konservativt strategi i tilfælde af eksponering for meget smitsomme sygdomme. Når man samtidig ikke har præcise data, betyder det, at op til 30 personer på en afdeling sættes i karantæne ud fra et forsigtighedsprincip, selvom måske 2-3 personer reelt har haft tilstrækkelig interaktion med den inficerede person til at kunne blive smittet. Eksponeringsdata vil fx kunne hjælpe hygiejnesygeplejersker med hurtigt at identificere, hvilke mennesker der er henholdsvis lavrisiko og højrisiko, så ressourcer kan anvendes effektivt, siger Marco Bo Hansen.

Inddæmning og afbødning af COVID-19

Hospitaler og plejehjem, som automatisk kan registrere hvilke medarbejdere, der med stor sandsynlighed er blevet udsat for smitte med COVID-19, vil have muligheden for hurtigt og effektivt at fjerne personerne fra arbejdsplanen, indtil de kan testes og gennemføre selvkarantæne, hvis det er nødvendigt.

Disse foranstaltninger beskytter andre medarbejdere og patienter samt deres familiemedlemmer og venner fra at blive eksponeret for de smitsomme sygdomme. Lige så vigtigt kan data fortælle, hvilke medarbejdere, som ikke er blev eksponeret.

Data fra smitteopsporingsprojektet er også værdifulde til at bestemme, om medicinsk udstyr har været i kontakt med en smittet medarbejder eller patient. Gennem RFID asset tags, der er knyttet til mobilt udstyr, såsom respiratorer, får hospitaler mulighed for at spore og virtuelt kortlægge udstyr. Data giver os viden om, hvilket udstyr der har været brugt og behøver at blive rengjort, siger Theis Jensen.

Da COVID-19 fortsat påvirker sundhedsvæsenet overalt i verden, vil der være stigende behov for sundhedsfagligt personale, der i forvejen er presserede på kapaciteten.

Det er ikke praktisk eller effektiv udnyttelse af ressourcer at skulle sætte et helt vagthold i karantæne ved enhver potentiel risiko. Lettilgængelige data kan hjælpe sundhedsvæsenet og Styrelsen for Patientsikkerhed til at træffe informerede beslutninger om, hvordan de bedst hjælper personalet.

Share.

Der er lukket for kommentarer.