Sommario
SAVI (Semi Automated Vision Inspection), alimentato da Vertex AI (la piattaforma di Google Cloud per accelerare lo sviluppo e il dispiegamento di modelli di machine learning in produzione), sta trasformando l’identificazione e la catalogazione degli strumenti chirurgici. Questo sta portando a un minor numero di interventi chirurgici annullati e sta alleviando la pressione sulle liste di attesa. Max Kelsen, un’agenzia di analisi e software specializzata in machine learning, ha lavorato a stretto contatto con Google Cloud e Johnson & Johnson MedTech per creare un sistema in grado di gestire decine di migliaia di dispositivi individuali, le loro caratteristiche e come si applicano a ciascun set o vassoio utilizzato da un chirurgo.
Eliminazione dei processi manuali che richiedono molto tempo
I chirurghi necessitano di un gran numero di strumenti e dispositivi specialistici per completare procedure complesse e delicate. Poiché ogni vassoio di questi strumenti può costare tipicamente più di 350.000 dollari, e avere ogni tipo di set a disposizione in ogni struttura chirurgica non è fattibile, i produttori generalmente li prestano agli ospedali per le procedure, come l’inserimento di uno degli impianti del produttore nel ginocchio di un paziente. Una volta completata la procedura, l’ospedale restituisce il vassoio di strumenti al produttore per la conservazione e la ridistribuzione ad altri ospedali secondo necessità.
Lavorare con Google Cloud per accelerare e ridurre i rischi del progetto
Google Cloud ha collaborato con Max Kelsen per accelerare e ridurre i rischi di questo grande e strategico progetto per un cliente comune. La fattibilità tecnica ha richiesto quattro mesi, prima di un pilota di produzione di un anno di SAVI in un centro di distribuzione nel Queensland che serve oltre 100 ospedali.
Riduzione del tempo di controllo e documentazione
L’esecuzione di SAVI in Google Cloud ha ridotto del 40% il tempo necessario a Johnson & Johnson MedTech per controllare e documentare le ispezioni di questi set di strumenti chirurgici. L’applicazione fornisce anche una qualità misurabile e coerente che è spesso difficile da misurare su larga scala quando si utilizzano processi manuali.
