Ana Projelere Dön

BeeLink CN

Ev bakımı ve hastane entegrasyonu için 5G destekli uzaktan hasta izleme platformu tasarımı.

Son güncelleme: 1 Mart 2026

Problem

Ev bakım ortamlarında yatağa bağımlı hastalar genellikle sürekli sağlık izlemesinden yoksundur. Erken uyarı işaretleri tespit edilemediği için hastaneye yeniden yatış oranları yüksek kalmaya devam etmektedir. Ev bakımı ile hastane sistemleri arasındaki boşluk, hasta sağlık verilerinde tehlikeli kör noktalar oluşturmaktadır.

Pazar İhtiyacı

Dünya genelinde sağlık sistemleri uzaktan hasta izleme için artan talep ile karşı karşıyadır:

BeeLink CN, hastaları, bakıcıları ve hastaneleri gerçek zamanlı sağlık verileri aracılığıyla birbirine bağlayan bir platform ile bu boşluğu kapatmak için tasarlandı.

Mimari Kararlar

ADR-001: Birincil Bağlantı Olarak 5G

Bağlam: Gerçek zamanlı sağlık verisi iletimi için Wi-Fi, 4G LTE ve 5G arasında seçim yapma.

Karar: 5G, ultra düşük gecikme süresi (gerçek zamanlı yaşamsal değerler için kritik), yüksek bant genişliği (birden fazla sensör akışını destekleme) ve sağlık düzeyinde güvenilirlik için ağ dilimleme kapasitesi nedeniyle seçildi.

ADR-002: Yapay Zeka Tabanlı Triyaj Sistemi

Bağlam: Alarm ve eskalasyon iş akışının tasarlanması.

Karar: Bir yapay zeka triyaj katmanı gelen yaşamsal değerleri işler ve aciliyet seviyelerini belirler. Bu, kritik olayların anında yanıtı tetiklemesini sağlarken sağlık hizmeti sağlayıcıları için alarm yorgunluğunu azaltır.

ADR-003: Mobil-Öncelikli Mimari

Bağlam: Birincil kullanıcı arayüzü platformunun seçilmesi.

Karar: Bir mobil uygulama bakıcılar için birincil arayüz olarak hizmet eder, hastane personeli için ise bir web panosu bulunur. Bu, bakıcıların hareketli olduğu ve hasta verilerine hızlı erişime ihtiyaç duyduğu gerçeğini yansıtır.

Platform Bileşenleri

Ev Hasta İzleme

Giyilebilir ve yatak başı sensörler kalp hızı, kan oksijeni, kan basıncı ve vücut sıcaklığı dahil yaşamsal değerleri sürekli olarak yakalar. Veriler 5G aracılığıyla bulut platformuna iletilir.

Yapay Zeka Tabanlı Triyaj ve Tanı Desteği

Makine öğrenmesi modelleri yaşamsal değer örüntülerini analiz ederek anomalileri tespit eder, kötüleşmeyi tahmin eder ve aciliyet seviyelerini sınıflandırır. Sistem, doğruluğu zamanla iyileştirmek için geçmiş hasta verilerinden öğrenir.

Acil Ambulans Sevki

Yapay zeka triyaj sistemi kritik bir olay tespit ettiğinde, önceden doldurulmuş hasta verileriyle otomatik olarak acil sevk başlatabilir, yanıt süresini kısaltır ve acil servislere devir işlemini iyileştirir.

Gerçek Zamanlı Hastane Yatak Takibi

Platform, gerçek zamanlı yatak kullanılabilirliğini izlemek için hastane sistemleriyle entegre olur; acil durumlar ve planlı yatışlar sırasında optimize edilmiş hasta yönlendirmesi sağlar.

Teknoloji Yığını

Mevcut Durum

BeeLink CN, konsept ve mimari aşamasındadır. Odak noktası pazar ihtiyacının doğrulanması, mimarinin iyileştirilmesi ve sağlık hizmeti sağlayıcılarıyla ortaklıklar kurulmasıdır.