Aproximación a un modelo para analizar la tecnología diagnóstica en las diferentes fases de su ciclo de vida soportado en un sistema de gestión por procesos

The design of an approach to a model that aims to the performance analysis of diagnostic technologies in every phase of their life cycle inside a health institution is presented. The characterization of the life cycle phases and the description of the processes related to technology management, allowed to identify different parameters for assess the use, maintenance, financial resources and the impact of the medical technology inside the clinical service. The integration of these parameters into a model provides an estimation of the current state of the technology, the estimation of the years of optimal use within the institution and the necessary information to propose an appropriate replacement. The model used uses a discrete-time Markov chain; by defining different endpoints and obtaining the corresponding transition probabilities between states, it establishes the functional status of the technology and a prediction of the time that the equipment remains in each period. The Clinical, financial and technological Information of the diagnostic equipment analyzed was obtained from the application of a series of surveys to four institutions belonging to the health systems of Mexico and Colombia. As a first iteration of the model 11 conventional X-ray and 4 tomography units were considered. The results of the model show a strong correlation with the current status of the equipment installed in the radiology services surveyed. Since the information obtained by the model is documented and organized, it can be considered reliable, in other words, it not dependent on a subjective point of view and timely because it has the elements required in advance contending with situations resulting from use of technology. Also the system provides the necessary tools to support technology management processes, as well as decisions-making-, and the optimal location of the financial resources in the hospital. In addition, it contributes to the development of strategies for the medical technology replacement process in accordance with the national and international standards.En este proyecto, se diseña una aproximación a un modelo que permite el análisis del desempeño de la tecnología diagnóstica en cada fase de su ciclo de vida dentro una institución de salud. La caracterización de las fases del ciclo de vida y la descripción de los procesos relacionados con la gestión tecnológica, ayudaron a identificar diferentes parámetros que permitieron valorar el uso, la conservación, los recursos económicos y el impacto de la tecnología médica dentro del servicio clínico. La integración de estos parámetros en un modelo proporciona una estimación del estado actual de la tecnología, la proyección de los años de uso óptimo dentro de la institución y la información necesaria para proponer un reemplazo oportuno. El modelo empleado corresponde a una cadena de Markov de tiempo discreto que, mediante la definición de diferentes criterios de valoración y la obtención de las correspondiente probabilidades de transición entre los estados propuestos, permite establecer el estado funcional de la tecnología y predecir los tiempos en que el equipo permanece en cada uno ellos. La información clínica, económica y tecnológica de los equipos de diagnóstico analizados se obtuvo a partir de la aplicación de una serie de encuestas a cuatro instituciones pertenecientes a los sistemas de salud de México y Colombia. Como la primera iteración del modelo se consideraron 11 equipos de rayos X convencional y 4 equipos de tomografía computada. Los resultados obtenidos al aplicar el modelo revelan una fuerte correlación con la percepción que se tiene del uso de los equipos por parte de los distintos entes involucrados. Dado que la información obtenida por parte del modelo queda documentada de manera organizada, se puede considerar que ésta es confiable, es decir, que no depende de un punto de vista subjetivo, y oportuna debido a que se cuenta con los elementos necesarios para contender de manera anticipada con las situaciones derivadas del uso de la tecnología. Asimismo el sistema suministra las herramientas suficientes para dar soporte a los procesos de gestión tecnológica, así como a la toma de decisiones, y la optimización de los recursos financieros y tecnológicos del hospital. Además, contribuye al desarrollo de estrategias para el reemplazo oportuno del equipamiento y esté acorde con la normatividad nacional e internacional

Intelligent video anomaly detection and classification using faster RCNN with deep reinforcement learning model

Recently, intelligent video surveillance applications have become essential in public security by the use of computer vision technologies to investigate and understand long video streams. Anomaly detection and classification are considered a major element of intelligent video surveillance. The aim of anomaly detection is to automatically determine the existence of abnormalities in a short time period. Deep reinforcement learning (DRL) techniques can be employed for anomaly detection, which integrates the concepts of reinforcement learning and deep learning enabling the artificial agents in learning the knowledge and experience from actual data directly. With this motivation, this paper presents an Intelligent Video Anomaly Detection and Classification using Faster RCNN with Deep Reinforcement Learning Model, called IVADC-FDRL model. The presented IVADC-FDRL model operates on two major stages namely anomaly detection and classification. Firstly, Faster RCNN model is applied as an object detector with Residual Network as a baseline model, which detects the anomalies as objects. Besides, deep Q-learning (DQL) based DRL model is employed for the classification of detected anomalies. In order to validate the effective anomaly detection and classification performance of the IVADC-FDRL model, an extensive set of experimentations were carried out on the benchmark UCSD anomaly dataset. The experimental results showcased the better performance of the IVADC-FDRL model over the other compared methods with the maximum accuracy of 98.50% and 94.80% on the applied Test004 and Test007 dataset respectively