Unsere Antwort zu Covid-19: Eine vollautomatische Gesundheitsstation

Inhaltsverzeichnis

1. Das Ziel - ein vollautomatisches Gesundheitschecksystem 
2. Einschränkungen die es in sich haben 
3. Der Sinn dahinter 
4. Wie funktioniert es? 
5. Was sind die Kosten? 

Wir haben kürzlich einen Hackathon in unserem KI-Team durchgeführt, dessen Ziel nur allgemein definiert wurde: „Was sollte unsere Antwort auf COVID-19 sein?“. Die Hackathon-Teams näherten sich dem Problem aus vielen verschiedenen Blickwinkeln. Dieser Artikel beschreibt, was eines unserer KI-Teams erreicht hat, warum wir uns dafür entschieden haben und die Ausführung dazu. 

Das Ziel - ein vollautomatisches Gesundheitschecksystem 

Sobald die COVID-19-Beschränkungen langsam aufgehoben werden, kehren die Mitarbeiter nach und nach in ihre Büros zurück. (Für einige von uns introvertierten IT-Mitarbeitern ist dies möglicherweise nicht unbedingt nur eine gute Erfahrung 😊). Aber selbst wenn die Beschränkungen aufgehoben werden, bedeutet das nicht, dass von nun an alle gesund bleiben. Menschen werden krank und manchmal merken sie es gar nicht. Genau deswegen sollte an der Rezeption eine Art Gesundheitscheck durchgeführt werden, um den Gesundheitszustand der Mitarbeiter zu überprüfen, der signalisiert, ob bestimmte Personen möglicherweise krank sind.

Im Idealfall brauchen wir jemanden, der jede Person scannt, die hereinkommt - jemanden, der in der Lage ist, bei Bedarf angemessen zu reagieren. Leider kann es sich nicht jedes Büro leisten, eine Vollzeitkrankenschwester einzustellen. Außerdem würde dies ein zusätzliches Risiko darstellen, da diese Person in hohem Maße dem Kontakt mit vielen Menschen ausgesetzt wäre. So entstand die Idee für unsere Reaktion auf COVID-19 - erstellen wir doch eine vollautomatische Gesundheitskontrollstation! 

Einschränkungen die es in sich haben 

Kein guter Hackathon kann stattfinden, ohne bestimmte Einschränkungen anzuwenden, die das ganze etwas würzen. Dies galt diesmal auch wie folgt: - Wir haben nur 2 Tage dem „Hacken“ gewidmet. - Das Team bestand aus nur 3 Personen (einschließlich 1 Manager, der es bestenfalls auf 2 reduziert). - Aufgrund der Isolation mussten wir getrennt arbeiten und haben uns in der letzten Testphase nur für 2 Stunden getroffen, - Wir wollten nicht in teure Geräte investieren - stattdessen wollten wir unser Gesundheitschecksystem aus dem bauen, was wir bereits zu Hause hatten. 

Der Sinn dahinter 

Unser Fall war ganz einfach. Die Mitarbeiter betreten das Bürogebäude. Sie nähern sich der Gesundheitscheckstation und um sich zu authentifizieren, scannen sie ihre Bürokarte. Als nächstes nähern sie sich mit ihrer Stirn dem automatischen Scanner. Das Ergebnis des Scans wird auf dem Display direkt angezeigt. Wenn der Scanner ein potenzielles Gesundheitsrisiko anzeigt, werden die folgenden Szenarien ausgeführt: - Die gescannte Person wird über das Ergebnis und die nächsten auszuführenden Schritte informiert. - Bestimmte Personen im Büro werden darüber informiert, wer gescannt wurde und was ihr Ergebnis ist, um in der Lage zu sein, bestimmte notwendige Maßnahmen zu ergreifen, z. B. Kollegen in Quarantäne zu schicken usw. Die Gesundheitsstation ist dann für den nächsten Scan bereit. Möchten Sie unseren Prototyp in Aktion sehen? Schauen Sie sich dieses Video an: 

Wie funktioniert es? 

Wir tun es dem Sprichwort gleich: Ein Bild sagt mehr als tausend Worte. 

Trotzdem geben wir eine Erklärung zum Bild 😊. Von oben angefangen haben wir einen Laptop mit einer normalen Kamera, die unsere Verarbeitungseinheit und unser Display ist. Es ist über WLAN mit einem funktionierenden Kartenscanner (Pigpio) mit Raspberry Pi verbunden. Es verfügt außerdem über einen Abstandssensor (um zu erkennen, dass die Stirn des Benutzers in der Nähe ist) und einen daran angeschlossenen Servomechanismus. Im Prototyp verwendeten wir jedoch aufgrund von Home-Office und des unterschiedlichen Toolset sowohl Raspberry Pi (Kartenscanner) als auch Arduino (Distanz und Servo). Das Servo löst mehrfach hintereinander ein normales Handthermometer aus. Die Kamera zeichnet die Messwerte auf, transformiert sie (OpenCV + wx) und sendet sie an das Interpretationsmodul. Um die Messwerte zu interpretieren, haben wir versucht, verschiedene OCRs zu verwenden, aber ohne Erfolg. Also haben wir ein neuronales Netzwerk (Keras + TensorFlow) trainiert, um Bilder zu erkennen – das hat funktioniert. Schließlich zeigt der Laptop dem Benutzer das Scan-Ergebnis auf seinem Display an. 

Was sind die Kosten? 

Wenn Sie eine Station für sich selbst bauen möchten, halten sich die Kosten für die benötigte Hardware in Grenzen: 

• Ein alter Laptop mit Kamera 
• RaspberryPi mit WLAN 
• Beginnend mit 13 Euro 
• RFID Kartenleser – 5 Euro 
• Servo Motor SG90 – 1 Euro 
• Ultrasonic Distanz Sensor HC-SR04 – 1 Euro 
• Micro USB Power Supply 
• Kontaktloses Thermometer 
• Beginnend bei 60 Euro 
• Einige LED´s und ein Beeper, falls Sie ein Geräusch wünschen 

Lassen Sie uns wissen, ob Sie Ihre eigene Gesundheitsstation bauen möchten – wir helfen Ihnen gerne dabei! 

Wie könnte es weiterentwickelt werden? 

Während eines zweitägigen Hackathons können Sie nicht viel bauen. Daher muss der Umfang auf das beschränkt werden, was man in diesem Zeitraum liefern kann. Unsere Vision war jedoch größer - wir wollten unsere Gesundheitscheckstation auch ausstatten mit: 

• Alters- und Geschlechtsschätzung (z. B. unter Verwendung von MS Cognitive Services), 
• Pulsmessung, 
• Atemgeräuschanalyse (ja, das könnte schwierig sein, aber es gibt bereits einige Untersuchungen dazu). 

Zusammenfassung 

In der Kürze der Zeit, mit begrenzter Anzahl an Kollegen und mit erschwerten Arbeitsbedingungen hat das Team trotzdem ein bemerkenswertes Ergebnis erzielt.   

Mit Hilfe von viel Pappe, Kabelbindern, Sensoren und KI gelang es uns, einen funktionierenden Prototyp einer automatisierten Gesundheitskontrollstation zu konstruieren. Unsere Antwort auf COVID-19. 

Kontaktieren Sie uns, wenn Sie selbst eine automatische Gesundheitskontrollstation bauen möchten. 😊 Bleiben Sie zu Hause, bleiben Sie gesund! 

Über die Autoren 

Marcin Faber Data Scientist

Ein Data Scientist, der früher Grafikdesigner und Frontend-Entwickler war. Marcin liebt Projekte, bei denen die Kombination von Wissen und Daten aus verschiedenen Bereichen mit kreativem und unkonventionellem Denken erforderlich ist. Verachtet nicht die benutzerdefinierte Visualisierung von Daten oder Prozessabläufen. In seiner Freizeit nimmt er gerne an Nebenprojekten und Outdoor-Abenteuern teil. 

Jacek Krasnoborski Data Scientist

Data Scientist bei Objectivity mit Hintergrund in der Softwareentwicklung. Sein Hauptinteresse gilt Themen im Zusammenhang mit Deep Learning-Anwendungen für Computer Vision-Probleme. Kaffee-Liebhaber und Kletterbegeisterter. 

Michał Zgrzywa KI-Direktor 

Erfahrener Manager und im Herzen Softwareentwickler.