Autor: prof. dr hab. inż. Iwona Skoczko
Wprowadzenie
Jakość wody w placówkach ochrony zdrowia ma bezpośrednie przełożenie na bezpieczeństwo pacjentów, efektywność procedur medycznych oraz ogólny standard higieniczny szpitali i przychodni. Współczesne wyzwania, takie jak zagrożenia mikrobiologiczne, oporność bakterii na antybiotyki czy obecność substancji chemicznych w wodzie, wymagają coraz bardziej zaawansowanych rozwiązań monitorujących. Obecnie tradycyjne metody analityczne wspierane są przez nowoczesne technologie cyfrowe, w tym systemy zdalnego nadzoru, czujniki online, sztuczną inteligencję (AI) i uczenie maszynowe (ML).
Cyfryzacja systemów zarządzania jakością wody
W dobie cyfrowej transformacji również sektor ochrony zdrowia korzysta z rozwiązań opartych na integracji danych i automatyzacji procesów. Monitoring jakości wody może być dziś realizowany w sposób ciągły i zdalny, bez konieczności ręcznego pobierania próbek i długotrwałego oczekiwania na wyniki laboratoryjne. Systemy te są coraz częściej zintegrowane z Building Management System (BMS), co pozwala na centralne zarządzanie infrastrukturą techniczną budynku.
Za pomocą czujników fizykochemicznych i mikrobiologicznych możliwe jest prowadzenie monitoringu w czasie rzeczywistym parametrów takich jak: temperatura, pH, przewodność, poziom chloru, mętność, obecność metali ciężkich czy wskaźniki zanieczyszczeń biologicznych. Dane przesyłane są do centralnych platform analizujących, gdzie mogą być natychmiast interpretowane i porównywane z wartościami progowymi.
Rola sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
Zastosowanie AI w monitoringu jakości wody otwiera zupełnie nowe możliwości w zakresie prognozowania zagrożeń i podejmowania decyzji. Dzięki algorytmom uczącym się możliwe jest nie tylko wykrywanie odchyleń od norm, ale również przewidywanie potencjalnych incydentów na podstawie danych historycznych i wzorców sezonowych.
Systemy oparte na AI analizują wielowymiarowe dane zbierane przez czujniki i systemy informatyczne, identyfikując korelacje, które mogłyby umknąć ludzkiemu oku. Przykładowo, mogą przewidzieć wzrost ryzyka wystąpienia bakterii Legionella na podstawie połączenia danych o temperaturze, przepływie wody i częstotliwości użytkowania punktów czerpalnych. Dzięki temu możliwe jest wdrożenie działań zapobiegawczych zanim wystąpi realne zagrożenie.
Zdalny dostęp i automatyzacja
Nowoczesne systemy monitorowania wody oferują zdalny dostęp do danych poprzez interfejsy internetowe lub aplikacje mobilne. Personel techniczny i epidemiologiczny może w każdej chwili sprawdzić stan instalacji wodnej, otrzymywać alerty o nieprawidłowościach i zdalnie zarządzać działaniami naprawczymi. Taka mobilność i dostępność danych zwiększa elastyczność reagowania i pozwala skrócić czas między wykryciem a rozwiązaniem problemu.
Automatyzacja działań operacyjnych, takich jak dezynfekcja termiczna, płukanie instalacji czy włączanie systemów UV, również może być sterowana na podstawie danych z monitoringu. Systemy reagują autonomicznie na wykrycie przekroczeń, co pozwala zminimalizować ryzyko rozprzestrzeniania się patogenów.
Integracja danych i interoperacyjność systemów
Ważnym elementem nowoczesnego monitoringu jest możliwość integracji danych pochodzących z różnych źródeł: czujników, stacji uzdatniania wody, systemów HVAC, danych meteorologicznych czy rejestrów pacjentów. Dzięki interoperacyjności możliwe jest tworzenie kompleksowych modeli zarządzania wodą w placówkach medycznych.
Przykładem może być powiązanie danych o jakości wody z danymi epidemiologicznymi – np. częstością zakażeń szpitalnych czy przypadkami zakażeń Legionella. Taka integracja umożliwia ocenę efektywności podejmowanych działań oraz ciągłą optymalizację procedur sanitarnych.
Wirtualne mapy ryzyka i cyfrowe bliźniaki (digital twins)
W ramach rozwoju narzędzi predykcyjnych coraz częściej stosuje się koncepcję cyfrowych bliźniaków instalacji wodnych – czyli wirtualnych modeli odzwierciedlających rzeczywisty stan infrastruktury. Na podstawie danych z czujników i algorytmów symulacyjnych można przewidzieć zachowanie systemu wodnego w różnych scenariuszach.
Dzięki wizualizacji danych na mapach 3D personel może szybciej lokalizować potencjalne źródła problemów, planować prace konserwacyjne oraz testować wpływ różnych działań na system przed ich rzeczywistym wdrożeniem. W połączeniu z mapami ryzyka można tworzyć interaktywne dashboardy do zarządzania jakością wody w całej placówce.
Blockchain i bezpieczeństwo danych
W kontekście medycznym szczególne znaczenie ma bezpieczeństwo i transparentność danych. Technologie blockchain mogą być wykorzystywane do tworzenia niezmiennych rejestrów dotyczących jakości wody, inspekcji i interwencji technicznych. Umożliwia to pełną identyfikowalność działań oraz ułatwia audyt i raportowanie.
Blockchain może być także wykorzystany do monitorowania zgodności z normami i certyfikacjami oraz do zarządzania danymi pomiędzy różnymi jednostkami – np. laboratoriami, administracją szpitalną i instytucjami nadzorującymi.
Przykłady zastosowań i wdrożeń
Na świecie coraz więcej placówek zdrowotnych wdraża systemy inteligentnego monitorowania jakości wody. Szpitale w Niemczech, Wielkiej Brytanii czy krajach skandynawskich testują modele predykcyjne oparte na AI, które pozwalają ograniczyć liczbę zakażeń szpitalnych o kilkadziesiąt procent.
W Polsce również obserwujemy rosnące zainteresowanie technologiami cyfrowymi. W kilku dużych szpitalach klinicznych testowane są systemy automatycznej dezynfekcji układów wodnych sterowane danymi z czujników jakości wody. Równolegle prowadzone są badania naukowe nad zastosowaniem AI do analizy danych z monitoringu mikrobiologicznego.
Wyzwania i perspektywy rozwoju
Choć nowoczesne technologie oferują ogromny potencjał, ich wdrażanie w placówkach ochrony zdrowia napotyka również wyzwania. Należy do nich m.in. wysoki koszt inwestycji, konieczność zapewnienia odpowiedniej infrastruktury IT, brak standaryzacji systemów czy ograniczone kompetencje cyfrowe personelu.
Jednak trend cyfryzacji usług zdrowotnych jest nieodwracalny, a technologie wspierające monitoring jakości wody stanowią jeden z kluczowych elementów tej transformacji. W przyszłości możemy spodziewać się jeszcze większej integracji systemów, rozwoju algorytmów samouczących się oraz popularyzacji rozwiązań typu plug-and-play, dostępnych także dla mniejszych placówek.
Podsumowanie
Nowoczesne technologie monitorowania jakości wody w ośrodkach służby zdrowia umożliwiają przejście od reaktywnego modelu zarządzania do podejścia predykcyjnego i proaktywnego. Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji, zdalnego dostępu, integracji danych oraz automatyzacji działań możliwe jest zwiększenie bezpieczeństwa pacjentów, efektywności procedur higienicznych i zgodności z obowiązującymi normami.
Choć pełne wykorzystanie potencjału tych narzędzi wymaga inwestycji i przemyślanej strategii wdrażania, kierunek ten jest niezbędny dla zapewnienia wysokiej jakości opieki zdrowotnej w XXI wieku.
Literatura
- Babiak, M., & Grabowska, A. (2021). „Zastosowanie technologii cyfrowych w monitorowaniu jakości wody – przegląd metod i trendów.” Inżynieria Ekologiczna, 62, 125–134.
- Gładysz, P., & Kaczmarek, T. (2022). „Systemy predykcyjne oparte na AI w kontroli instalacji wodnych w szpitalach.” Przegląd Techniczny, 91(4), 42–49.
- Wójcik, L., & Jędrzejczak, A. (2020). „Cyfrowe bliźniaki w zarządzaniu infrastrukturą wodną placówek ochrony zdrowia.” Technologie i Zdrowie, 28(3), 90–97.
- Rosińska, M., & Słomczyńska, A. (2019). „Rola interoperacyjnych systemów danych w walce z zakażeniami wodopochodnymi.” Zakażenia XXI Wieku, 12(2), 58–66.
- Zięba, P. (2023). „Automatyzacja procesów sanitarnych w szpitalach z wykorzystaniem danych środowiskowych.” Medycyna i Technika, 76(1), 34–40.
- World Health Organization (WHO). (2019). Water Safety in Healthcare Facilities. https://www.who.int/publications/i/item/9789241515516
- European Centre for Disease Prevention and Control (ECDC). (2021). Healthcare-associated infections: Legionnaires’ disease. https://www.ecdc.europa.eu/en/legionnaires-disease/facts
- Smart Water Magazine. (2023). The role of artificial intelligence in water quality monitoring. https://smartwatermagazine.com/news/ai-water-quality-monitoring