L’esperienza pandemica ha messo in luce alcuni aspetti prima sconosciuti ai più. Oggi sappiamo che quando entriamo in un ospedale dobbiamo affrontare non solo dottori e infermieri, ma anche una serie di strumenti medici analitici e diagnostici altamente sofisticati. Sono dispositivi utilizzati per monitorare i parametri vitali dei pazienti, quali la temperatura del corpo, il battito cardiaco, la pressione sanguigna, il livello di ossigeno nel sangue. L’interfaccia tra i pazienti e questi strumenti medici è rappresentata da una serie di sensori medici altamente affidabili.
L’ambito dei dispositivi e dei sistemi di monitoraggio dei pazienti è segmentato in diverse tipologie: sistemi di monitoraggio della glicemia, dispositivi di monitoraggio cardiaco, dispositivi di monitoraggio multiparametrico, dispositivi di monitoraggio respiratorio, dispositivi di monitoraggio della temperatura, dispositivi di monitoraggio emodinamico/pressione, dispositivi di monitoraggio fetale e neonatale, dispositivi di neuromonitoraggio, dispositivi di monitoraggio del peso e altri dispositivi di monitoraggio dei pazienti.
Il mercato dei dispositivi di monitoraggio dei pazienti è suddiviso in ospedali, centri di chirurgia ambulatoriale, strutture di assistenza domiciliare e utenti finali. naturalmente il segmento ospedaliero rappresenta la quota maggiore del mercato.
L’utilizzo di sensori con diverse funzionalità all’interno di dispositivi medici complessi è ormai una prassi comune, tuttavia appare sempre più frequente il ricorso a più sensori per ottenere risultati migliori. Proprio come il cervello umano combina diversi stimoli sensoriali (odore, gusto, tatto, vista, suono) per garantire un’esperienza completa, anche la tecnologia è in grado di combinare diversi input di dati provenienti da diversi sensori per garantirne la fusione.
Solitamente la fusione dei sensori include tre stadi progressivi: acquisizione dei dati, fusione delle caratteristiche e, come ultima cosa, unione dei risultati. Nella prima fase, diversi sensori raccolgono diversi tipi di segnali, come le quantità fisiche, chimiche o biologiche oppure le immagini. Nella fase successiva, i segnali raccolti vengono sottoposti a una elaborazione per estrarre le informazioni rilevanti ed eliminare eventuali elementi di disturbo. Infine, nella terza fase, viene eseguita la fusione dei dati mediante una serie di algoritmi decisionali.
