Bisan kung adunay mangahulog nga tawo nga nag-inusara sa gabii,
mahibalo ang staff sulod sa wala pa moabot og usa ka minuto.
Bisan kung mahugno sila sa gabii o mahulog sa pasilyo.
Nagpadala ang MoniCare mga alerto sulod sa pipila ka segundo aron mawagtang ang nalangan nga pagkadiskubre, samtang ang mga rekord sa pag-atiman pagpamenos sa kabug-at sa pagdokumento sa imong tubag.
Sa gabii, usa ka caregiver mahimong responsable sa kapin sa 20 ka residente
Moabot sa 71% sa mga shift sa tibuok gabii ang naglihok nga walay nars. Sa mga pasilidad sa pag-atiman, ang mga residente nga mahulog mahimong dili madiskubre sulod sa daghang oras.
nag-operate nga walay nurse
usa ka tig-atiman sa tibuok gabii
Ang pagkahulog mahimong mahimong legal nga panaglalis
Ang mga korte nakahatag og kapin sa KRW 200 milyon sa mga kaso sa pagkahulog nga nakamatay. Kung walay obhetibong ebidensya nga ang mga kawani mitubag dayon, ang pasilidad mahimong maoy mopas-an sa tibuok responsibilidad sa kadaot.
Bahín sa mga insidente sa kaluwasan sa pasyente nga gipahinabo sa pagkahulog sa mga ospital sa dugayng pag-atiman
Mga pagkahulog nga gitaho sa mga institusyong medikal niadtong 2023
Posibleng kadaot sa makamatay nga insidente
Mga sensor ug CCTV nga manwal nga gibantayan
pareho nilang nalaktawan ang mga higayon nga importante
Ang matag naandan nga pamaagi adunay kritikal nga kakulangan. Gigamit sa MoniCare ang AI aron masulbad ang mga kakulangang kini.
Mahimong mobalibad o mawala kini kanila. Dili sila makamatikod sa pagkahulog gikan sa higdaanan o insidente samtang naglakaw sa pasilyo.
Makadetek lamang sila sa mga dapit diin na-install, busa ang mga banyo ug pasilyo mahimong mga blind spot.
Mapuslanon lamang human sa hitabo. Ang mga team sa gabii walay igo nga staff aron motan-aw sa matag screen sa tinuod nga oras.
Ang contactless AI nagmonitor sa tibuok adlaw ug gabii, mopahibalo dayon sa mga kawani sa higayon nga makamatikod kini og pagkahulog, ug awtomatikong maghimo sa rekord.
Nakit-an ang pagkahulog sa gabii — 02:30
Namatikdan ang dili kasagarang lihok sa Room 302 sa ikatulong andana samtang gitabangan sa gitudlo nga tig-atiman ang laing residente.
Pagdetek sa kamera
24/7 nga pagmonitor sa AI sa mga lawak, pasilyo, ug komon nga mga lugar
T+0 segundoAI analysis
Pagklasipikar sa pagkahulog gamit ang walo ka algorithm ug ikaduhang VLM verification
T+3–5 segPagpahibalo sa kawani
Sabay-sabay nga pagpadala ngadto sa mobile, PC, display board, ug LED
Sulod sa T+8 ka segundoTubag sa lugar
Moabot ang mga kawani ug magsugod sa pag-atiman; ang oras sa pagdawat sa pahibalo awtomatikong irekord
T+1–3 ka minutoAwtomatikong rekord
Awtomatikong tipigi ang mga snapshot, VLM analysis, ug timeline sa pag-atiman
Awtomatikong nahumanMobile app
Makadawat og mga alerto samtang naglihok sa tibuok pasilidad
Dashboard sa web alang sa PC
Pop-up sa estasyon sa mga nars ug madungog nga alerto
Tabla sa display
Alerta sa dagkong screen sa mga pasilyo ug estasyon sa mga nars
Indikador nga LED
Ang nagkidlap-kidlap nga suga sa entrada sa lawak dayon nagpaila sa lokasyon
Nakit-an ang paggawas gikan sa higdaanan ug dili lig-on nga postura sa pagtindog
Gigamit sa AI ang mga koordinado sa kalabera aron makamatikod og dili lig-on nga pagtindog, itandi kini sa personal nga baseline sa risgo sa residente, ug matino nga misaka ang lebel sa risgo.
Nakumpirma ang pagkahulog ug nagsugod dayon ang VLM analysis
Human ma-detect sa pangunang algorithm ang panghitabo, susihon pag-usab sa usa ka vision-language model ang snapshot ug maghimo kini og posibilidad sa pagkahulog, pagsusi sa kaseryoso, ug girekomendang aksyon.
Napaalerto ang mga kawani pinaagi sa upat ka channel sa samang higayon
Ang telepono sa gi-assign nga tig-atiman, PC sa estasyon sa mga nars, display sa pasilyo, ug LED indicator mo-aktibo dungan—sulod sa walo ka segundo gikan sa pagkakita.
Moabot ang mga kawani ug magsugod sa pag-atiman
Awtomatikong marekord ang oras sa pag-abot ug pagsugod sa pagtambal, nga makompleto ang timeline gikan sa pagdawat sa alerto hangtod sa pagtubag sa lugar.
Awtomatikong nahimo ang rekord sa pag-atiman ug ebidensya sa pagtubag
Ang mga snapshot sa wala pa ug human sa hitabo, VLM analysis, kasaysayan sa mga alerto, ug mga rekord sa pag-atiman gitipigan nga magkahiusa sa usa ka audit report.
Nalangan nga pagkadiskubre — posibleng moabot ug mga oras
Mahimong dili madiskobrehan ang pagkahulog hangtod sa sunod nga paglibot, nga makadugang sa risgo sa bali o pagdugo sa utok. Kung walay rekord gikan sa panahon sa insidente, dili mapakita sa pasilidad ang ilang tubag.
Pag-ila → Tubag — sulod sa 3 ka minuto
Ang alerto ipadala dayon, moabot ang mga kawani sulod sa tulo ka minuto, ug awtomatikong butangan og timestamp ang matag lakang.
Sa wala pa ang MoniCare
Mga pagkahulog nga madiskobrehan lamang atol sa mga ronda sa gabii
Ang pagkahulog atol sa mga ronda nga ginahimo matag 30 minutos hangtod 1 oras dili madiskobrehan hangtod sa sunod nga ronda
Pagsalig sa berbal ug sinulat-kamot nga pag-turnover
Ang mga panghitabo sa tibuok gabii mahimong malaktawan panahon sa pag-turnover o maisulat base lamang sa panumduman
Mga rekord sa pag-atiman nga gisulat manwal human sa insidente
Ang mga rekord nga gitukod pag-usab gikan sa panumduman mahimong adunay dili magkauyon nga mga oras ug detalye, nga makapahuyang sa ebidensiya sa tubag
Walay obhetibong ebidensya sa usa ka panaglalis
Kung walay obhetibong pamatuod sa panginahanglan og dihadiha nga aksyon, ang pasilidad mahimong manubag sa liability
Uban sa MoniCare
Padayon nga 24/7 nga pagmonitor gamit ang AI
Ang AI mag-analisar basta naka-on ang kamera, nga walay mga kal-ang sa tibuok gabii tali sa mga paglibot
Awtomatikong mga alerto + live nga talaan sa mga panghitabo
Ang pagpadala, pagdawat, ug pagkumpirma sa alerto awtomatikong gitipigan uban sa mga timestamp nga tukma hangtod sa segundo
Awtomatikong mga rekord sa pag-atiman
Awtomatikong nalambigit ang detection, alerto, pagtubag, ug pag-atiman sa usa ka rekord
Pakete sa ebidensya alang sa dihadihang tubag
I-export ang mga snapshot, VLM analysis, timeline sa hitabo, ug mga rekord sa pag-atiman sa usa ka report
Nagkahiusang profile sa residente
Room 302, 3F · 3 ka konektadong camera
Mga snapshot
Han-ay sa mga hulagway sa wala pa ug pagkahuman sa insidente
Pagsusi sa VLM
Ebidensiya alang sa kaseryoso ug girekomendang aksyon
Timeline
Mga hitabo nga natala hangtod sa segundo
Awtomatikong giputos sa MoniCare ang mga materyales alang sa mga inspeksyon sa munisipyo, panaglalis sa pamilya, ug legal nga mga proseso. Ang mga snapshot nga hulagway, pagtuki sa VLM, timeline matag segundo, ug mga rekord sa pag-atiman gi-export sa usa ka PDF.
Katukma sa pag-ila pinaagi sa duha ka beripikasyon
Mga target sa katukma nga espesipiko sa lugar nga gisuportahan sa pangunang AI algorithm ug sekondaryong VLM check
Gihiusa nga mga algorithm sa pag-ila
Dungan nga analisaha ang postura, serye sa panahon, paggamit sa higdaanan, ug personal nga baseline aron maminusan ang sayop nga mga alerto
Indibiduwal nga pagsubay sa residente
Mailhan ang samang tawo sa lain-laing kamera ug masubay ang risgo sa mga pasilyo ug uban pang mga lawak
Datos nga gipadala sa gawas
Ang AI nga naglihok sa device nagpugong sa pagpadala sa personal nga impormasyon ngadto sa mga eksternal nga server
Konsultasyon sa lugar
Timbang-timbanga ang layout, mga posisyon sa kamera, ug sakop sa implementasyon
2–5 ka adlawPag-instalar sa kamera
Ikonektar ang kasamtangang CCTV o mag-instalar og bag-ong mga camera
1–2 ka semanaPag-set up ug pag-kalibrate sa AI
I-optimize ang personal nga baseline ug mga threshold sa alerto alang sa site
1–2 ka semanaPagbansay sa kawani
Tudloi ang mga kawani sa paggamit sa dashboard ug sa mga pamaagi sa pagtubag sa mga alerto
2–3 ka adlawMga operasyon ug pagmentinar
Regular nga mga update, suporta sa layo, ug retraining
NagpadayonNa-deploy na ang MoniCare sa mga ospital sa dugayng pag-atiman, mga nursing home, mga sentro sa rehabilitasyon, mga sentro sa pag-atiman sa adlaw ug gabii, ug mga pasilidad sa munisipyo. Gisuportahan ang deployment sa lokal nga server ug sa cloud, busa ang matag pasilidad makapili sa modelo nga mohaom sa polisiya niini sa seguridad ug palibot sa network.
Human sa pagrepaso sa lugar mismo sa resolusyon, mga anggulo, ug pagkabutang sa mga kamera, among kumpirmahon kung hain nga mga kamera ang mahimong i-integrate.
Among girekomendar ang bag-ong mga camera lamang kung dili mahimo ang integrasyon.
Ang proseso sa dobleng beripikasyon naghiusa sa pangunang AI detection ug ikaduhang pagsusi sa vision-language model aron maminusan ang sayop nga mga alerto.
Nakat-on usab ang MoniCare og personal nga baseline alang sa matag residente ug motubag lamang sa lihok nga lahi sa naandan.
Panahon sa rollout, among i-adjust ang mga threshold sa alerto sumala sa mga kondisyon sa operasyon sa pasilidad.
Ang orihinal nga video dili gayod ipadala sa eksternal nga cloud server.
Ang mga snapshot ug datos sa rekord magpabilin sulod sa pasilidad, samtang ang access pinasikad sa papel sa user ug gilain alang sa viewer, nurse, admin, ug super roles.
Ang mga caregiver nga gi-assign kinahanglan lamang makadawat sa mobile alert ug motap aron makumpirma kini.
Ang PC web dashboard modagan sa browser nga walay bulag nga pag-install.
Ang mga materyales sa pagbansay ug mga manwal sa lugar gidisenyo pinasikad sa trabaho matag turno.
Makaila kini sa dili luwas nga postura sa paglakaw sa mga sentro sa rehabilitasyon ug sa paglaag o risgo sa paggamit sa hagdanan sa mga sentro sa pag-atiman sa adlaw ug gabii.
Ang mga kategoriya sa detection gipahaom sa matag matang sa pasilidad.
Ang mga rekord sa pag-atiman sa MoniCare gidisenyo sukad pa sa sinugdanan alang sa pag-audit ug dokumentasyon sa pagtubag.
Ang dili mausab nga audit trail sa mga pag-edit ug pagkansela, mga timestamp hangtod sa segundo, mga han-ay sa snapshot, ug ebidensiya sa VLM mahimong ma-export nga dungan isip usa ka pakete sa ebidensiya sa tubag.
Gisuportahan usab ang mga pormat sa report nga gipahaom sa mga kinahanglanon sa inspeksyon sa munisipyo.
Himoa ang safety system nga labing angay sa inyong pasilidad.
Kini nga produkto dili medikal nga himan ug dili mopuli sa medikal nga diagnosis o reseta. Ang katukma sa pag-ila sa pagkahulog mahimong magkalain-lain depende sa palibot ug mga kondisyon sa pag-instalar. Ang mga estadistika ug numero nagsunod sa mga sumbanan sa pag-attribyut sa tinubdan nga anaa sa gihatag nga dokumentasyon.