夜間に誰かが一人で転倒しても、
スタッフは1分以内に把握できます。
夜間に倒れた場合でも、廊下で転倒した場合でも。
MoniCareが送信 数秒以内のアラート 発見の遅れをなくし、ケア記録を 対応の記録にかかる負担を軽減.
夜間は、1人の介護職員が20人を超える入居者を担当することがあります
夜勤の最大71%は看護師不在で運営されています。介護施設全体で、転倒した入居者が何時間も発見されない場合があります。
看護師なしで運営
夜勤の介護職員1名
転倒は法的紛争に発展する可能性があります
死亡に至った転倒事故では、2億KRWを超える賠償金が認められたケースがあります。スタッフが直ちに対応したことを示す客観的な証拠がなければ、施設が責任の全てを負う可能性があります。
長期療養病院における患者安全インシデントのうち、転倒が原因となった割合
2023年に医療機関から報告された転倒
死亡事故における潜在的な損害
センサーと手動監視のCCTV
どちらも重要な瞬間を見逃します
従来の方法では、どれも重大な空白が残ります。MoniCareはAIでその空白を埋めます。
入居者はそれらを拒否したり、外してしまったりする可能性があります。ベッドからの転落や、廊下を移動中の事故を検知できません。
設置場所のみを検知するため、浴室や廊下が死角になります。
事後にしか役立ちません。夜間チームには、すべての画面をリアルタイムで監視するのに十分な人員がいません。
非接触型AIが24時間365日監視し、転倒を検知するとすぐにスタッフへ通知し、記録も自動で作成します。
夜間の転倒を検知 — 02:30
担当の介護職員が別の入居者を介助している間に、3階の302号室で異常な動きが検知されました。
カメラ検知
居室、廊下、共有スペースを24時間365日AIモニタリング
T+0秒AI分析
8種類のアルゴリズムと二次VLM検証による転倒分類
T+3～5秒スタッフへの通知
モバイル、PC、表示板、LEDへ同時配信
T+8秒以内現場対応
スタッフが到着してケアを開始し、通知の受信時刻は自動的に記録されます
T+1～3分自動記録
スナップショット、VLM分析、ケアのタイムラインを自動保存
自動的に完了モバイルアプリ
施設内を移動中もアラートを受信
PCウェブダッシュボード
ナースステーションへのポップアップと音声アラート
表示ボード
廊下とナースステーションの大画面アラート
LEDインジケーター
居室入口の点滅ライトが場所を瞬時に知らせます
離床と不安定な立位姿勢を検知
AIが骨格座標を分析して立位の不安定さを検知し、入居者個人のリスク基準値と比較して、リスクレベルが上昇したと判断します。
転倒を確認し、VLM分析を直ちに開始
主要アルゴリズムが事象を検知した後、視覚言語モデルがスナップショットを再確認し、転倒の可能性、重症度評価、推奨対応を生成します。
4つのチャネルでスタッフに同時通知
担当介護職員のスマートフォン、ナースステーションのPC、廊下のディスプレイ、LEDインジケーターが、検知から8秒以内に同時に作動します。
スタッフが到着し、ケアを開始
到着時刻と処置開始時刻を自動的に記録し、アラート受信から現場対応までのタイムラインを完成させます。
ケア記録と対応証拠を自動生成
前後のスナップショット、VLM分析、アラート履歴、ケア記録を1つの監査レポートにまとめて保存します。
発見の遅れ — 数時間に及ぶ可能性
次の巡回まで転倒が発見されず、骨折や脳出血のリスクが高まる可能性があります。発生時の記録がなければ、施設は対応を実施したことを証明できません。
検知 → 対応 — 3分以内
アラートが直ちに送信され、スタッフが3分以内に到着し、すべての手順が自動的にタイムスタンプ付きで記録されます。
MoniCare導入前
夜間の巡回中にのみ検知された転倒
30分から1時間ごとに行われる巡回中に転倒すると、次の巡回まで発見されない可能性があります
口頭および手書きの引き継ぎへの依存
夜間の出来事は申し送りで抜け落ちたり、記憶を頼りに記録されたりする可能性があります
事後に手作業で作成されたケア記録
記憶に基づいて再構成された記録には、時刻や詳細に矛盾が含まれる可能性があり、対応の証拠力が弱まります
紛争における客観的な証拠はありません
即時対応の客観的な証拠がなければ、施設が責任を負う可能性があります
MoniCare導入時
継続的な24時間365日のAIモニタリング
カメラがオンになっている間は常にAIが分析を行い、巡回の合間に夜間の空白時間はありません
自動アラート＋ライブイベントログ
アラートの配信、受信、確認を秒単位のタイムスタンプとともに自動保存
自動ケア記録
検知、アラート、対応、ケアを1つの記録に自動的に紐付け
即時対応エビデンスパッケージ
スナップショット、VLM分析、イベントタイムライン、ケア記録を1つのレポートにまとめてエクスポート
入居者プロフィールの一元管理
302号室、3階 · 接続カメラ3台
スナップショット
インシデント前後の画像シーケンス
VLM分析
重症度と推奨対応の根拠
タイムライン
秒単位で記録されるイベント
MoniCareは、自治体の監査、家族間の紛争、法的手続きに必要な資料を自動的にパッケージ化します。スナップショット画像、VLM分析、1秒単位のタイムライン、ケア記録を1つのPDFにまとめて書き出します。
二重確認による検知精度
主要AIアルゴリズムと二次VLMチェックによって支えられた、施設ごとの精度目標
複合検知アルゴリズム
姿勢、時系列、ベッドの在床状況、個人の基準値をまとめて分析し、誤検知を減らします
入居者個別追跡
カメラ間で同一人物を認識し、廊下や他の部屋を通じてリスクを追跡
外部送信データ
デバイス上でAI処理を行うため、個人情報が外部サーバーに送信されることはありません
現地コンサルティング
レイアウト、カメラの設置位置、導入範囲を評価する
2～5日カメラ設置
既存のCCTVに接続するか、新しいカメラを設置
1～2週間AIのセットアップとキャリブレーション
施設に合わせて個人ごとの基準値とアラートしきい値を最適化
1～2週間スタッフ研修
ダッシュボードとアラート対応手順についてスタッフを研修する
2～3日運用および保守
定期的なアップデート、リモートサポート、再トレーニング
継続中MoniCareは、長期療養病院、介護老人ホーム、リハビリテーションセンター、昼夜対応型ケアセンター、自治体施設に導入されています。 オンプレミスとクラウドの両方の導入に対応そのため、各施設は自らのセキュリティポリシーとネットワーク環境に適したモデルを選択できます。
現地でカメラの解像度、角度、設置場所を確認した後、連携可能なカメラを確定します。
統合が実現できない場合にのみ、新しいカメラの導入を推奨します。
誤警報を最小限に抑えるため、一次AI検知と二次視覚言語モデルによる確認を組み合わせた二重検証プロセスです。
MoniCareは入居者一人ひとりの個人ベースラインも学習し、通常とは異なる動きにのみ反応します。
導入時に、施設の運用状況に合わせてアラートのしきい値を調整します。
元の動画が外部クラウドサーバーに送信されることはありません。
スナップショットと記録データは施設内に保管され、閲覧者、看護師、管理者、スーパーユーザーの各役割に応じてアクセス権を分離します。
担当の介護職員は、モバイルアラートを受信してタップで確認するだけです。
PCウェブダッシュボードはブラウザ上で動作し、別途インストールする必要はありません。
研修資料と現場マニュアルは、シフト制の業務を前提に設計されています。
リハビリテーションセンターでの不安定な歩行姿勢や、デイケア・ナイトケアセンターでの徘徊・階段への立ち入りリスクを特定できます。
検知カテゴリーは施設の種類ごとに最適化されています。
MoniCareのケア記録は、監査および対応記録のために最初から設計されています。
編集やキャンセルの改変不可能な監査証跡、秒単位のタイムスタンプ、スナップショットシーケンス、VLMの証拠を、1つの対応証拠パッケージとしてまとめてエクスポートできます。
自治体の検査要件に合わせた報告書形式にも対応しています。
施設に最適な安全システムを構築します。
本製品は医療機器ではなく、医師による診断や処方に代わるものではありません。転倒検知の精度は、環境や設置条件によって異なる場合があります。統計および数値は、提供された文書の出典表示基準に従っています。