即使有人在夜間獨自跌倒，
員工會在一分鐘內得知。
無論是在夜間倒下，還是在走廊跌倒。
MoniCare 發送 數秒內發出警報 以消除延遲發現的情況，而護理記錄 減輕記錄回應的負擔.
夜間一名護理人員可能需要負責照顧超過 20 位住院者
多達 71% 的夜更在沒有護士的情況下運作。在各類護理院舍中，跌倒的住客可能數小時仍未被發現。
在沒有護士的情況下運作
一名夜更護理員
跌倒可能演變成法律糾紛
法院在致命跌倒案件中判定賠償金額超過 2 億韓圜。若沒有客觀證據證明員工即時作出回應，設施可能需要承擔全部責任。
長期護理醫院中由跌倒造成的病人安全事故比例
醫療機構於 2023 年報告的跌倒個案
致命事故中的潛在損失
感應器及人工監察的閉路電視
兩者都會錯過關鍵時刻
每種傳統方法都存在關鍵缺口。MoniCare 運用 AI 填補這些缺口。
住戶可能會拒絕佩戴或遺失裝置。它們無法偵測從床上跌下，或在走廊移動時發生的事故。
它們只能偵測已安裝的位置，令浴室及走廊成為盲點。
事件發生後才有用。夜間團隊沒有足夠人手即時監察每個畫面。
非接觸式 AI 全天候監察，一偵測到跌倒便立即通知員工，並自動建立記錄。
偵測到夜間跌倒 — 02:30
三樓302號房出現異常動作，此時指定的護理員正在協助另一位住客。
攝影機偵測
全天候 AI 監察房間、走廊及公共區域
T+0 秒AI 分析
採用八種演算法及次級 VLM 驗證進行跌倒分類
T+3–5 秒通知員工
同步傳送至流動裝置、PC、顯示板及 LED
T+8 秒內現場應對
員工抵達並開始提供照護；通知接收時間會自動記錄
T+1–3 分鐘自動記錄
自動儲存快照、VLM 分析及護理時間線
自動完成流動應用程式
在設施內走動時接收警報
電腦網頁儀表板
護士站彈出通知及聲音警報
顯示板
走廊及護士站的大屏幕警報
LED 指示燈
房間入口閃爍的燈光可即時識別位置
偵測到離床及站立姿勢不穩
AI 分析骨骼座標以偵測站立不穩，將其與院友個人風險基線比較，並判定風險水平已上升。
確認跌倒後立即開始 VLM 分析
主要演算法偵測到事件後，視覺語言模型會重新檢查快照，並產生跌倒機率、嚴重程度評估及建議措施。
員工同時透過四個渠道收到警報
指定照護員的電話、護士站電腦、走廊顯示屏及 LED 指示燈會同時啟動——在偵測到事件後八秒內完成。
員工到達並開始護理
系統會自動記錄到達及開始治療的時間，完成從接收警報到現場回應的時間線。
自動建立護理記錄及回應證據
跌倒前後快照、VLM 分析、警報記錄及護理記錄會一併儲存於一份審計報告中。
延遲發現——可能相隔數小時
跌倒可能要到下一次巡查時才被發現，增加骨折或腦出血的風險。由於沒有事件發生時的記錄，院舍無法證明其應對措施。
偵測 → 回應——3分鐘內
警報會立即發出，職員會在三分鐘內抵達，而每個步驟都會自動記錄時間戳記。
使用 MoniCare 前
只在夜間巡查期間偵測到跌倒
每 30 分鐘至 1 小時進行一次巡查期間發生的跌倒事件，要到下一次巡查才能發現
依賴口頭及手寫交接
交接期間可能遺漏夜間事件，或僅憑記憶記錄
事後以人手撰寫的照護記錄
根據記憶重建的紀錄可能包含不一致的時間和細節，削弱回應證據的可信性
爭議中沒有客觀證據
在沒有即時採取行動的客觀證明下，設施可能需要承擔法律責任
配合 MoniCare
全天候 24/7 AI 監測
攝影機開啟時，AI 會持續進行分析，夜間巡查之間不會出現空檔
自動警報 + 即時事件記錄
警報發送、接收及確認會自動儲存，並附有秒級時間戳記
自動照護記錄
偵測、警報、回應及護理會自動連結於同一記錄中
即時回應證據套件
在一份報告中匯出快照、VLM 分析、事件時間線及護理記錄
統一院友檔案
302 號房，3 樓 · 3 部已連接的攝影機
快照
事故發生前後的影像序列
VLM 分析
嚴重程度及建議行動的證據
時間軸
精確至秒的事件記錄
MoniCare 會自動整理市政檢查、家庭糾紛及法律程序所需的材料。快照圖像、VLM 分析、逐秒時間線及護理記錄會匯出至同一份 PDF。
雙重驗證偵測準確度
由主要 AI 演算法及次級 VLM 檢查支援的場地專屬準確度目標
綜合偵測演算法
結合分析姿勢、時間序列、床位佔用情況及個人基線，以減少誤報
個別住客追蹤
識別不同鏡頭中的同一個人，並追蹤其在走廊及其他房間的風險
傳送至外部
裝置端 AI 可防止個人資料傳送至外部伺服器
現場諮詢
評估場地佈局、鏡頭位置及實施範圍
2–5 天攝影機安裝
連接現有閉路電視或安裝新攝影機
1–2 週AI 設定及校準
按場地優化個人基準及警報閾值
1–2 週員工培訓
培訓員工使用儀表板及警報回應程序
2–3 天營運及維護
定期更新、遠程支援及再培訓
持續中MoniCare 已部署於長期護理醫院、護理院、復康中心、日間及夜間護理中心，以及市政設施。 支援本地部署及雲端部署，因此每間設施都可以選擇符合其保安政策及網絡環境的模型。
現場檢視攝影機的解像度、角度及位置後，我們會確認哪些攝影機可以整合。
我們只會在無法進行整合的地方建議使用新攝影機。
雙重驗證流程結合主要 AI 偵測與次級視覺語言模型檢查，以盡量減少誤報。
MoniCare 亦會為每位住戶建立個人基準，只對偏離正常模式的動作作出反應。
在推出期間，我們會根據設施的運作狀況調整警報閾值。
原始影片絕不會傳送至外部雲端伺服器。
快照及記錄資料均保留在設施內，並根據角色分別為檢視者、護士、管理員及超級管理員設定存取權限。
指定的護理人員只需接收流動警報並點按確認即可。
PC 網頁儀表板可在瀏覽器中運行，無需另行安裝。
培訓材料及現場手冊均以輪班工作模式為基礎設計。
可識別復康中心內不安全的步行姿勢，以及日間及夜間護理中心內的遊走或接近樓梯風險。
偵測類別會根據每種設施類型量身定制。
MoniCare 的照護記錄從一開始便按照審計及應對文件記錄的要求設計。
編輯及取消的不可變更稽核軌跡、精確至秒的時間戳記、快照序列及 VLM 證據，可一併匯出為單一回應證據套件。
亦支援配合市政府檢查要求的報告格式。
建立最適合您院舍的安全系統。
此產品並非醫療器械，亦不能取代醫療診斷或處方。跌倒偵測準確度可能因環境及安裝條件而有所不同。統計數據及圖表遵循所提供文件中的來源標註標準。