去識別化 AI 智慧照護系統

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採用紅外線深度攝影機及毫米波生理雷達技術的智慧醫療應用

依據衛生福利部台灣病人安全通報系統報告顯示,2020 年以「跌倒事件」占通報事件數 25%,僅次於藥物事件。然而,醫療照護人力不足,使得預防病患跌倒成為一大挑戰。

採用「紅外線深度攝影機」及「毫米波生理雷達技術」,綜合運用此兩種非接觸式量測技術,除了保障個人臉部隱私,也改善穿戴式裝置使用上的不便,同時藉由 AI 影像分析技術完成偵測與預警,達到複合式的多重安全監控效果。

優勢及功能

  • 去識別化影像
    深度攝影機(俗稱光達)的原始資料為距離資訊,所形成的點雲影像並無任何人臉影像特徵,在原始資料層次就保障了病人的隱私。
  • 跌倒偵測
    當系統偵測到常見的病人安全通報事件,例如:若病人在走廊上跌倒,系統將即時通知醫護人員前往協助。
  • 廁所久留
    隱私空間內仍可持續執行監控,若年長病患在廁所停留超過 4 分鐘,系統也會跳出警示,通知醫護人員立即前往關懷。
  • 生理量測
    毫米波生理雷達安裝於病床的正上方天花板,可進行非接觸式的生理數值量測(呼吸、心跳),免去穿戴式裝置的使用不便,也可長時間掌握病人睡眠時的生理狀態。
  • 離床偵測
    同時透過毫米波生理雷達的感測,可在病人離床時發出警示,系統將即時通知醫護人員前往協助。

  • 主要優勢
    1. 早期照護需求通知:
    離床是最易發生跌倒的時機,透過離床偵測可以在第一時間掌握病人的行為,提供更即時的照護服務。
    2. 更精準的風險評估:
    透過非接觸式的生理量測可即時同步掌握病人睡眠時的生理狀態,降低潛在風險。
    3. 主動性即時通報:
    透過去識別化的人體姿態的深度影像辨識,建立 24 小時全天候的異常偵測並主動通報,更可有效降低護理人員的工作壓力,達成家屬與醫護 Win-Win 雙贏。

示意圖

感測器實際安裝照片

系統主畫面

去識別化影像與 AI 跌倒偵測結果

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