高齢者施設向けレーダー転倒検知

単純な転倒検知器は本デモの全転倒を捕捉します。しかし同一の夜勤帯で7回の誤報も発令しており、音声を切られたパネルは何も検知できません。

感度は決してボトルネックではありませんでした。Vigilはレーダーセンサーとナースコールシステムの間に位置するインテリジェンスレイヤーです。ALERT、SUPPRESS、またはROUTE TO HUMANを返し、それらすべての判断の根拠となる特徴量を記録する5段階カスケードを備えています。ここでご覧いただけるのは、実際の導入環境ではなく、合成レーダー特徴量ストリーム上で動作する実行可能なデモです。

0対7

デモシフトにおける誤報数

固定シードによる1回の合成シフトにおける、エンジンとナイーブなベースラインの比較

1.0対0.167

交絡因子特異度

360イベントの固定合成ゴールデンセット（実環境での精度ではありません）

2件中1件

実際のアラート発報に至った転倒

2件目の複数人入居スペースは、スタッフによる確認へとルーティングされました

このウォークスルーは、認知症ケア病棟における固定シードの合成夜勤シフト1回分を再現しています。実機のレーダーハードウェア、実際の施設、入居者、PHI（保護対象保健情報）は一切含まれていません。

誰も信頼しないシステムはミュートされ、ミュートされたシステムは何も検知できません。

アラーム疲労は、転倒検知システムの導入が失敗する最大の要因です。監視されていない浴室と、天井ファンで誤作動する操作パネルの二者択一を迫られる看護部長（DON）は、怪我を伴う転倒を見逃す2つの方法の間で選択を迫られているようなものです。その損害額は平均約30,000ドルに達します。

浴室こそが空白地帯です

そこは最もリスクの高い場所でありながら、カメラが選択肢になり得ない唯一の場所です。米国の19の州が介護施設の居室におけるカメラ設置を規制する法律を制定しており、通常は同意を得た入居者の居室への設置は認められていますが、浴室はプライバシー上の理由から事実上除外されたままです。

長時間横たわることが悪化の原因です

床の上に1時間以上横たわった高齢者の半数は、6か月以内に死亡します。午前4時の巡回で発見された転倒と、入居者が床にいる間に駆けつけ出動が行われた転倒とでは、臨床的に全く異なる事象となります。

既存製品は過剰反応の拒絶に失敗します

市販の動体センサーやベッドマットは、1室あたり1日5〜15件の誤報を発します。それらの機器はトイレへの勢いある着座と転倒を区別できないため、夜勤スタッフはパネルをミュートし、システムはまったく何も検知しなくなってしまいます。

5段階のカスケード、そして出動通知と証拠記録。

Vigilはフレームごとのレーダー特徴量ストリームに対してカスケードを実行し、あらゆるモデルの外側に配置されたポリシーゲートにその結果を渡します。モデルは助言し、コードが決定します。まず決定論的なストーリー条件が成立しなければならず、モデルが設定していない固定の閾値に照らして分類器の信頼度が参照されるのはその後のことです。モデルが単独でアラートを作り出すことは決してありません。

01 / 特徴量抽出

キネマティクス、衝撃、呼吸、対象クラス

合成レーダー特徴量ストリームから、エンジンは下降キネマティクス（開始高、最大速度、最終重心高）、広帯域エネルギー衝撃マーカー、衝撃後運動残差、呼吸帯域エネルギー、そして対象クラスのプロキシとなるレーダー反射断面積とアスペクト比を導出します。パイプラインのいかなる時点においても画像や動画は一切存在しません。

02 / 居室別クラッターマップ

ファンのボクセルは特定されマスクされます

各空間は独自のマップを保持します。本ビルドが使用するのは、既知のボクセルでマスクされた天井ファンおよび窓用エアコンの固定位置ドップラーマスクです。居室ごとの座面高およびベッド高はキャリブレーションデータとして居室ファイルに保持されていますが、V1のコードパスでは読み込まれません。これは、居室ごとのキャリブレーションの多くが依然として統合作業であることを率直に示しています。

03 / デュアルストリーム分類器

4つの特徴量、1つの校正済みスコア

学習済みロジスティックモデルは、正確に4つの特徴量（床への近接度、衝撃エネルギー、下降落差、レーダー反射断面積）を読み込み、それらを校正されたP(fall)へと統合します。この統合ステップは、端から端まで通読可能なNumPyコードです。本番環境向けのCNN、PointNet、アテンション統合への差し替えは文書化されており、それによって特徴量のセマンティクスが変わることはありません。

04 / 時系列ストーリー検証器

1つの8秒間ウィンドウ内の4つの条件

決定論的コードは、これら4つの条件すべてが同じ8秒のウィンドウ内で成立することを要求し、最初の5分の1で立位が確認されている必要があります。すなわち、1.2 mを超える重心の中央値、1.8 m/sを超える最大速度を伴う0.6 m以上の下降、持続的な広帯域衝撃（3フレーム移動平均が0.50を超えるため、単一フレームのスパイクでは満たせません）、そして実際に床面レベルである0.30 m未満に達する重心です。

05 / 決定論的ポリシーゲート

固定閾値と3つの判定

あらゆるモデルの外側にある判定パスは、文書化された固定閾値を持つ平易なコードです：0.30 m未満の床面レベル、0.20の呼吸下限値、そして0.70の転倒信頼度下限値。ゲートはALERT、SUPPRESS、またはROUTE TO HUMANを出力し、エスカレーションラダー（0秒でCNA、90秒でCharge Nurse、180秒でDON）を作動させます。ゲート内の独立したハードコードされた信頼度閾値により、複数人入居イベントは目視確認へと送られます。

06 / 出動通知と証拠記録

2種類のナースコール形式と提出可能な記録

アダプターは、従来型Raulandの無電圧接点リレー信号（フォトカプラ絶縁、UL 1069/2560絶縁を維持）と、最新のAscomまたはAustcoのMQTTおよびREST JSONペイロードを出力します。これは記録されたアダプタースタブであり、接続されたハードウェアではありません。シフト監査JSONは、あらゆるアラート、ルーティング、抑制をその決定特徴量とともに網羅し、その構造化された証拠から臨床インシデント記録が個別に作成されます。

固定シードによる1回の夜勤シフト、12件のイベント、すべての決定を記録。

このデモは、02:00から06:00までの認知症ケア病棟の12の監視空間を再現し、高速または低い位置のあらゆる動きを転倒として扱うナイーブな既存ベースラインと並んでカスケードをスコアリングします。12件のイベントはすべて、固定シードに基づくラベル付きで物理的根拠のある合成シナリオであり、12個のタイルは12件のイベントを表し、そのうち2件はグリッド上の既存空間を再訪するため、全体で10の異なる空間となります。ダッシュボードグリッドと意思決定台帳（Decision Ledger）はそれらの空間をCam 1からCam 12としてラベル付けし、基盤となる部屋IDはインシデント詳細、出動ペイロード、および監査記録にのみ表示されます。

デモシフト中のVigilライブフロアビュー。Cam 3 Bathroomのタイルは赤枠で囲まれ「Fall Long-Lie 99 percent」とラベル付けされ、Cam 2のタイルには「Low Confidence to Human Check」と表示され、右側の意思決定台帳にはそれぞれの根拠となる特徴量とともにCam 5とCam 1の抑制が一覧表示されています。 — ALERT。 Cam 3（浴室）は呼吸が確認され回復動作のない床面レベルでの完全な転倒ストーリーを確認し、エンジンは長時間横たわり（long-lie）について信頼度0.99でアラートを発報します。その周囲では台帳がすでに過剰反応を拒絶しています。Cam 1はマスクされた天井ファンのボクセル、Cam 5は強い衝撃を伴わずに座面高0.46 mに落ち着いた速度急増によるものです。

Cam 3 BathroomのVigilインシデント詳細パネル。Room 118Bのナースコールバッジテキスト、7秒の衝撃からアラートまでの時間、AscomおよびAustcoのMQTTならびにRaulandの無電圧接点トランスポート、CNA、Charge Nurse、DONのエスカレーションラダー、信頼度0.99と4.8秒の床面滞在時間を含むJSON出動ペイロード、および臨床インシデント記録が表示されています。 — アラートの背後にある記録。任意のタイルまたは台帳の行を開くと、詳細パネルに出動内容が表示されます。監査記録内のRoom 118B Bathroomのナースコールバッジテキスト、信頼度0.99と4.8秒の床面滞在時間を保持するJSONペイロード、両方のトランスポート、作動したエスカレーションラダー、そしてQAPIバインダー向けに構造化された監査証拠から作成された臨床インシデント記録です。パネルに表示される7秒の衝撃からアラートまでの数値は、ゲートが保持タイマーに定数を加えて計算した表示値であるため、ベンチマークされたシステム速度ではなく、アプリが報告する値として読み取ってください。

Cam 2：エンジンが断定を拒絶した実際の転倒

Cam 2は正解データにおける実際の転倒であり、P(fall)は0.99に達しています。この空間には2つのターゲットが存在し、単一人物の追跡はV1の適用範囲外であるため、ゲートは低信頼度でROUTE TO HUMANを返し、転倒を断定しません。ナイーブなベースラインはこれに対して自動発報します。このシフトでは2件の実際の転倒が発生しました。1件はアラート発報され、もう1件はスタッフ確認へとルーティングされました。固定ベンチマークでは、40件中40件の複数人入居時の転倒が同様にルーティングされ、過剰アラートも検知漏れもゼロでした。

Cam 12からCam 5までの抑制を一覧表示する完全なVigil意思決定台帳。立位に戻る下降動作、床への下降を伴わない環境動作、座面高0.44 mに落ち着く速度急増、床への下降がなく閾値未満の信頼度を示す窓・エアコン区域の行、レーダー反射断面積0.27の非人間ターゲットなど、それぞれに理由が明記されています。 — SUPPRESS、理由を伴う10件の記録。抑制もまた証拠となります。なぜなら州の査察で問われるのは、なぜ何も起こらなかったのかという理由だからです。ここにあるすべての行が理由を明記し、その大半が決定的特徴量の値を挙げています。立位に戻った前屈（Cam 12およびCam 7）、浴室で0.44 mに落ち着いた勢いある着座（Cam 10）、人間の最小値0.55に対してレーダー反射断面積0.27であったセラピードッグの訪問（Cam 6）などです。

固定合成ゴールデンセットにおける既存製品の25件に対してエンジンは1室1日あたり0.0件の予測誤報数、今回のシフトで0対7の誤報数、実際の転倒2件中1件を検知、1件を低信頼度で人間による確認へルーティング、そして360件のラベル付きイベント全体で100%の交絡因子特異度を示すVigilシフト結果モーダル。 — 適用範囲を明記したスコアボード。エンジン：アラート1件、ルーティング1件、抑制10件、誤報0件。ナイーブなベースライン：アラート9件（うち7件は誤報）。1室1日あたり0.0件および25.0件という数値は、1室1日あたり30件の無害な動体トリガーを想定した、360イベントの固定合成ゴールデンセットからの予測値です。実際のパイロット運用では、シャドーモード校正後に1室1日あたり2件未満の誤報を目標とします。

デモが証明すること、そしてその限界。

カスケードとナイーブなベースラインはともに、360件のラベル付きノイズ混じり合成イベントの固定セットにおいて1.0の転倒感度を記録しています。両者を分かつのは交絡因子特異度です。カスケードの1.0に対し、ベースラインは0.167にとどまります。統合の重みはデモ独自のシナリオジェネレーター（そのゴールデンセットを生成するのと同じジェネレーター）に合わせて調整されており、これは技術に明るい読者が最初に提起すべき疑問です。それでもこの性能差は意図的に仕組まれたものではなく実力によるものです。各交絡因子は個々の特徴量において実際の転倒と重複するように生成されており、それこそがナイーブな検出器が真正面から欺かれる理由なのです。

評価項目	本デモでVigilが実行すること	本デモの対象外であること
交絡因子の排除	5段階カスケードを実行し、シフト中の10件の抑制それぞれについて決定的特徴量の値を記録します。	施設固有のクラッター、歩行パターン、家具に対する微調整（居室ごとのキャリブレーション作業）。
複数人入居スペース	転倒を断定するのではなく低信頼度で人間による確認へルーティング（固定ベンチマークで40件中40件）。	単一人物の追跡および複数人入居の識別（将来のバージョンへ持ち越し）。
査察およびQAPIの証拠記録	あらゆるアラート、ルーティング、抑制、その決定的特徴量の値、およびポリシー上の理由を含むシフト監査JSONをエクスポートします。	EHRまたはMDS記録への書き込み、および監査に対する対話型クエリインターフェース。
ナースコール出動通知	Raulandの無電圧接点信号とAscomまたはAustcoのMQTTおよびRESTペイロードの両方をログ記録付きで出力します。	接続されたナースコールハードウェア、実環境での試運転、および導入経路の認証。

本デモが実行「しない」こと

本デモは実機のレーダーハードウェア、実際の60 GHzチャープ、または導入済みセンサーを使用していません。RFフロントエンドは合成特徴量ストリームです。ナースコール経路は機器が接続されていないログ記録用アダプタースタブです。いかなる種類のEHRまたはMDSへの書き込みもなく、監査に対する対話型の自然言語クエリもありません。予測的歩行分析、共用エリア向けのWi-Fiセンシング、複数人入居の識別、および組み込みシリコンへのエッジ移植はすべて今後の課題です。認知症ケア病棟、その空間、イベント、およびセラピードッグはすべて合成データであり、入居者、顧客、パイロット運用、PHIは存在しません。Vigilは医療機器ではなく、FDA承認、510(k)、臨床的検証、およびそれ自体のCMSまたはUL認証は取得していません。アダプターは出動経路においてUL 1069/2560の絶縁を維持します。ここに含まれるいかなる内容も、スタッフ、臨床的判断、または医師の診断に代わるものではありません。

検知レイヤーを信頼する前に、臨床および運用の責任者が尋ねる質問。

夜勤スタッフは実際にどれくらいの頻度で誤報を受けることになりますか？

デモの段階でその問いに正直に答えられる者はいません。したがって、数値の背後にある前提条件を評価してください。1室1日あたり0.0件という数値は、1室1日あたり30件の無害な動体トリガーを想定しています。これは既存センサーについて文献で報告されている1室1日あたり5〜15件を上回るものであり、実際の病棟ではなく固定合成ゴールデンセットに基づいています。実際のパイロット運用では、シャドーモード校正後に1室1日あたり2件未満の誤報を目標としており、それこそが私たちが守るべき指標です。

これを実際に入居者の浴室に設置することはできますか？

レーダー特徴量はいかなる時点でも画像や動画を保持しないため、個人を特定できるような情報は一切記録されません。これこそが浴室への設置を可能にする理由です。米国の19の州が介護施設の居室を対象としたカメラ法を制定しており、通常は同意を得た入居者の居室へのカメラ設置を認める一方で、浴室はプライバシー上の理由から事実上除外されています。いかなる導入においても、貴施設独自のプライバシー審査と入居者の同意手続きが依然として必要です。

シフト中のすべての転倒を検知できましたか？

いいえ。デモシフトでは2件の実際の転倒が発生しました。エンジンはCam 3の浴室での長時間横たわりに対して信頼度0.99でアラートを発報し、Cam 2のイベントについては低信頼度でスタッフの確認へとルーティングしました。その空間には2つのターゲットが存在し、単一人物の追跡はV1の適用範囲外であるためです。2つのターゲットが存在する状況で確信を持って転倒を断定することは、夜勤スタッフがパネルを信じなくなるまさにその原因となる過誤です。そのため、曖昧な状況は代わりに人間へと委ねられます。

なぜアラートが発報されなかったのかと査察官に尋ねられた場合、何を提示すればよいですか？

エクスポートされたシフト監査JSONには、最上位キーであるengine、facility、shift、metrics、events、_noteの下に、すべての判定（アラート、ルーティング、抑制）がその決定的特徴量の値およびポリシー上の理由とともに保持されています。臨床インシデント記録は、QAPIバインダーまたはCMS F689ファイル向けにその構造化された証拠から個別に作成されるものであり、エクスポートデータ内には含まれません。提出前に知っておくべき詳細が1点あります。エクスポートデータでは、engineフィールドに製品名ではなく内部ビルド名が刻印されます。

看護師を呼び出すかどうかをAIモデルが決定しているのですか？

いいえ。モデルが単独でアラートを作り出すことは決してありません。分類器のP(fall)が参照される前に、立位、下降、持続的衝撃、床面レベルという決定論的ストーリー条件がすべて同じ8秒のウィンドウ内で成立していなければならず、その後、モデルが設定していない固定の0.70の下限値と照合されます。信頼度が低い場合はアラートを抑制へと転換させることができるため、モデルは決定を下方に制約するのみであり、上方に拡大することは決してありません。

これを使用するためにナースコールシステムを交換する必要がありますか？

出動アダプターは両方の形式を出力するため、いずれの世代のナースコールシステムの前段にも配置できます。UL 1069/2560の絶縁が維持されたフォトカプラ絶縁付きの従来型Rauland無電圧接点リレー信号と、最新のAscomまたはAustcoのMQTTおよびREST JSONペイロードの両方に対応します。本デモでは、ナースコールハードウェアが接続されていないログ記録用アダプタースタブとなっています。Vigilはセンサーとお客様がすでに運用しているシステムとの間に位置するレイヤーであり、どちらかの代替となるものではありません。

技術研究

このデモを支える研究 — アーキテクチャ、検証設計、そしてエンタープライズ青写真。

ソリューションの全容

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私たちはセンサーを販売しているのではありません。センサーを有用なものにするインテリジェンスレイヤーを構築しています。そしてそれは、転倒を捉えることなど課題の半分に過ぎないとすでに知っている高齢者施設運営者や臨床技術チームのために構築されたものです。

63%の施設が人員不足を報告している中、「狼少年」のように誤報を繰り返すパネルは、夜勤シフトが真っ先に切るものです。有意義な最初の協議では、フロアプランの固定クラッター、現在見守りが行き届いていない居室、そして前回の州の査察で実際に提出を求められた内容について取り上げます。貴施設の臨床チームと協力しながら、キャリブレーションおよびシャドーモード計画を進めることが可能です。

検知レイヤー設計

✓ カスケードおよび特徴量設計
✓ 居室別クラッターキャリブレーション
✓ 決定論的ゲート閾値
✓ 交絡因子セットの定義

証拠記録と統合

✓ シフト監査スキーマ
✓ ナースコールアダプターマッピング
✓ エスカレーションラダー設計
✓ シャドーモード校正計画

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