1. 수행배경

- 환자안전통계연보에서 발표한 환자 안전 사고 자율보고 건수에 따르면 낙상사고 발생이 5천293건으로 비율의 절반을 차지
- 간호인력의 부족과 상시 관찰의 어려움으로 사고 발생 시 즉각적인 대응이 힘듦
- 사고 발생 시 보호자 및 의료진에게 즉시 알리고 낙상 사고로 인한 추가 피해 발생을 예방하고자 함

2. 수행기간

4월: 아이디어 구체화, 개발 일정 수립
5월: 자료조사 및 작품 설계 방향 설정
6월: 알고리즘 설계, 재료 구매
7월: 알고리즘 수정 및 보완, 작품 제작
8월: 야간 인식 기능 개발
9월: 작품 보완 및 시연과정

3. 개발작품 설명

- YOLOv5 모델을 활용하여 환자 낙상 감지 확인
- LED와 피에조 센서를 이용해 시각적, 청각적으로 알림
- 다양한 낙상 데이터를 AI에 학습시킨 코드를 설계하여 정확도를 높임
- 간호 인력 부재 시에도 환자 안전 보장 및 사고로 인한 피해 최소화

4. 활용방안

- 비상상황의 신속한 인지 및 적시 대응이 가능하여 환자와 병원의 골든타임 확보
- 간호인력의 효율적인 활용이 가능하며 경제적 이점 제공
- 24시간 안전한 병원 환경 조성 가능