Virtual Booth

Projek SentinalCare – Patient Fall Hazard Detection Camera Using Artificial Intelligence merupakan satu inisiatif inovatif yang dibangunkan bagi menangani masalah kejadian pesakit yang di wad hospital, terutamanya dalam kalangan warga emas, pesakit selepas pembedahan, dan individu yang mempunyai masalah pergerakan. Pesakit yang jatuh di wad boleh menyebabkan isu yang serius kerana boleh mengakibatkan kecederaan seperti patah tulang dan hentakan di kepala, sekaligus meningkatkan tempoh rawatan serta kos perubatan. Bagi mengurangkan risiko tersebut, sistem pemantauan automatik berasaskan kecerdasan buatan (AI) dibangunkan untuk mengesan pergerakan dan postur pesakit secara masa nyata. Sistem ini dibangunkan menggunakan mikropemproses Raspberry Pi, Webcam dengan menggunakan teknologi Pose Estimation. Model AI ini dibangunkan dengan menggunakan aplikasi Teachable Machine untuk mengenal pasti postur manusia. Apabila sistem mengesan postur pesakit berada dalam posisi berisiko jatuh, ia akan menghantar isyarat untuk mengaktifkan lampu kecemasan (Emergency Beacon Light) sebagai amaran visual, dan pada masa yang sama, notifikasi di aplikasi Blynk dihantar kepada jururawat atau kakitangan hospital melalui telefon pintar. Hasil pembangunan dan ujian menunjukkan sistem ini berfungsi dengan stabil serta berpotensi tinggi untuk diaplikasikan di hospital kerajaan dan swasta. Selain itu, projek ini turut berpotensi untuk digunakan di rumah jagaan warga emas dan pusat penjagaan kesihatan komuniti. Dengan beberapa penambahbaikan seperti penggunaan kamera beresolusi tinggi, pemproses lebih berkuasa (contohnya Jetson Nano atau Mini PC), serta integrasi sistem berasaskan cloud, projek ini mampu menjadi platform pemantauan pintar yang menyeluruh dan berkesan. Secara keseluruhannya, SentinalCare bukan sahaja meningkatkan keselamatan pesakit tetapi juga menyumbang kepada transformasi digital dan automasi dalam bidang penjagaan kesihatan di Malaysia.