2022 Fiscal Year Annual Research Report
Study on Embodiment and Robotization of Tacit Knowledge of Skilled Nurses Synchronizing Biological Rhythm of Care Recipient
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20H03971
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| Research Institution | Setsunan University |
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Principal Investigator |
川野 常夫 摂南大学, 理工学部, 教授 (90152983)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
真嶋 由貴恵 大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 教授 (70285360)
石亀 篤司 大阪公立大学, 大学院工学研究科, 教授 (60212867)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 介助動作 / 熟練看護 / 暗黙知 / 生体計測 / ロボット |
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| Outline of Annual Research Achievements |
要介護高齢者のQOLの向上および看護または介護する側の負担の軽減を達成するために，高齢者の身体的生体リズム，あるいは感情的生体リズムに同調する熟練看護の「技（わざ）」や「コツ」などの「暗黙知」を実験的に定量化することを目的として，前年度に引き続き，介助作業中の生体計測実験を継続した。その他，前年度に初学者への指導のために開発したAIカメラを用いて，２人以上の作業者の同調度評価，および熟練者と初学者の類似度評価を行う方法を確立した。さらに前年度に導入した人型ロボットの介護支援のための制御プログラムの開発を継続した。
初学者のためのAIカメラでは，例えば２人が高齢者を介助する場合に，狭い現場であっても２人の作業動作の同調度を評価できるシステムを追加した。本研究の初年度において作業者２人の息があう，すなわち作業動作が同調するほど，作業者２人の負担の大きさが減少することがわかったため，AIカメラの同調度評価機能は，作業負担の軽減のために有用であると考えられる。また，AIカメラに新しく追加した熟練者と初学者の類似度評価機能では，初学者の介助動作が熟練者とどれだけ違っているのかを定量的に示すだけでなく，初学者が訓練を重ねて習熟する過程において，訓練前と訓練後の動作の比較を身体部位ごと、および動作機序ごとに習熟の度合いを定量的に示すようにした。この機能は，初学者が身体のどこのどの時点の動作を重点的に改善すればよいかといった学習の指針が得られ、初学者の早期習熟に有用であると考えられる。
最後に，介助支援ロボットについては，高齢者人形を対象に起き上り介助を行うなど，基本的なプログラムを開発した。さらに，熟練者が全力で支援するのでなく，例えば30%程度の力で支援するといった熟練者のノウハウを模倣する制御方法を確立した。
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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