2022 Fiscal Year Annual Research Report
Cognitive Decline / Emotional Instability Alarming System for Elderly and Disabled People Living Alone
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20K12005
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| Research Institution | Iwate University |
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Principal Investigator |
金 天海 岩手大学, 研究支援・産学連携センター, 客員准教授 (30424815)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 見守り / ADL / 自動化 / AI / 高齢化 / 発報 / 異常検知 / 認知症 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
介護・医療現場の人手不足や少子高齢化の影響から、一人暮らしの高齢者や障害者（被介護者）の数が近年急速に増えており、親族や医療スタッフ（介護者）の目が届かない日常生活中での認知機能の低下や情緒の不安定化が問題となっている。そこで本研究では、被介護者の日常生活行動（ADL）を認識し、介護者の認知機能低下や情緒不安定のシグナル（以下シグナル）を自動的に捉えて発報するAIを研究した。これらのシグナルは、日常生活における本人の唐突な行動変化「ADLの唐突な変化」に現れることが多く、その検出には、本人固有のADLを認識し、ADLから乖離した行動を発見する必要がある。また、「介護者の負担を減らす」という在宅見守りシステム本来の目的からすれば変化の検出や発報の自動化が必要とされる。本研究では、ドア開閉センサ、人感センサおよび電流センサを組み合わせたセンサネットワークを構成して20代独身男性3名の各自宅にてAIにADLモデルを学習させた。ADLモデルと乖離した行動（レア行動）を分離する手法にてAIに発報可否を判断させたところ、「被験者が臨時出勤で疲れて帰ってきた後」や「かなりめずらしく料理をしたとき」などのレア行動時の発報が確認できた。コロナ禍により高齢者に対する実験はできなかったが、認知機能低下や情緒不安定を持つ高齢者が症状を悪化させる際に発生しやすいレア行動と類似した行動をAIが捉え発報に至ったことは大きな成果である。精神科医より、高齢者の見守りに対しても十分に実用的との評価を得た。ADLモデルをリアルタイムに学習してレア行動を発報するAIやセンサネットワークの構成論が分かったことで、実用化レベルの高齢者見守り装置ができた。これにより、独居老人がいつの間にかに認知機能低下や情緒不安定を起こし、周囲でトラブルを起こしたり自身の健康を害するといった事を予防することができる見込みが立った。
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| Remarks |
李静雅医師より定期的にアドバイスをいただいた。
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