Edge AI sensor patch based on vital changes for telediagnosis

• Project/Area Number: 26H02594
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 90:Biomedical engineering and related fields
• Research Institution: Hokkaido University
• Principal Investigator: 竹井 邦晴 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (20630833)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 迎田 隆幸 横浜国立大学, 総合学術高等研究院, 特任教員(助教) (40914180) ; 山元 良 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 講師 (90528853)
• Project Period (FY): 2026-04-01 – 2030-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2026)
• Budget Amount: ¥61,750,000 (Direct Cost: ¥47,500,000、Indirect Cost: ¥14,250,000); Fiscal Year 2026: ¥23,920,000 (Direct Cost: ¥18,400,000、Indirect Cost: ¥5,520,000)
• Keywords: センサパッチ / エッジAI / 遠隔診断 / ヘルスケア

Outline of Research at the Start

現行の遠隔医療におけるバイタル計測は、一過性かつ断片的な情報取得にとどまり、患者の重症度や緊急度を的確に判定するには限界がある。特に在宅医療や災害現場のように医療人材が不在となる状況では、精度の高い診断を支える技術が不可欠であるが、非侵襲で常時計測可能な手法は未だ実用化されていない。本研究は、医療現場で診断指標として用いられる「多種バイタル」に加え、代謝状態を反映する汗中乳酸やpHを、1枚のエッジAIパッチにより非侵襲で常時計測・解析する世界初の技術の確立を目指す。これにより個人差に依存しない診断が可能、さらに早期の異常発見と予防的介入を実現する。