| 研究課題/領域番号 |
16K20847
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
高齢看護学
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| 研究機関 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 (2017-2019)
高知工業高等専門学校 (2016) |
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研究代表者 |
佐藤 公信 国立研究開発法人情報通信研究機構, ナショナルサイバートレーニングセンターサイバートレーニング研究室, 主任研究員 (90461384)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2016年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 深層学習 / 行動認識 / 高齢者介護 / 深度センサ / HCI / 転落防止見守り / クラウド / 高齢者見守り / 人工知能 / 転落予測 / 挙動認識 / ベッドからの転落防止見守り |
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| 研究成果の概要 |
認知症高齢者は，ベッドから転落すると，骨折などの重傷を負い，寝たきりになる可能性が高い。そこで，ベッド上で認知症高齢者が「足をばたつかせる」,「ベッドに座る」といった連続的な挙動から，転落の予兆を人工知能が認識する。 提案研究のシステムは，ベッド上の人物を3次元計測可能なKinectにより， センシングする。Kinectによりセンシングされたデータを入力情報とするDBNが，行動を理解し，転落を予期する。 転落に繋がる挙動は，対象者毎に特徴的であると医療従事者により報告されている。ゆえに，特徴的な挙動を含むデータを学習に用いる必要がある。この問題を解決し，個人に特化した転落予兆が実現した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
医療機関における身体拘束は難しく，介護者による24時間の見守り介護が必要とされた。しかし，我が国の医療現場では，介護士不足が深刻であり， 24時間の見守り介護は難しい。介護士に代わり、人工知能によりモニタリングすることが本研究の狙いである。このシステムの実現により、事故防止によるQOLの向上、介護問題の解決およびわが国の医療費の抑制に繋がる。また、提案研究は，ヒトの行動を理解する知能マシンの創出と，人工知能研究において重要な意味を持つ，数少ない研究成果である。
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