| 研究課題/領域番号 |
19K10424
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分57080:社会系歯学関連
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| 研究機関 | 長崎大学 (2020-2021)
岩手医科大学 (2019) |
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研究代表者 |
玉田 泰嗣 長崎大学, 病院(歯学系), 助教 (50633145)
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| 研究分担者 |
佐々木 誠 岩手大学, 理工学部, 准教授 (80404119)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2019年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
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| キーワード | 人工知能 / 頸部聴診法 / 摂食嚥下リハビリテーションｎ / 嚥下モニター / 摂食嚥下リハビリテーション / モニタリング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
マンパワーの不足、介助者の知識・技術不足などを理由に摂食時の正確なモニタリングや介助が行われないこと、介助があれば経口摂取が可能と診断されても、同じ理由から経口摂取が開始できない患者が多数いることが大きな問題となっている。一方で、人工知能の音声認識は2017年に人間とほぼ同等の性能を得ている。本研究では、喉頭マイクより聴取した嚥下音・呼吸音を周波数解析し、抽出した信号パターンを人工知能に学習させ、頸部聴診法を人工知能化することで、嚥下の状態および異常時の解決法をリアルタイムで患者および介助者に告知する革新的なシステムを開発する。
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| 研究成果の概要 |
摂食嚥下障害がある場合は、誤嚥を防ぐために一口量の制限し、一度に嚥下する量を調節する場合が多い。しかし、一口量を制限しても、認知機能の障害などにより、口腔内に飲食物が残っている場合は、二口目の追加により１度に嚥下する量が増えてしまう場合がある。そこで、非侵襲的に、一度に嚥下する量などを推測する方法が必要と考えた。本研究では、頸部に装着した喉頭マイクおよび筋電計からのデータをデジタル処理し、データを人工知能が学習することで、一度に嚥下する量や飲み方の特徴などを高精度で推測することが可能になった。また、嚥下の状態の分析に特化した人工知能プログラムを開発し、学会シンポジウム等で発表した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
マンパワーの不足、介助者の知識・技術不足などを理由に摂食時の正しい見守りや介助が行われない場合がある。侵襲の無いモニターの開発は、これらの問題解決法の一つとなる。本研究で開発した喉頭マイクおよび筋電計からのデータを人工知能が学習し、１回嚥下量や嚥下の特徴を高精度で推測するシステムは、今後も続く超高齢社会の食事場面での問題を解決する１手法となり得る。
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