| 研究課題/領域番号 |
20H04289
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
沼尾 雅之 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (90508821)
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| 研究分担者 |
高玉 圭樹 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (20345367)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
16,510千円 (直接経費: 12,700千円、間接経費: 3,810千円)
2022年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2021年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円)
2020年度: 8,060千円 (直接経費: 6,200千円、間接経費: 1,860千円)
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| キーワード | 見守りシステム / オントロジー / IoT / 日常生活行動（ADL） / 機能的自立度評価（FIM) / 機能的自立度評価 / 日常生活行動 / 認知症診断 / 睡眠段階推定 / 機械学習 / 行動認識 / ADL / 睡眠段階認識 / IOT |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，IoTを活用して，高齢者施設における居住者の日常生活行動（ADL）の認識と，自立度（FIM）の評価および可視化を行うシステムを開発する．そのために，ADLを計算機が利用可能な表現であるオントロジー言語（OWL）として定義し，センサデータからADLを自動認識する方法を，機械学習と論理推論を融合することにより確立する．さらに，食事や整容といった行動にかかった時間や介護の有無といった特徴によって自立度を評価する．期間ごとの自立度をレーダーチャートによって行動項目ごとに可視化することで，その変化を客観的に理解できるので，リハビリの効果や生活不活発病の予見などに利用できるようになる．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，日常行動と夜間の睡眠状態を複数のセンサで観察することによって，運動・認知機能の自立度を自動的に評価する見守りシステムを構築し，その有効性を評価することを目的にする．具体的には，日常生活行動（ADL）をオントロジーとして計算機が利用可能な知識として定義し，センサデータからADLを認識する方法を，機械学習と論理推論を融合することにより確立する．さらに，機能的自立度評価法（FIM）も知識化することによって，個々のADLにかかった時間や介護の有無といった特徴によって自立度を評価する．結果をレーダーチャートによって可視化することで，自立度の変化を客観的に理解できるようにする．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
見守りシステムは，医療・介護分野IoTの中心として，生活支援，健康促進，最適医療，スタッフの負担軽減などに役立たせることが期待されているが，現状は，起床検知などの単機能なものが多い．日常生活行動と夜間睡眠のすべてを見守るシステムを開発し実証実験によりその有効性を示すのは，学術的にも挑戦的であり独自性がある．
応用面から見ても，自立度がわかれば介護度もわかるため，介護度認定の自動化にもつながり，Society5.0として社会や産業に対する影響も大きい．現在の介護度認定は，主に本人からのインタビューによっており客観性，公平性に課題がある．客観的かつ説明可能な介護度自動判定システムへの期待は大きい．
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