| 研究課題/領域番号 |
16K01365
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| 研究機関 | 首都大学東京 |
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研究代表者 |
松井 岳巳 首都大学東京, システムデザイン研究科, 教授 (50404934)
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| 研究分担者 |
孫 光鎬 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 助教 (80756677)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 生体医工学 / 感染症 / 熱中症 / マイクロ波レーダー |
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| 研究実績の概要 |
本研究は2020年の東京オリンピック・パラリンピックの選手村における使用を想定した完全非接触の感染症・熱中症スクリーニングシステムを開発し、病院等での性能評価を目的としている。
昨年度はシステムをポータブル化し、計測部を頸動脈に当てて心拍、体温、呼吸を測定するシステムを設計、試作したが、 本年度は病院における臨床試験を行った。臨床試験に用いたシステムの計測部には心拍測定用の光電脈波センサー、体温測定用の放射温度計、呼吸測定用の24GHzの小型ドップラーレーダーを埋め込み、看護師が片手で患者の頸動脈に聴診器状の計測部を当てることにより操作可能で、本体は肩掛けが可能なように調整した。本システムを用いて、感染症に伴う炎症反応の有無を判別するため、決定木分析などのニューラルネットワークを用いたアルゴリズムを検討した。超高齢者を対象とした介護型病院で臨床試験を行い、研究結果は一流誌(Journal of Sensors)に原著論文として採択された。
本システムでは光電脈波を用いているため、計測部を聴診器のように首に当て心拍数を計測するが、内蔵した放射温度計で表面体温、内蔵の24GHzの小型ドップラーレーダーで呼吸をモニターすることができ、内科外来で医師が行う診察と同様の項目、心拍数・体温・呼吸数を10秒程度で確認できるようになった。呼吸測定の重要性は十分に認識されてはいるものの、その測定の煩雑さから病院で実測されることが少ない呼吸数を10秒程度で測定できるようになった臨床的意味は極めて大きい。
現状では、呼吸数の測定精度は必ずしも高くはないが、本システムが本格的に稼働すれば、感染症の流行の発生をいち早く把握できるほか、検温時に入院患者をモニタリングすることで、重症化へ至る前兆などの把握が期待される。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
科研費の助成を受け、病院で臨床試験を行うまでに至った意義は極めて大きい。これにより、システムの実用性と安全性が高いレベルで両立していることが確認された。研究実績の概要でも述べたとおり呼吸数の測定精度は、実用レベルではあるものの必ずしも高いものではない。これはマイクロ波レーダーが超高感度であるために患者の体動の他、病室にいる看護師や介護スタッフの動きをも検知してしまうためと推察される。
レーダーの最適な感度調整や医療スタッフへの教育など、検討すべき事項は多い。しかし、本年度までに病院で試験的に使用できるプロトタイプを試作し、病院で臨床試験を行い、試験結果が一流誌に採択されていることを鑑みると、進捗状況は極めて順調であると言える。
システムを軽量化、ポータブル化したことで、本システムは女性の看護師が本体を肩掛けし、片手で計測部を聴診器のように頸動脈付近に当てることが可能となった。これにより、 患者と看護師の相対的体動をキャンセルすることにも成功している。今後は更なる使いやすさを追求し、実用化の検討も行っていきたい。
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度までは主として感染症のスクリーニングに主眼を置いて研究を遂行した。来年度は熱中症にもちからを注ぐ予定である。一般的に熱中症は、深部体温や血ガス分析で求めた血中の電解質濃度を用い診断される。他に放射温度計を用いて前額の温度上昇から簡易診断をする試みもあるが、前額の温度は必ずしも深部体温を反映しない。（Casa DJ et al, Validity of devices that assess body temperature during outdoor exercise in the heat. J Athl Train. 2007 Jul-Sep;42(3):333-42.）
そこで熱中症の症状が感染症と類似している点、つまり初期段階においても呼吸数や心拍数が上昇することを利用し、昨年度開発したシステムを用いて熱中症に特化した判定アルゴリズムを開発する予定である。また研究実績の概要で述べたとおり現状では、呼吸数の測定精度は必ずしも高くはないが、感染症のスクリーニングは言うまでもなく、熱中症のスクリーニングにおいてもその有効性は極めて大きい。それは熱中症においては呼吸性のアシドーシスが関係しており、動脈血の炭酸ガス濃度と密接な係りがあり、呼吸数が極めて重要なパラメーターとなり得るからである。
理想的には二次感染防止のための完全非接触化が望ましいが、そのためにはトラッキング処理が容易なCMOSカメラを搭載したシステムを構築する必要があると思われる。計測したそれぞれのバイタルサインを用いてニューラルネットワークとk-means法やfussy法を併用した、現在の感染症判定アルゴリアズムは極めて有効であるが、最適化と計算量を少なくする工夫が必要である。現状の判定アルゴリズムは計算量がやや多く、より計算が軽く同程度の判定精度を有するシステムを構築する必要がある。
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