介護予防促進のための「むせる」を予測するシステム開発

2021 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 18H03070
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分58050:基礎看護学関連
• 研究機関: 新潟大学
• 研究代表者: 山村 健介 新潟大学, 医歯学系, 教授 (90272822)
• 研究分担者: 定方 美恵子 新潟大学, 医歯学系, 教授 (00179532) ; 白石 葉子 常葉大学, 健康科学部, 教授 (10305500) ; 江川 広子 明倫短期大学, 歯科衛生士学科, 教授 (10310492) ; 内山 美枝子 新潟大学, 医歯学系, 教授 (10444184) ; 小野 高裕 新潟大学, 医歯学系, 教授 (30204241) ; 黒瀬 雅之 岩手医科大学, 歯学部, 教授 (40397162) ; 岡本 圭一郎 新潟大学, 医歯学系, 准教授 (50382338) ; 佐藤 大祐 新潟大学, 研究推進機構, 助教 (70778703) ; 佐々木 誠 岩手大学, 理工学部, 准教授 (80404119) ; 長谷川 真奈 新潟大学, 医歯学系, 特任助教 (90779620)
• 研究期間 (年度): 2018-04-01 – 2022-03-31
• キーワード: 嚥下 / リハビリテーション / 咀嚼 / 介護 / 地域包括ケア / 在宅医療 / 人工知能

研究成果の概要

身体の加齢変化は不可避であるが、適正な介入支援は機能低下を緩やかとする。急増する在宅療養者の適切な嚥下機能評価を可能とする日常生活を妨げないウェアラブルな嚥下評価機器の開発を目的とした。
舌骨上筋筋電図および頸部に装着した触圧センサあるいはオプティカルフロー法で記録した喉頭の動きを生体信号として用い、得られたデータを機械学習させることにより、むせや嚥下困難度を推定することが可能になった。

自由記述の分野

口腔生理学

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究では、医療機関で行われる既存の大型機器を用いた嚥下機能評価ではなく、在宅や通所施設などでの使用を念頭においた簡易的な嚥下機能評価を目指したシステム開発を行い、３種類の生体信号について臨床応用が可能な記録方法を確立した。研究開発を継続し、機械学習の精度の向上、IoT化をすすめることで社会実装が可能で、在宅でのアセスメントの充実による嚥下障害の早期発見・予防が実現することが期待される。