アンビエントセンサ情報とAIを活用した安全・快適療養環境デザイン

2022 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 19H04414
• 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90010:デザイン学関連
• 研究機関: 名古屋市立大学
• 研究代表者: 横山 清子 名古屋市立大学, 大学院芸術工学研究科, 教授 (50174868)
• 研究分担者: 鈴木 賢一 名古屋市立大学, 大学院芸術工学研究科, 教授 (00242842) ; 内田 恵 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 講師 (00569254) ; 梅谷 智弘 甲南大学, 知能情報学部, 准教授 (10397630) ; 塙 大 名古屋市立大学, 大学院芸術工学研究科, 准教授 (50422506) ; 渡邊 裕司 名古屋市立大学, 大学院理学研究科, 教授 (60314100) ; 明智 龍男 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 教授 (80281682) ; 奥山 徹 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 教授 (80349349)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2022-03-31
• キーワード: アンビエントセンサ / 療養環境 / 安全 / 快適 / ベッド上での動作認識 / スマートウォッチ / 自律神経活動バランス

研究成果の概要

アンビエントセンサ(家具や室内など周辺環境に配置されたセンサ)ネットワークの情報から機械学習や深層学習などAI手法を適用して、療養環境における患者の安全や苦痛軽減に寄与するシステム開発を目的とする。
ベッド面に設置した面圧センサーと病衣に装着した加速度センサーの信号から、患者の異常動作検出時に医療スタッフの端末にメッセージを送信する、および患者の睡眠を検知したら自動で照明の照度を落とすシステムを試作した。赤外線深度カメラでベッド上の人の動作を深層学習で判別する方法、スマートウォッチで測定する心拍データから自律神経活動を推定する方法も提案している。

自由記述の分野

情報工学

研究成果の学術的意義や社会的意義

IoTセンサーネットワークは様々活用されてきているが、療養環境を対象とした研究は殆ど行われておらず、新規性の高い成果が得られたと考えている。介護施設などでは、患者見守りに可視カメラを用いる場合も多いが、患者のプライバシー保護の観点からIoTセンサーや赤外カメラを用いたシステムは、実装を鑑みて有用性が高いと考えている。スマートウォッチで測定する心拍データは、自律神経活動を推定するには不十分であったが、研究成果として得られた機械学習を適用する方法は今後療養環境以外にも広範な活用が可能と考えている。