Next-Generation Care Planning Platform Based on Time-Spatial Activity Recognition for Reducing Workload of Care Workers

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20H04177
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60060:Information network-related
• Research Institution: Osaka Metropolitan University (2022-2023); Osaka City University (2020-2021)
• Principal Investigator: Fujimoto Manato 大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 准教授 (80758516)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 荒川 豊 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (30424203) ; 安本 慶一 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (40273396) ; 中村 優吾 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (60809721) ; 諏訪 博彦 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (70447580) ; 水本 旭洋 千葉工業大学, 情報科学部, 准教授 (80780006) ; 松田 裕貴 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 客員准教授 (90809708)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 時空間行動認識 / Work Attitude / 知的編纂メカニズム / 介護プランニング基盤

Outline of Final Research Achievements

The purpose of this study is to establish a next-generation nursing care planning platform that identifies factors leading to the increase or reduction of workload in the daily activities of nursing care staff. This information will be provided as work improvement plans, intelligently compiled for each staff member in an easy-to-understand and effective manner. The following results were achieved during the four-year project: (1) An architecture capable of accurately capturing the activities of nursing care workers was constructed. (2) A method for identifying factors that increase or decrease workload was established. (3) A cooperative system enabling continuous data collection at multiple nursing care facilities was created, laying the groundwork for further enhancement of the nursing care support system.

Free Research Field

ユビキタスコンピューティング

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究では，我々は介護施設で多数のデバイスを持ち歩けない場合でも，負担の少ないデバイスを利用し，職員の介護行動を把握するためにMBFSアーキテクチャを実装した．これにより，介護行動の常時モニタリングが可能となり，深層学習ベースの手法で90%以上の精度で介護行動を推定し，ログとして出力できることを示した．また，マルチモーダルなセンサデータの分析により，業務負担の増減要因を特定し，職員のやる気をセンシングするプラットフォームを実装した．これらの成果は，介護施設の業務負担軽減につながる成果となり得ることから，学術的意義及び社会的意義があると考える．