様々な術後の緩和ケアにおいて、患者の痛みの状況を定量的に理解することは難しく、緩和専門医の知識や経験により、定性的に理解されていることが多いです。この痛みを客観的に定量的に理解することができれば、患者に対する適切な緩和ケアを緩和専門医以外からも行うことができる可能性が高いと考えられます。本研究では、痛みなどストレスにより変動する呼気の二酸化炭素に注目し、非接触センサにより二酸化炭素量を測定し、そこに機械学習を行うことで扁桃摘出術後の痛みを定量的に評価できるシステムの研究開発を行います。最終的には、扁桃摘出術後だけではなく、がん緩和ケアにも適用できるシステムとし、緩和ケアにおける痛み可視化標準化を目指します。
少子高齢化や新型コロナウイルス感染症，慢性的な人材不足を背景に，画像を用いたICT技術の看護・介護分野への導入が期待されています．しかし，プライバシー保護の観点から，映像技術の導入は敬遠されがちです．本研究では，プライバシーが保護された映像解析によって対象者の動きを検知することを目的とします．介護施設に設置した機器からのデータ収集は京都大学の仮想サーバ経由でおこない，スパコンシステム（Camphor3）に保存して処理をおこないます．特に介護現場で懸念される室内での転倒をOptical Flowを用いて検知します．映像データを保存せず，Optical Flow のベクトルデータのみを保存するため，プライバシーに配慮したシステムとなり，対象者の安全を見守りつつ心理的負担が軽減されます．
少子高齢化や近年の新型コロナウイルス感染症により、画像を使用したICTやAI技術の看護・介護への導入が期待されています。しかし、プライバシー保護という倫理面から、これら技術の導入は対象者や現場から敬遠されています。この状況を打破するために、本研究では撮像画像として出力される前にデータ処理を加えることでプライバシー情報の削除・低減・調整を行い、データを保存する技術の開発を行います。
さらに、これらを検知などのICTやAI技術に利用し、稼働の正確性・プライバシー情報の調整検討を含む実証実験を行い、非接触・遠隔での高齢者や乳幼児など、あらゆる世代のプライバシーを考慮した見守りの実現を目指します。
本研究開発では、これまでに開発してきたシステムを応用し、医療現場ではどのような行動・状態認識が必要とされているか調査し、それらをセンサデータから実現できるシステムを研究開発します。更に、測定情報や認識結果を表示インターフェースや通知する方法を開発します。最終的には、対象となる患者の安心安全につながり、加えて医療従事者の負担減サポートが実現できるようシステムの開発を目指します。
北九州市においてIoTセンサーとIoT無線による北九州市高齢者継続見守りシステムを構築・実証実験し、有効性を検証することで、これからの日本社会における高齢者介護のためのソリューションを提案します。
本研究では、映像IoTと小型センサを活用することで、認知症の人を介護する介護者の見守りサポートシステムを開発します。具体的には、カメラ映像から微細な動きや色の変化を強調する処理を用いることで、呼吸や脈拍などの生体情報を遠隔地においてリアルタイムに検出するとともに、小型環境センサを用いて気温や照度、湿度など対象者の生活環境を把握することで、起床や睡眠、排泄、移動などの生活パターンをモニタでき、危険な環境（気温や湿度）、異常な状態（動いていない、徘徊等）をすばやく検知します。これらIoT機器を組み合わせたリモートかつリアルタイムな見守りシステムを用いることで、介護者の負担軽減を目指します。
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