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「認知症高齢者の問題を
多面的に解決する」とは？
認知症の方の生活空間やご本人のバイタル情報をIoTセンサーで収集し、
収集された多様なデータを使ってAIが解析しBPSD 発症を予測しました。
得られた予測結果に対して医療・介護の専門家による分析や解釈を
行うことで予測精度の向上を図りました。
さらにAI によるBPSD発症予測を介護施設のスタッフに伝えることで
現場における対応に役立てていただきました。
東京都の介護施設に、研究説明書やアンケートを配布し、承諾書をいただいた施設のご利用者様に研究参加の同意書をいただき、約700人のデータ収集に成功しました。
本事業では、人間知（介護記録）を一切介さない機械知（AI）によって、BPSDの発症を予測しました。センサーデータのみからBPSD発症を予測できるAIは、24時間365日収集されるデータによって自律的に進化します。データベースに蓄積されていくデータを基に、機械学習の様々な手法を駆使してBPSD発症を予測し、医療・介護の専門家による検証を行いAIの育成を継続しています。
本事業には、医療・介護の専門家とIoTやAIに関わる多彩な法人が参画し、実際の介護施設において、多面的な実証実験を行いました。機材の開発やプラットフォームの構築、データ収集の手法、解析の手法、AIの精度向上、介護スタッフからのフィードバックや現場支援など、多くのプロセスを協働で実施しました。参画したどの法人でも、介護現場における状況理解が大いに進み、本格的な社会実装への足掛かりをつかんでいます。
生活空間に温度・湿度・気圧などを収集する環境センサーと、生活行動や呼吸数、心拍数などのバイタル情報を収集できる行動分析センサー、ベッドセンサーを設置し、ご本人には腕時計型のウェアラブルセンサーを装着していただきました。
施設のセンサーデータを集め、ネットワークに送るシステムを導入しました。
IoTによるセンサーデータは、エッジプラットフォームで見える化し、データの取得状況を管理しました。欠損のないデータを利用しAI解析を行いました。
収集したデータからAI解析のための学習モデルや推論モデルを構築し、BPSD発症予測を行いました。
AIによるBPSD発症予測の仮説を医療・介護専門家が知見を照らし合わせて分析をしました。
AIによるBPSD発症予測を介護スタッフに通知する実験と通知システムを作りました。
AIによるBPSD発症予測の学習のために、介護現場で実際に発症しBPSDの種類と時刻を入力していただきました。
