IoT と AI で医療・ヘルスケア環境をデザインしよう
Letʼ s design medical care and health care environment by Internet of Things and Artiﬁcial Intelligence大崎隼平
Shunpei Osaki

谷 誠人

Makoto Tani

白波瀬航

Wataru Shirahase

右田優介

Yuusuke Migita

田澤 輝

Akira Tazawa

飯田暁成

安藤魁将

Akinari Iida

戸田和貴
Kazuki Toda

林 紗希

Kaisho Ando

松本大知

今野了輔

Daichi Matsumoto

松田 栞Saki Hayashi

Ryousuke Konno

Shiori Matsuda

伊藤亜季人
Akito Ito@FUN

MED CAL
加藤景也
Keiya Kato

鶴田直也
Naoya Tsuruta

概要

Outline最新の IOT 機器の利用が ウェアラブルデバイスであまり実施されていない 健康管理をする人の増加
There is not much use of the latest
IOT equipment at the hospital

医療問題を調査

Investigate problems

病院訪問 - 問題の発見
Visit the hospital

試作

Trial production

発表

Presentation

The number of people who
manage health by wearable
devices is increasing

グループ活動Group Activity Contents

A リハビリ患者支援

Group

Group

Rehabilitation patient support

B 医者と認知症高齢者のコミュニケーション支援
Communication support of the doctor and dementia elderly

A グループでは、自主的リハビリ支援をテーマに活動を行った。フィールド
ワーク等から、リハビリ患者のモチベーションが低いことを理学療法士から認知症患者は表情の変化が乏しく意思を伝えにくい場合がある . 表情はコミュニケーションにおいて重要な要素であるため , 特に医師は , 認知症

り実感できるアプリを提案し，試作を行った．

手法の確立のため , タスクを与えた健常な高齢者の表情を評価実験により取得し , 困惑度の視覚化により表情と確信度の関連性について検討する．
Patients with dementia have poor facial expressions and may be diﬃcult tocommunicate. Since facial expression is an important element in communication,
especially physicians feel uneasy about communication with patients at the timeof diagnosis of elderly people with dementia. Therefore, group B is aimed at facial
expression analysis of elderly people with dementia, but this year we will acquire
facial expressions of healthy elderly people who provided tasks with tasks toevaluate facial expression analysis method, We examine the relationship between
facial expressions and conﬁdence by conversion.

指摘され ,IoT を使用した解決法を考えた．そこで，で 6 軸センサを用いた
1 度単位で関節の可動域を測定し，毎日の小さな進捗変化がグラフなどによWe worked the theme that to support self-rehabilitation. We think it isproblems that time to rehab is short and self-rehabilitation rates is very low,
and we discovered that the patients who are cared by physical therapists
has motivation is low and protractor is used when range of motion measures
by ﬁeldworks. We realized it is the causes that they are hard to feel improved
symptoms. We developed application that supports self-rehabilitation and s
pecializes in measuring range of motion.

Group

C

Virtual Pet による入院患児支援

高齢者の診断時に患者との意思疎通に不安を感じている。そこで ,B グループは認知症高齢者の表情分析を目的とするが , 今年度は表情分析

GroupChild patient support by virtual pet

入院経験の少ない患児は , 慣れない入院生活の中で不安や恐怖 , 孤独を感じている . そこでそれらの感情を軽減するためにキャラクターがスマー

トウォッチ上で患児と共に入院生活を行うことで生活支援を行い . また治療前に治療の説明を行うような機能を持ったアプリケーションを提案し ,患児が自ら恐怖や寂しさに対して前向きになるように支援を行う .
Child patient feel unease, fear, loneliness when Child patient do
not get accustomed to staying in hospital. Therefore, in order toalleviate those emotions, the character performs life support by
doing hospital life together with the child on the smart watch.
We also propose an application that has a function to explain
treatment before treatment. Help the child to become positive
for fear and loneliness by him / herself.

D 疲労感の可視化
Visualize feebleness既存フィットネスアプリでは目標を自身で設定できるため運動が効率化できない可能性がある . また , 運動の成果が実測値でしか把握できない

ことが問題である . ここで我々は精神的ストレスを含めた疲労感を独自のアルゴリズムを用いて解析・評価を行い可視化した .
Existing ﬁtness application, in order to set the goal by himself,
there is a possibility that exercises can't be made eﬃcient.
Moreover, there is a problem that the outcome of exercise canbe grasped only by actual measurement value. We visualized
fatigue feeling including mental stress by analyzing andevaluating it using our algorithm.

活動経過Activity Process

12 月

1月

2月

成果報告会、報告書作成

最終報告書提出

病院への成果報告

Meeting to report results, Preparing report

Submit ﬁnal report

病院 研究機関訪問、デモ
Visit to hospital and research institution, Demonstration【2018/ 最終】No.20

IoT と AI で医療・ヘルスケア環境をデザインしよう

Rrogress report in hospitals

秋葉原でのプレゼンテーション
Presentation in Akihabara

担当教員：藤野雄一 , 佐藤生馬 , 南部美砂子 , 松原克弥※⁡⁆ ↗ ″※ ↖Ҕၲ∝⇾∑⇟⇗⇈࿢‫↷ↆ∙⇊⇜⇭⇁ؾ‬ⅵ‒@FUN

MED CAL

Designed medical care and health care environment by Internet of Things and Artiﬁcial Intelligence‫߃ٻ‬ᨷ࠯

᜿ẅᛗʴ

Shunpei Osaki

Makoto Taniႉඬແᑋ

Wataru ShirahaseӫဋΟʼYuusuke Migitaဋຓẅ᠗Akira Tazawa

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Kaishou Andou௅ஜ‫ٻ‬ჷ

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Daichi Matsumoto௅ဋẅఃSaki Hayashi

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Ryousuke Konno

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Shiori Matsuda

Akito Itou

Keiya KatouᰋဋႺʍ
Naoya Turuta

ಒᙲOutline最新の IOT 機器の利用があまり実施されていない

ウェアラブルデバイスで健康管理をする人の増加

There is not much use of the latest
IoT equipment at the hospital

The number of people who
manage health by wearable
devices is increasing

医療問題を調査

Investigate problems

病院訪問 - 問題の発見
Visit the hospital

試作

Sample product発表

Presentation

IoTἂἽὊἩ෇ѣ

Group Activity Contents

A 自主的リハビリ支援

Group

Group

Autonomous rehabilitation support

指導者を必要としない自発的に行うリハビリを自主的リハビリという。これは、症状の改善に効果があり入院日数の削減に結び付くが、実践している人は少ない。そこで、症状の改善を可視化し自主的リハビリの促進を IoT の技術を用いてアプローチする。

Self-rehabilitation with no physical therapist is calledautonomous rehabilitation. This is an eﬀective method toimprove somen symptoms, and it leads to a reduction of thenumber of hospital days. But there are few people to practice it.
Therehore, IoTʼ s approach is used to visualize improvements ofsymtoms and promote self-rehabilitation.

Group

C Virtual Pet による入院患児支援Child patient support by virtual pet

入院中の患児は治療に対する不安や恐怖、孤独を感じている。そこでバー
チャルペットによる支援により，それらの感情の軽減を目的としたアプリケ
ーショ ンを提案する。

A child patient feels anxiety, fear and loneliness for sometreatments in hospitalized days. Therefore, we propose anapplication aiming to reduce those emotions using a virtual pet.

B 認知症患者への医療同意の支援

Support for medical consent to patients with dementia

疾患の治療方法を決定する際に患者から医療同意を得る必要がある。しかし、認知症患者の中には自分の意志をはっきり伝えられない人もいる。そこ
で、映像から患者の表情などの非言語要素を分析し、同意の有無を推定する手法を提案する。

A doctor have to obtain medical consents from patients when he/she decides how to treat disease. However, some paticents withdementia can not clearly convey their own will. Therefore,we
propose the method to estimate whether they really agree or notfrom analyzing non-linguistic factors of patient's faceexpression
using the video images.

Group

D 体力の可視化

Visualize physical point

体力は身体的な能力の指標の一つとして評価される機会が多くあるが、自分の体力を把握、コントロールすることは困難である。そこで、一般に抽象的であると認識されがちな体力という概念を、独自のアルゴリズム
で評価、解析し可視する手法を提案する。

Stamina is one of indicators of physical ability, but it is diﬃcult
to grasp and control by own. Therefore, we propose thevisualization of the concept of stamina, which tend to berecognized as an abstract, by evaluating and analyzing the valueof the health parameter using our original algorithms.

෇ѣኺᢅ

Activity Process

5月
リーダー決めSelect leader
関心プレゼン
Presentation【2018/ 中間】No.20

6月
グルーピングForm groups
病院訪問
Visit the hospital

7月
ロゴ決定
Select the logo markグループ活動Group activity

IoT と AI で医療・ヘルスケア環境をデザインしよう

ポスター作製
Make posters
中間報告書
Write an interim report

担当教員：藤野雄一 , 佐藤生馬 , 南部美砂子 , 松原克弥

@FUN

MED CAL

Group A

右田 優介

田澤 輝

松田 栞

背景
１日のリハビリ時間
約 90％

60 分未満

問

題

昼

未実施

71%

セラピストが指導するリハビリの実施
時間は１時間未満が約 90％と短い

点

・1 日のリハビリ時間が短く、自主的リハビリで補うべき・自主的リハビリに対するモチベー
ション、実施率が低い

・可動域の小さな変化に気付きにくい

フィールドワーク at 高橋病院

自主的リハビリ実施率

・PT( 理学療法士 ) が担当する患者の自主的リハビリに対するモチベー
ションが低いことを実感

夜84%

入院しているリハビリ患者の７割以上が自主的リハビリを実施していない

解・言語聴覚士、作業療法士が担当するリハビリ内容は IoT の技術の介入が必要ないと感じた・「関節可動域表示ならびに測定法」
をもとに分度器で５度単位で計測

決策・自主的リハビリに対するモチベーションの向上・維持
・自主的リハビリの実施率向上
・１度単位で閲覧可能な可動域測定

これらを目的とする支援アプリの開発

GroupA

自主的リハビリを支援するアプリ

提案

◯対 象

回復期・維持期リハビリを行なって◯目 的いる上肢に症状のある患者@FUN

MED CAL○環境設定

・可動域を測定する・Android タブレット
センサを装着を患者が操作

自主的リハビリに対するモチベーションの維持・向上
センサ

117°
可動域測定が一人で可能→センサーにより１度単位で可動域を表示

可動域をリアルタイムで表示→可動域の変化が確認可能○測定 ( リハビリ）機

・4 つのリハビリに分け可動域が測定可能
・それぞれのリハビリに方法の動画がリハビリ前に閲覧可能可動域測定アルゴリズム
・腕を止めている判定を角速度で行い、その時の加速度 (acc) を用いて算出
可動域＝(acos(acc))(180/PI)

達成率 90%測定結果の表示達成率を表示→測定を記録し、過去→目標の達成度を表示し、の記録との比較リハビリ時間を記録

能○記録
・リハビリの種類によって記録を分け可動域の変化が確認可能
・リハビリ時間を記録し、設定した時間に対する達成率を円グラフを用いて％によって表示
達成率 ＝リハビリをした時間
設定した時間展望
リハビリの制限や目標の設定が角度の表示だけでなく患者の可能な理学療法士用の画面の実装

動きをアニメーション等で表示

上肢だけでなく可動域が測定可能

リハビリの伸び率などに応じでな関節全てのリハビリに対応

自動的にコメントを入れる機能

A

Group

ẅᐯɼႎἼἡἥἼૅੲ@FUNMED CAL

Voluntary Rehabilitation Support
田澤輝

右田優介
Yusuke Migita

背景

松田栞

Shiori Matsuda

Akira Tazawa

Background

1 日のリハビリ実施時間

40 分以上20 分未満60 分未満17%

20 分以上

26%

昼

夜

29％

約 90％

̶

での自主的リハビリ支援

効果

者が自主的リハビリに対

84％

していない

・理学療法士の処方範囲内

・理学療法士が担当する患

16％

71％

解決策

in 高橋病院

・4 人の病室の場合

45%40 分未満フィールドワーク

自主的リハビリの実施割合

するモチベーションが低・自主的リハビリに対するいと実感̶ している

モチベーションの向上による症状改善提案

Proposal○対象 : 四肢 ( 腕 or 足 ) に症状があるリハビリ患者○目的 : 自主的リハビリのモチベーションを発起・維持・向上
患者用端末画面 ( スマホ等 )リハビリ内容は２つのモード

・練習：理学療法士閲覧不可能でポイントのランキング形式 ( 参加自由 )・測定：理学療法士閲覧可能で可動域の測定を行い、記録として可視化

練習 POINT : 21pt→

38°

参加

・練習の出来栄えによ

2 位 △△

4pt

分ポイント取得

3 位 太郎

3pt

1 位 ○○○ 5pt

可動域

測定

ランキング

9 軸センサー・動画の内容にそって腕などにセンサーを付け＋10°

リハビリ ( 練習 , 測定 )を実施

結果

リハビリ箇所の可動域らず練習をした回数
・ランキング参加は任意
・可動域の結果 ( 角度 )をグラフで可視化
・測定した日付や時間を 9 軸センサーで測定の記録 , 表示理学療法士用端末画面 ( タブレット等 )リハビリ内容設定

名前 : 函館太郎

結果

9 軸センサーとは

年齢 : 21・3 軸ジャイロセンサー
・3 軸加速度センサー
・3 軸地磁気センサー
によって、3 次元での動きを検出

部位 : 肩・患者の情報を入力

・患者の症状に合わせ・記録のみ閲覧可能

リハビリ内容を決定

今後の活動
Future Works

8~10 月

11 月

12 月

1月

2月

試作

プロジェクト発表会

成果報告会、報告書作成

最終報告書提出

病院への成果報告

Trial productProject presentation

Result report meeting, Report presentation

Final report submission

Report meeting to hospitals

病院ヒアリング

札幌でプレゼンテーション

病院 研究機関訪問、デモ

秋葉原でのプレゼンテーション

Get some opinion from a

Presentation in Sapporo

Visit to hospital and research institution,

Presentation in Akihabara

hospital person【2018/ 中間】No.20

Demonstration

IoT と AI で医療・ヘルスケア環境をデザインしよう

担当教員：藤野雄一 , 佐藤生馬 , 南部美砂子 , 松原克弥

@FUN

MED CAL

GroupB安藤 魁将
Kaisho Ando

背景

認知症高齢者は様々な疾患で他科を受診することがある?
認知症高齢者は認知機能の低下によって治療方針を理解できないことがある伊藤 亜季人Akito Ito

大崎 隼平
Shunpei Osaki

飯田 暁成
Akinari Iida?
医師は認知症高齢者が困っていることを表情の変化が乏しい状態
から読み取る必要がある

医師は認知症高齢者が困っているかを読み取
りにくいため意思疎通できていないことがある

解決策！
認知症高齢者の表情からどの程度困っているかを視覚化する

健常な高齢者の表情と、どの程度困っているかの関連性を明らかにする

この関連性を認知症高齢者の表情分析
における手がかりとする

最終的に医師は認知症高齢者と意思疎通が円滑にできるGroupB

表情から困惑度を視覚化するシステム MED CAL

目的

対象

@FUN

提案

高齢者の表情から困惑度を視覚化し非認知症高齢者（60 歳〜）

意思疎通の手がかりとする

BVS（Bewilderment Visualize System) の手法※理解できなくて困っている度合いを困惑度とする

カメラで撮影
表情に応じて困惑度を推定
困惑度をフェイススケールでリアルタイムに表示

深層学習による困惑度推定手法

開発環境と CNN アーキテクチャ
OS：Ubuntu 18.04
開発ツール：DIGITS 5.0.0
ライブラリ：Caﬀe 0.15.13

思考中の表情CNN アーキテクチャ：AlexNet

無表情

困惑度に応じたクラス分類
・困っていない表情
・普通の表情困っていない普通・困っている表情

困っている

・無表情

結果・考察

画像データ取得方法
1. 実験参加者（36 名 ) にいくつかの問題を提示
2. 問題について考えている際の表情を撮影
3. 問題の回答後に回答に対する確信度を答えてもらう
4. 問題が提示される直前を「無表情のデータ」、
回答の直前を「思考中の表情データ」とし取得
5.「思考中の表情データ」を確信度に応じて分類

36 名の画像 ( 約 8000 枚 ) データセットで深層学習を行なった結果、困惑度推定の適合率は 50％未満であった。
そこで 1 名の画像 ( 約 320 枚 ) データセットで深層学習を行なった結果、困惑度推定の適合率が 70％以上となった。
複数人の画像データセットで深層学習の適合率を高めるには、画像枚数を増やす必要があると考える。

展望
精度の向上
・画像データ数の増加
・転移学習の利用

表情以外のデータ活用
・表情以外のデータを活用- バイタルデータ
- 感情

最終目標
・認知症高齢者への適用
・医療現場への導入

B

Group

認知症患者への医療同意の支援

安藤

現状

大崎

魁将

隼平

伊藤

Shunpei Oosaki

Ando kaisho

背景

Background@FUN

Support for medical consent to patients with dementia

亜季人

飯田

Akito Ito問題?

MED CAL暁成

Akinari Iida

解決策

効果

80％

特に他 科 の医師は認知症患者と意思疏通できているかわからない

認 知 症 患 者と医 師 は
コミュニケーションが困難

表情から認知症患者の意思を確認できれば良い

医 師 は 認 知 症 患 者と意思疎通が容易提案

Proposal

認知症患者の表情から感情と理解度を視覚化するシステム
VeCS (Visualizes emotion and Comprehension System)
目的：医師と認知症患者の意思疎通
VeCS の概要
撮影した動画から

amazon rekognition によって画像を切り取る

をグラフなどを用いて視覚化

感情、顔ランドマークを抽出

理解度算出の手順

三村淳（2000）表情から得られる理解度の推定システム

電気学会論文誌 C 120,2,273-278.

そ れぞ れ の 特 異 点 か ら

誤差逆伝播法で学習させたから特異点を決定

これを表情情報とする

表情情報を入力し理解度を顔の重心までの距離を求める

特異点を決定医師と患者間の意思疎通が可能

学習データの取得方法

を参考

目、眉、口 の 輪 郭 に着目し顔ランドマーク

感情と理解度の視覚化により理解度を算出し感情と理解度

1. 実 験 として 被 験 者 に 問 題( 医療に関連 ) を解いてもらう
2. その際の顔を撮影
3. 下記をニューラルネットワークに学習させる⑴感情⑵表情情報⑶＊複 数 人の顔を合わせる事で学習データ量が増加

ニューラルネットワークに
算出

イメージ
G= 重心
d= 重心から特異点までの距離
E= 目頭間の距離

表情情報

出力

入力

感情

理解度

ニューラルネットワーク

d を E で割ることにより正規化

今後の活動
Future Works

8月

9月

10 月

11 月

12 月

1月

2月

試作

プロジェクト発表会

成果報告会、報告書作成

最終報告書提出

病院への成果報告

Trial productProject presentation

Result report meeting, Report presentation

Final report submission

Report meeting to hospitals

病院ヒアリング

札幌でプレゼンテーション

病院 研究機関訪問、デモ

秋葉原でのプレゼンテーション

Get some opinion from a

Presentation in Sapporo

Visit to hospital and research institution,

Presentation in Akihabara

hospital person【2018/ 中間】No.20

Demonstration

IoT と AI で医療・ヘルスケア環境をデザインしよう

担当教員：藤野雄一 , 佐藤生馬 , 南部美砂子 , 松原克弥

Virtual Pet による入院患児支援アプリ

GroupC背景

鶴田直也

患児にとって入院生活や病院での治療は大きなストレス→患児が抱えている 3 つの負の感情( 不安・恐怖・孤独 )課題抽出のための現場調査

＠市立函館病院小児科

1 日小児外来で見学

看護師へのヒアリング

MED CAL加藤景也

Naoya Tsuruta

長期入院患児の現状@FUN

Keiya Kato

戸田和貴
Kazuki Toda

紗希

従来の患児支援方法

問題点

人形を用いたプレパレーション

病院でのストレス
治療内容に対しての不安
親と離れる治療に対する恐怖
普段とは違う入院生活に対する< 特徴 >・愛着のある対象が治療の説明をすること
で治療に対してモチベーションが向上

PC ソフトによるプレパレーション< 特徴 >・アニメーションを用いることで患児が理解しやすい説明が可能

孤独・豊富な活用が可能

治療に対するモチベーションの低迷
起床就寝や勉強時間などの生活リズムの乱れ解決策

従来の支援方法を取り入れた手法
バーチャル上でのキャラクター

治療に対する前向きな意欲が大切

常に一緒にいると感じられるもの

起床就寝や勉強時間に問題有提案

林Saki Hayashi

として AppleWatch を利用

Virtual Pet(VP)*¹ による入院患児支援アプリ「NoA」

最終目標

患児の入院生活の充実
患児の治療へ取り組む姿勢の向上

目的
不安・恐怖・孤独を軽減
モチベーションの向上・生活リズムの維持

対象

4 才から 10 才の長期入院患児使用時の状況
AppleWatch

患児が入院中に着用

iPhone

患児の親のスマホにインストール
患児の入院生活の時間を設定*1 Virtual Pet: バーチャル上で常に一緒にいる存在

GroupC

VP による入院患児支援アプリ@FUN

MED CAL

機能の概要
治療に対する不安を軽減するために、事前に治療手順を説明する機能を実装
親と離れる治療に対する恐怖を軽減するために、応援機能を実装
入院生活の孤独感を軽減するために、常に一緒にいる存在の VP に愛着関係を形成
治療に対するモチベーションを維持・向上するために、ご褒美機能を実装
入院生活のリズムを維持するために、スケジュール機能を実装

機能
起床

検査

7:00

10:00

おはよう！
朝の時間だよ。

自由時間

14:00

就寝

16:00

応援

目覚まし
VP が朝の挨拶

勉強

勉強
VP が勉強を声かけ治療中に VP が応援
治療終了後、NoA コインを獲得

21:00
お着換え
ショップで購入したもので着せ替え可能

勉強の時間だよ
僕と一緒に勉強しよう

朝食
VP が朝食の挨拶
ご飯の時間だよ
残さず食べようね

歯磨き

VP が歯磨きの声かけ

歯磨きの時間だよ

検査手順
治療手順をアニメーションで再生

ショップ
溜まったコインで購入

睡眠

綺麗に磨こうね

VP が夜の挨拶
充電をすると睡眠画面に遷移薬
VP が薬の声かけおやすみ！

薬の時間だよ
頑張って飲もうね

展望AppleWatch でのアニメーション
AppleWatch でアニメーションを再生
ビーコンを用いて再生を自動化

会話・アニメーション
VP と患児の会話機能を実装
会話に合わせたアニメーションを実装

ゲーム要素を持つ機能

今後

機能を実装

提案手法の有用性を証明

クイズやじゃんけんなどのゲーム要素の岩手医科大学で本アプリを提案

C

Group

Virtual Pet による入院患児支援@FUNMED CAL

Child patient support by virtual pet

鶴田直也

加藤景也

Naoya Tsuruta

戸田和貴

Keiya Kato

林 紗希

Kazuki Toda

Saki Hayashi

背景

Background
Virtual Pet(VP) により患児が抱えている

入院患児にとってそれらの感情を軽減

3 つの感情病院での治療は入院生活や治療に対して主体的に不安

大きなストレス

恐怖

取り組めるようになる

孤独
VP: バーチャル上で常に一緒にいる存在

提案

Proposalノア

VP による入院患児の不安・恐怖・孤独軽減アプリ「NoA」

Group

Group

対象 : 小学校低学年の入院患児
スマートウォッチ ( 患児 )スマートフォン ( 親 )・親と患児が離れている時

・日常生活

患児と VP が一緒に過ごし

いただきます！

検査の予定や患児に対してのメッセージを生活の中でのコミュニケーション・効果
VP に愛着が湧く

スマートウォッチに送信
10 : 00 ~ : ちゅうしゃ

・検査前

13 : 00 ~ : えむあーるあい

・検査中

VP がバーチャル上でぼくがやってみるね

具体的な検査や処置のアニメーションを用いて検査や処置を先に受ける
その後、VP が検査や処置を受けた上での前向きな感想を述べる
・効果

10 : 00 ~ : ちゅうしゃ

15 : 00 ~ : れんとげん

13 : 00 ~ : えむあーるあい

送信15 : 00 ~ : れんとげん

検査機器 や検査室にビーコンを設置
スマートウォッチと・親と患児が一緒にいる時

Bluetooth 接続し、検査に適したアニメーションを開始

VP の見た目を変更可能
・効果

検査中に患児に対しVP に愛着が湧くての激励や検査から親と一緒にすることで話の話題になる

視線を外す
・効果

検査に対しての恐怖が軽減し、安心感を提供検査を乗り越えることが可能

今後の活動
Future Works

8~9 月

10〜11 月

12 月

1月

2月

アプリ本体の作成 Create application body

成果報告会

最終報告書提出

病院への成果報告

試作 Sample product

札幌での発表会 Presentation in Sappro

Report presentation

Final report submission

Report meeting to hositals

病院ヒアリング

プロジェクト発表会 Project presentation

UI の検討 Considerring the UI

Get some opinion from a hospital person【2018/ 中間】No.20

IoT と AI で医療・ヘルスケア環境をデザインしよう

秋葉原での発表会
Presentation in Akihabara

担当教員：藤野雄一 , 佐藤生馬 , 南部美砂子 , 松原克弥

疲労感の可視化@FUN

MED CAL

今
野
了
輔
さ
よ
う
な
ら

!"#$%&'(!"#)%*+,-.$-+/.0"$%&'(

GroupD

今野了輔
Konno Ryosuke

白波瀬航

Wataru Shirahase

谷誠人
Makoto Tani

松本大知

Daichi Matsumoto

背景
現状

生活習慣病を予防し、寿命を延ばすだ
けでなく、いかに健康に生活できる期間を延ばすかに関心が高まっている。

健康管理のため自分の心拍、消費カ
ロリー、歩数などの数値をモニタリングしている人が増加している。

問題

既存のアプリの問題点
・効率的な運動を支援する機能がない
・過度な運動を警告し、怪我を予防する機能がない
・自分のストレスを手軽に把握する機能がない

解決策

・運動許容度の可視化による効率的な運動の支援
・運動許容度の可視化による怪我の予防
・ストレスを客観的に把握し生活習慣病を予防
以上 3 点を可能にするアプリケーションの開発

健康寿命の増進

GroupD

Viscator (Visualize Sence Indicator)

提案
目標

対象

運動許容度とストレスの可視化アプリによる健康寿命の増進

18 歳から 50 歳の健常者
運動許容度とストレス可視化の流れ

Viscator

・運動許容度を可視化しペースの調節による効率化
・ストレスを可視化し予防

hitoe( 心電計測器 )ユーザの運動許容度の可視化
100

ユーザのストレスを可視化

・心電

・RRI

・心拍

・運動許容度・動作

ユーザ

スマートウォッチ

スマートフォン

運動許容度の可視化

ストレスの可視化※運動許容度…ユーザが疲労の限界まで運動を継続できる運動推定量を百分率で表したもの

ストレスを 5 段階の顔で独自に定義

運動許容度の目安
弱い運動

71

100

適度な運動

31

70

「その調子！」

過度な運動

1

30

「ペースダウン！」

ストレスの目安「ペースアップ！」

強

3

4:54

2

1

100

4:54

1

3

1. 画面を 1 秒押す

1. 走りだすと計測開始

2. 5 分間安静にして待つ

2. 5 分程度のランニング

3. 計測終了時振動で告知

3. 運動を終えると計測が終了

2. 振動と「Letʼ s take a break」画面で告知
3. 画面をタッチすると消える

restSDNN×0.7)×100

restHR = 安静時の心拍数

MaxHR = 運動目標心拍数 = 208−年齢 ×0.7
activeSDNN = 運動時の隣接する心拍間隔の標準偏差restSDNN = 安静時の隣接する心拍間隔の標準偏差S =100 ー (自覚的運動強度（運動中の「きつさ」の値を年齢と心拍から導出した値）

同年齢では運動慣れ不慣れは考慮されていない
運動許容度（個人差に対応）
を定義

nowSDNN)×100
restSDNNs = ストレス値
nowSDNN = 現在の隣接する心拍間隔の標準偏差restSDNN = 安静時の隣接する心拍間隔の標準偏差
ポアンカレプロット上の RRI の標

1.5

RRIｋ+1[ ㎳ ]×activeSDNNET(Exercise tolerance) = 運動許容度
nowHR = 現在の心拍数

1. ストレス顔が青または紫になる

ストレス値の導出

運動許容度の導出
MaxHR−restHR

stop!!

100② 運動時の心拍を測る

ET＝(1−

3

2
Letʼ s take a break① 安静時心拍を測る

nowHR−restHR

弱

過度のストレス警告

チュートリアル2※RRI(RRInterval)…心拍の変動時系列データ

ストレスの可視化機能

運動許容度の可視化機能

1

@FUN

MED CAL

1.3

ストレス
負荷時

1.1

0.9

0.7

準偏差を安静時の標準偏差と比較

安静時

0.5

0.3
0.3

0.5

0.7

0.9

1.1

1.3

1.5

RRIｋ[ ㎳ ]展望より正確により多くの個人に合う値を導出

相手のストレスや運動許容度を観察する

GroupD

疲労度の可視化@FUN

MED CAL

Visualize degree of fatigue

60

谷 誠人

松本大知

Makoto Tani

今野了輔

Daichi Matsumoto

Ryousuke Konno

白波瀬航

Wataru Shirahase

背景

Background

生活習慣病予防して健康寿命を伸ばしたい

健康管理のために自分の心拍、消費カロリー、歩数などをモニタリングしている人の増加
BPM

82

現在のデバイス等ではそのようなデータから
自分の心身の状態を知ることは難しい？

バイタルデータの容易な読み取りとその変化を直感的に感じられることはメリットである

提案

Proposal

ユーザの健康寿命の伸長を目的とする体力の可視化アプリ「 Viscator 」

対象者

方法

壮年期から中年期の健常者

体力が「持久力」と「精神的ストレスに対する抵抗力」で構成されていると定義

Target

Method・パーソナルデータの入力
体重

身長

等

九軸センサ

心拍センサ

・バイタルデータを取得

心拍が上昇 or 心拍の揺らぎ
から被ストレス状態と判断

消耗（体力ゲージの数値を減らす）

体力ゲージの数値、回復

心拍が安定 and 心拍の揺らぎ
からリラックス状態と判断（体力ゲージの数値を増やす）

消耗

回復

運動アドバイザー

心拍数が上昇し規定値を心拍数が安静な時やリラックス状態、または・スケジュールの入力

一定時間超えるとゲージを減少させる。

・警告
体力ゲージの減り（大）睡眠中にゲージを増やす。

運動アドバイザーのセリフの設定or以前までのデータを考慮

出力
・体力ゲージ・アドバイザー

過去のデータと比較して

130

過度に運動をしている場合

60

減少値について

回復度合

心拍数の値

リコイルタイムVO2max（歩数から推定）
年齢・運動リマインダー
一定時間以上体力のある

年齢程度の消耗がみられない

性別状態が続いた場合

BMI

性別
HRV

自分の心身の状態を直感的に把握できる。過不足ない運動
へとユーザを導ける。

or

を考慮

加速度センサ効果

過去のデータと比較
して体力を使って

統計データ

いない場合

を考慮

F

今後の活動
Future Works

8~10 月

11 月

12 月

1月

・試作

・プロジェクト発表会

・開発・成果報告会、報告書作成

・病院ヒアリング・札幌でプレゼンテーション・実装・病院 研究機関訪問、デモ【2018/ 中間】No.20

IoT と AI で医療・ヘルスケア環境をデザインしよう

・最終報告書提出

2月
・病院への成果報告
・秋葉原でのプレゼンテーション

担当教員：藤野雄一 , 佐藤生馬 , 南部美砂子 , 松原克弥