プロジェクト報告書

Project Report

提出日(Date) 2019/01/16

IoT と AI で医療・ヘルスケア環境をデザインしよう
Design of medical and health-care environments by IoT and AI
1016071 松田 栞 Shiori Matsuda
1. 背景の調査では, 糖尿病や高血圧症および脂質異常症などの生

現在日本の医療は, 高齢化社会, 病院と医師の偏在, 生

活習慣病をもつ人の割合は 40 歳以降に男女とも増加する

活習慣病, リハビリ難民などの様々な問題を抱えている.

傾向にあると報告されている [8]. このことから, 40 台前

これらの問題を解決するには, IT 機器や ICT を活用して医後での生活習慣病予防や健康寿命のさらなる伸長に対す療の質の向上を行うことが重要であると考えられる.

る意識の向上が上述した医療問題の解決に重要である.

日本では, 総人口に対する 65 歳以上の人口の割合が近年, 日本では”リハビリ難民”という言葉をよく聞く.

年々増えている [1]影響で, 要介護者の人口が増え, 介護リハビリ難民とは, 十分なリハビリを受けることのできな需要が増加している. また, 高齢化に伴い認知症患者の増い患者のことを指す. 2006 年 4 月に, 厚生労働省は診療報加が著しく, 介護需要の増加により介護職員の人員不足が酬改定によりリハビリ期間を最大 180 日に制限した [9].

起きている [2]. また, 介護事務所における「従業員の過不これは, 長期間にわたって, 効果が明らかでないリハビリ足」に関する調査結果では, 人材が「不足」と回答している医療が行われている場合が認められたためである. さらに割合は 2009 年から右肩上がりに増加しており, 2016 年の2008 年 10 月からは入院後 6 カ月以内に退院する患者が 6

回答では全体の 62.6％が不足である [3]. このように, 増割を下回る病院への診療報酬が大幅に引き下げられた加の一途をたどる認知症患者や介護者への支援や対応が[10]. これにより, 重症患者の受け入れを断る病院が増え必要である.

た [11]. これらのことから, リハビリが不十分なままであさらに高齢化問題に加え, 地域の医療格差も問題となっっても, 退院させなければならないという現状が問題となている. 平成 28 年の医師調査 [4]によると, 都道府県（従っている. この問題を解決するために, 入院中ばかりでな業地）別の医療施設に従事する人口 10 万対医師数を最もく退院後の自宅でのリハビリ患者の症状改善の促進が必多い県と最も少ない県で比べると 155.8 人もの差がある.

要とされる.

そして, 主たる診療所が小児科の人口 10 万対医師数を最以上の問題を解決するために, 日本の医療現場には医療も多い県と少ない県で比べると 77.7 人の差がある [4]. まの効率化, 質の向上が必要とされる. その手段として, IT

た, 都道府県別の人口 10 万対病院病床数を最も多い県と機器の導入が挙げられるが, それらの導入が満足にされて最も少ない県で比べると「全床数」は 3.1 倍, 「一般病床いない現状から, 2013 年に世界最先端 IT 国家宣言が行わ数」は 2.2 倍となっている [5]. 以上のことより, 現在の日れた. また, 今年の世界最先端 IT 国家宣言の変更により,

本では地域ごとの小児科医師を含めた医師数の差や病床ますます IT の導入が盛んになるであろうと考えられてい数の差などのように, 地域間での医療格差が起きており,る [12]. IT 機器の導入の一例として, 介護職員が行う記録

これら問題は, 少子高齢化が進展する日本では解決してい業務を, タブレットを用いて業務の効率化を図る『絆(高齢かなければならない重要な課題の一つである.

者介護システム)』がある [13]. これは特別養護老人ホー

一方生活習慣病は, 今や健康長寿の最大の阻害要因となムが採用した, 内田洋行 IT ソリューションズがシステムるだけでなく, 国民医療費にも大きく影響を与えている開発を行った業務システムである. しかし, 現状では賛否[6]. 厚生労働省より発表された平成 26 年度の厚生労働白両論があり, 操作が複雑であると感じる職員も多く, 改善書 [7]によると, 生活習慣病と部類される数種の病気が死の必要がある. このように, 医療現場から課題や問題を発因の 5 割強, 医療費の 4 割弱を占めていることがわかる(図見し, 現場に即した改善や解決をしていくことが, これか

1-2). また JPALD(日本生活習慣病予防会)による「2010 年らの医療, 介護の分野には必要である.

国民健康・栄養調査結果の概要」(厚労省)に基づく 2012 年

2. 課題の設定と到達目標

議の結果, テーマを認知症に変更した. これは, 認知症をテ2.1 医療問題について調査, プレゼンテーションーマにしたグループが他にいないこと, グループメンバーの本プロジェクトでは, 日本の医療問題に対する解決策の提内 2 人が認知症をテーマにしたプレゼンを行なっていたため案を検討するために, メンバーの興味がある医療分野に関しである. そして, 京都府立医科大学成本准教授による, 認知て文献, 論文, Web サイトから調査し, 状況把握, 問題発見,症患者の医療同意の課題に関する講義を受けたことで, 医師分析を行い, 問題の解決策, それに伴う効果について 1 人 5と認知症患者間のコミュニケーションの困難さに課題がある分間のプレゼンテーションを 2 回にわたって行った. 第 1 回と考えた. そこで, グループテーマを「認知症患者へのコミュ

目のプレゼンテーションでは, 「新人看護師支援」, 「リハニケーション支援」と設定した.

ビリ支援」, 「認知症」等のテーマがあげられた. プレゼン・「看護師」→「Virtual Pet による入院患児支援」

テーション後, 教員とメンバーからフィードバック得た. そ看護師グループとしてグルーピングを行ったが, 1 ヶ月間のフィードバックを踏まえ, 再調査, スライドの修正を行っのメンバーと教員でのディスカッションや市立函館病院でのた. 第 2 回目のプレゼンテーションでは, 1 回目のテーマを掘フィールドワークを通して, テーマを患児支援に変更した.

り下げた者, 新しいテーマを提案した者がいた. 新たなテー

その後, 2015 年度の医療プロジェクトで取り組まれていた長マとして, 「ヘルスケア」, 「保育士支援」「糖尿病」など期入院患児を対象としてプレパレーションを行うアプリケーがあげられた.

ションを多機能化, 実用化したものを本グループの解決策と2.2 グルーピング

すると意見がまとまり, グループテーマを「Virtual Pet によ個人の調査から提案されたテーマを書き出し, 大まかな分野に分け, 各自が興味のある分野に分かれるという形式でグる入院患児支援」と設定した.
・「体力」→「心身の疲労度の可視化」

ルーピングを行った. その結果, 「リハビリ」, 「AED」,グルーピング後, 体力を可視化するテーマについてグルー「看護師」, 「体力」の 4 グループに分けられた. 各グルー

プ内で再検討した. その結果“体力“という概念は, 体格, 姿

プでテーマに関する調査, 教員を交えてのディスカッション

勢, 筋力, パワー, 持久力などの身体的要素と, 防衛体力などを 1 カ月程度行い, それぞれのテーマ, 提案を設定した.の精神的要素から構成される上, 多くの外的, 内的要因に影

2.3 テーマ設定

響されるという点であまりに抽象的であり実現に困難が生じ各グループのテーマは以下のように設定された.

ると判断した. そこで, 解決すべき医療問題を生活習慣病で・「リハビリ」→「自主的リハビリ支援」あると設定し, その上で何を可視化する必要があるかを検討

リハビリグループは, リハビリ患者の約 90%は 1 日のリハ

した. 生活習慣病の原因には運動不足や食生活が挙げられる

ビリ時間が 1 時間未満であり, その時間の少なさが問題であが, 精神的ストレスも一つの要因である. そこで, 可視化するとの事実を各種資料から確認した. そこで, 患者が 1 人でる体力の構成要素を運動的要因の“持久力“と, 精神的要因の行うリハビリ(自主的リハビリ)を支援することが重要である“精神的ストレスに対する抵抗力(防衛体力)“と絞った. このと考えた. リハビリの現状を知るために, 高橋病院でフィー

2 つを使用することで, 精神的ストレスによる影響を加味しルドワークを行った際, 理学療法士が指導する患者は自主的た運動による疲労度を数値として表現することができると考リハビリに対するモチベーションが低いと感じた. そこで,

え, テーマを「心身の疲労度の可視化」と改めた.

理学療法士が指導する患者に対象を絞った. これらの情報を下に, 対象者の自主的リハビリへのモチベーションを維持,向上させることを目的とし, 6 軸センサ, タブレットを用いた自主的リハビリ支援ツールを提案する.
・「AED」→「医師と認知症高齢者のコミュニケーション支援」

3. 課題解決のプロセスとその結果各グループで設定した提案の開発を進めた.
・自主的リハビリ支援
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り実感できるアプリをAED グループとしてグルーピングを行なったが, グルー提案し，試作を行った．提案に至るまでには, リハビリの現プで提案したシステムは既存のシステムが多くあった. この状や既存のシステムの調査, フィールドワークを行った. 調ため, グループ内会議でテーマを変更する案がまとまり, 会

査したリハビリの現場では, 1 日のリハビリ時間は 1 時間未満である患者が約 90%いること, 自主的リハビリを行っていアニメーションを用いて患児に声をかける機能を追加した.

ない患者の割合が約 79%であることが分かった. 既存の外来

またプレパレーションを行うアニメーションを作成する際に,リハビリに使用されている IoT を利用したシステムでは, 患

市立函館病院にて小児科の医師, 看護師の方々とディスカッ者がセンサを装着し, 正しいリハビリの動作を促すシステム

ションを行なった. そのディスカッションでは治療の手順のである Moff 測や, Kinect を用いて理学療法士が遠隔で患者確認や患児に声をかける際の注意点等についてお話を伺うこに指示をしてリハビリを指導するシステム等が存在するが,とができた. 得られた情報を元にプレパレーションを行うアどちらも理学療法士がいるという前提でつくられたシステム

ニメーションの作成に取りかかった. 以上の活動を経て, 長であり, 自主的リハビリを支援する既存システムではなかっ期入院患児の入院生活支援アプリケーション「NoA」を完成た. さらにフィールドワークにおいて, 理学療法士, 作業療させた.

法士, 言語聴覚士が指導する現場を実際に見学し, 可能であ・心身の疲労度の可視化れば患者に質問等させてもらう機会をいただいた. ここで,後期では開発期間に十分注力するため, 予め夏季休暇に開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発言語等の予備知識を蓄え, その上で Viscator の開発に取りーションが低いことが確認された. 上記調査やフィールドワ掛かった. また, 実証・評価実験の為の十分なリソースが確保ークを通して本提案に至った. 提案したアプリの機能としてできない為, グループメンバー自ら運動計測を行い, パラメは, 関節の可動域を測定する機能, その測定した数値をグラータの調整も行った. 開発段階で, 使用したウェアラブルセ

フとして見られる機能を定義し, 開発を行った. しかし, 開

ンサでは心拍の変動時系列間隔データである RRI を正確に測発する中でタブレットアプリとセンサの 2 つの端末のみの連定できないことが明らかになった. RRI を用いてストレスを動が困難であり, PC を仲介して連動するシステムとした.

把握する予定であったため, 我々はより精度の高いセンサを・医師と認知症高齢者のコミュニケーション支援追加することにした. しかし精度の高いセンサでの開発は難医師と認知症高齢者のコミュニケーションを支援するため，航し, 実装にいたることができなかった. そこで実装可能で動画から表情を認識し，その表情に対してどの程度困っていある低い精度のセンサを用いてそのデータの粗さを如何にカるかを推定するシステムを提案した．本提案では健常な高齢バーするかを考え, 実装に成功した.

者の表情とどの程度困っているかの関連性を明らかにし，認知症高齢者の表情分析における手がかりとする．その最初のステップとして，対象者を認知症高齢者ではなく，まずは健4. 今後の課題
2 月に東京の秋葉原で行われる発表に向け, 各グループで常な高齢者とした検討を開始し, 最終的に医師と認知症高齢開発を続ける.

者の意思疎通を円滑になることを目標とした．提案したシス・自主的リハビリ支援

テムの機能としては，表情を撮影し，困っている度合いを推達成度が不十分であった 2 点を中心に継続して開発を進め定し, フェイススケールを用いて可視化する．困っている度る. 1 点目は, センサとアプリの直接通信である. 現時点では合いを推定する手法として，深層学習を用いた．深層学習をPC を仲介して行っているため, 使用タブレットアプリとセ行う上で，学習データを集める必要があるため，健常な高齢ンサの 2 つの端末のみで連動するようにセンサや通信方法に者 36 名（男性 18 名，女性 18 名，65~75 歳）に対して画像ついて再度検討し開発を行う. 2 点目は関節の可動域のリアルデータ収集実験を行った．

タイム表示である. 現時点では, アプリ内で操作しなければ・Virtual Pet による入院患児支援表示されない設計になっており, 今後関節の可動域を算出す

後期の開始当初にに市立函館病院, 高橋病院で前期時点での提案について中間発表を行なった. 中間発表では入院患児るアルゴリズムやアプリ設計の再検討をし, 開発を行う.
・医師と認知症高齢者のコミュニケーション支援の生活リズムを整えられるような機能が欲しい等の患児の入完成したシステムは表情読み込みから推定までの動作が重院生活支援を行う機能を求める意見が多かった. よって前期

く，リアルタイム性に欠ける点があるため改善する必要があ

時点での提案を患児の入院生活支援を行えるような提案になる．またテスト画像に対する結果として適合率が低いためフるように修正をしながら開発を行なった. 修正点としてはあァインチューニングを用いた手法等を今後再検討する．現段

らかじめ iphone で設定した時間に AppleWatch 上の NoA が階では健常な高齢者を対象にしているため, 認知症高齢者に対して，どのように適用するかを検討する．

院報告の概況：厚生労働省”.

・Virtual Pet による入院患児支援

Available:https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/iryosd/

現状実装されているプレパレーションを行うアニメーショ

16/. [2018 7 22 アクセス]ンが吸入と採血の 2 種類しかないため, MRI や薬でのプレパ[6]厚生労働省,”厚生労働省-生活習慣病”.

レーションを行うアニメーションを追加する. また治療中のAvailable:https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya

VP による応援機能が現状では患児のもつ AppleWatch に表/kenkou/seikatsu/seikatusyuukan.html. [2018 7 22 アクセス]

示されているボタンを押すことで応援を始めるものとなって[7]厚生労働省,”厚生労働省-厚生労働白書”, 2016.

いるが, その機能を親の iPhone 側から応援を始められるよう

Available:https://www.mhlw.go.jp/wp/hakusyo/kousei/14/bな機能に変更する.

ackdata/index.html. [2018 7 22 アクセス]

・心身の疲労度の可視化[8]JPADL(日本生活習慣病予防協会),”40 歳以降で生活習慣心身の疲労度の可視化予備実験を行ったのはグループメン病が増加【2010 年国民健康・栄養調査】”, 2012.2.2.

バーのみであり, 妥当性の検討が不十分である. したがってAvailable:https://www.mhlw.go.jp/shingi/2008/05/dl/s0516-

予備観察を継続した後, 実験のデザインを決定, 評価実験を

9e.pdf. [2018 7 23 アクセス]

開始した後, 考案アルゴリズムの妥当性を検討し, 調整する.

[9]厚生労働省,”平成 18 年度診療報酬改定の概要について”,

また, このアプリケーションは現在搭載されているセンサ精2006.

度に依存しているため, センサ精度の向上によるアプリケー

Available:https://www.mhlw.go.jp/shingi/2006/02/dl/s0215-

ションの再プログラムの必要性も懸念すべきである. そこで,

3u.pdf. [2018 7 23 アクセス]

今後ウェアラブル端末搭載のセンサ精度が向上したと仮定し[10]厚生労働省,”平成 20 年度診療報酬改定の概要について”,た環境で開発を行う為, LED 型の心拍センサではなく, ウェ2008.

アラブル型の心電計測器を用いた開発を行う. そして最終的

Available:https://www.mhlw.go.jp/shingi/2008/05/dl/s0516-には, フィットネスアプリケーションとしてローカルな形と9e.pdf. [2018 7 23 アクセス]して定義した本アプリケーションを, 他者とのデータの共有[11]上昌広,”リハビリ難民の救世主となるか 私費リハビリのという形でよりグローバルなアプリケーションへと進化させ可能性”, 2017 5 19.

ることが今後の課題である.

Available: https://goo.gl/RlBi16. [2018 7 23 アクセス][12]政府 CIO ポータル,”世界最先端デジタル国家創造宣言・参考文献

官民データ活用推進基本計画”.

[1]総務省,”国勢調査”,2015.

Available: https://cio.go.gp/data-basis. [2018 7 24 アクセス]

Available: https://goo.gl/oRmevH. [2018 7 23 アクセス][13]”直感的なタブレット操作で煩雑な記録業務を改善”.

[2]”認知症の人はどのくらいいるのですか？”,.

Available:https://www.uchida.co.jp/system/welfare/case/teit

Available: https://www.ninchisho-forum.com/knowledge

oku.html. [2018 7 23 アクセス]/kurashi/003.html. [2018 7 23 アクセス][3]”人手不足にあえぐ介護業界, 原因は”やはり”賃金にある！ 処遇改善 加算も虚 しく響く 中 , 抜本 的な改革 は可能か？”,2017 8 9.
Available:https://www.minnanokaigo.com/news/kaigogaku/no299/. [2018 7 21 アクセス][4]厚生労働省,”平成 28 年(2016 年)医師・歯科医師・薬剤師
調査の概況：厚生労働省”, 2017 8 9.
Available:https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/iryosd/
16/. [2018 7 22 アクセス][5]厚生労働省,”平成 28 年(2016 年)医療施設(動態)調査・病