富士通研究所は5月13日、カメラを用いて入院患者のベッドでの起き上がり、ベッドからの立ち去りやベッド上での行動を検知する患者の状態認識技術を開発したと発表した。

病院や介護施設において、看護師が気付かないうちに入院患者がベッドを離れて徘徊・転倒する事故や、痛みなどで寝つけないなどの状況に看護師が気付くのが遅れることがある。すでに、人の重さの圧力を検知するセンサーが導入されているが、寝返りに反応してしまうなど検知がうまくいかない場合があり、看護師が頻繁に確認する必要があった。

今回同社が開発したのは、患者の頭部を認識し、追跡することで、徘徊・転倒の予兆行動である起床・離床を認識する起床・離床センシング技術と、もぞもぞして眠れていない、暴れているなどの患者の注意すべき行動を検出して表示する行動の可視化技術。

患者の状態認識技術

同社ではベッド上での患者の状態を、患者の姿勢に応じて5つに分類し、その遷移関係を定義。患者の頭部の見え方は状態に依存するため、あらかじめ状態ごとに頭部の現れる位置を設定し、状態ごとに、その位置での頭部の見え方(向きや大きさなど)に限定した学習データを作成した。

認識時は、遷移関係に基づいて現在の状態と次に起こりうる状態に限定した学習データを使用し、認識に用いる学習データを患者の状態に応じて選択することで、高精度な頭部認識を実現した。

患者の状態と遷移関係

ただ、患者の状態に応じた学習データの選択を行っても、枕や布団などを誤って認識してしまう場合があるため、患者が起床・離床するときには必ず動きを伴う点に着目し、画像内で頭部の可能性のある複数の領域を頭部候補として抽出。複数の候補の中から起床・離床と思われる動きを行った頭部候補を頭部と確定し、動きがない場合や確定後に動きが止まった場合は、再び頭部候補に戻して、改めてすべての頭部候補の観測を継続する。

こうすることで、枕や布団などを誤認識しても起床・離床とは異なる動きとなるためすぐに頭部の確定が解除され、患者が動いたときに正しい頭部を認識できるという。

同社では、玉川病院の協力のもと、離床行動の検知と行動の可視化に関する実証実験を実施。起床・離床センシングでは、患者2名を各4日間、延べ184時間での全離床行動を確認し、従来の圧力式センサーが77%であったのに対し、起床・離床センシング(本技術)は95%の離床検知性能を発揮し、高い性能を実現できたことを確認したという。

また、行動の可視化においては、患者3名、述べ176時間に渡って評価し、91%の精度で注意すべき行動が正しく可視化できていることを確認した。

富士通研究所では、看護師への緊急報知システムや電子カルテシステムと連携する見守りシステムなどの実現に向け、2015年度に本技術の実用化を目指す。さらに、病院や介護施設だけでなく、高齢者向けの在宅サービスなど、在宅での介護・看護への適用も視野に入れ、本技術の研究開発を進めていく。