入院患者の状態をカメラで認識、看護負荷を軽減――富士通研が新技術

　株式会社富士通研究所（以下、富士通研）は13日、カメラによる患者の状態認識技術を開発したと発表した。カメラを用いて入院患者のベッドでの起き上がり、立ち去りやベッド上での行動を高精度に検知。病院や介護施設における看護業務負荷を軽減する。

　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。この対策として従来用いられている、人の重さの圧力を検知するセンサーでは、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という。

　こうした課題を解決すべく、今回、（1）カメラで撮影した患者の頭部を認識して追跡する高精度な起床・離床センシング技術と、（2）カメラ画像から看護師が注意すべき患者の行動を可視化する技術を開発した。

患者の状態認識技術

　（1）については、「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、高精度な頭部認識が実現するという。

患者の状態と遷移関係

　ただし、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という。そこで動き情報を利用した誤検出低減の仕組みを採用した。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。そのうち起床・離床と思われる動きを取った候補を頭部と確定。確定後に動きが止まった場合などは再び頭部候補に戻して改めて観測を継続することで、枕や布団などを誤認識してもすぐに確定を解除し、再び患者が動いたときに正しい頭部を認識できるようにした。

　（2）については、医療従事者などの意見を参考に、就寝中の通常の動きと注意すべき動きを以下のように定義。この2つの行動を画像から算出した患者の動きの大きさと回数などから判別する。

　新技術の開発に伴い、玉川病院の協力および入院患者・家族の同意の下、離床行動の検知と行動の可視化に関する実証実験を行った。起床・離床センシングでは患者2名を各4日間、のべ184時間の全離床行動を確認し、従来の圧力式センサーよりも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、のべ176時間にわたって評価し、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とのこと。

　富士通研では、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年度に同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への適用も視野に入れ、研究開発を進める。