AI制御センサ､｢スマート｣病院で生命を救える

November, 30, 2020, Stanford--コンピュータ科学者と医者が、「環境インテリジェンス」を患者が存在する空間に構築することで、致命的な医療過誤を減らす方法を研究者が説明している。

米国では、医療過誤で毎年40万人が死亡しているが、こうした死亡の多くは、電子センサや人工知能を使うことで防げる。医療専門家が、プライバシーを尊重しながら結果を改善する方法で脆弱な患者のモニタと処置に役立てる。

Arnold Milstein教授は、コンピュータ科学教授Fei-Fei Li、院生Albert HaqueとともにNatureに､ヘルスケアにおける｢環境インテリジェンス｣領域を見直す論文を発表した｡:Zt～ 改善する目的で幅広いことを行えるAIシステムを備えたスマートな病室を作るための学際的な取り組みである｡例えばセンサとAIは､病室に入る前に手を消毒していない医師や患者の訪問者に直ちに警告を発する｡AIツールはスマートホームに組込可能である｡そこでは､虚弱な高齢者の差し迫った健康危機を技術が控えめにモニタすることができる｡また､在宅介護人､遠隔の医療関係者および患者自身に､タイムリーに救命介入するように促す｡

｢われわれは病室看護の複雑さと競っている｡最近のカウントでは､病院の新生児集中治療室医師は､1日に600病床を患者毎に担当している｡技術支援がなければ､この量の複雑な活動の完全実行は､最も誠実な臨床チームに期待される合理性を著しく超えている」と医学教授、スタンフォードCERCディレクタ、Arnold Milsteinは話している。

AIでガイドされる不可視光
　Haqueによると､その分野は2つの技術トレンドの融合に大きく依存している｡高リスクケア提供環境に組みこめる安価な赤外センサの利用､およびヘルスケアで特殊AIアプリケーションの訓練のためにセンサインプットを利用する方法としてマシンラーニングシステムの登場｡

赤外技術には2タイプある｡最初はアクティブ赤外､､TVリモート制御で用いられる不可視光ビーム｡しかし､TVリモートのように､単に一方向に不可視光ビームを送る代わりに､新しい赤外システムはAIを使い､不可視光線が光源に戻ってくる時間を計算する､人または物体の3D輪郭をマッピングする光ベースのレーダーである｡

そのような赤外深度センサは、すでに病室の外側で利用されている。例えば、人が入室前に手洗いをしたかどうか、していなければ警告を発する。スタンフォードのある実験では、ドアのそばのタブレットコンピュータが、衛生障害が起こった時に、テスト用に緑の画面が赤、あるいは他の警告カラーに移行するのを示す。研究者は聴覚警告を利用することを考えていたが、医療のプロは違う考えをアドバイスした。「病院は、すでにブザーとビープ音があふれている」。Milsteinは、「医者との面接でわれわれの人間中心設計は、視覚的キューの方が、より効果的であり、迷惑でないことが分かった」と話している。

これらのアラートシステムが、院内感染したICU患者の数を減らすことができるかどうかを、これらのシステムはテストされている。院内の他の人々が感染予防プロトコルを完全順守することに失敗したために、患者によって引き起こされた死に至る可能性の病気の院内感染である。

赤外技術の第2のタイプは、パッシブディテクタである。暗視ゴーグルが身体の熱が発する赤外線から熱画像を生成する類のものである。病院の環境では、ICUベッド情報の熱センサによってAIを管理し、シーツ下の痙攣、身もだえを検知し、臨床チームメンバーが、常に部屋から部屋に動き回ることなしに切迫した健康危機を警告することができる。

これまでは、研究者は、スマートフォンなど、高精度ビデオセンサの利用を避けてきた。ビデオ画像の取得が、医者や患者のプライバシーに不必要に侵入するからである。「赤外センサで提供されるシルエット画像は、多くの臨床的に重要なアプリケーション向けのAIアルゴリズムのトレーニングに十分な精度である」とHaqueは話している。

住居環境で環境知能システムによる常時モニタリングを使って、重病の手掛かり、事故の可能性を検出し、介護者にタイムリーな介入をするように警告を発することができる。例えば、虚弱な高齢者の動きが緩慢になったり、食事の仕方がいつもと違ったりする時、そのような挙動は鬱の前兆であり、倒れる可能性が大きくなる、危険な健康危機の急速な発生の前兆となり得る。研究者は、活動認識アルゴリズムを開発している。これは、赤外センシングデータを選別して、習慣的行動の変化を検出し、介護者が患者の幸福をより包括的に見ることができるようにする。

プライバシーは、家庭、アシスト生活環境および老人ホームでは特別な関心事であるが、「病院や日常生活空間から得られる暫定的な結果から、環境センシング技術が、医療過誤を抑制するために必要なデータを提供できることを裏付けている」とMilsteinは話している。
(詳細は、https://engineering.stanford.edu)