音で身体の動きをモニターする深層学習技術

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音を信号変換するマイクロフォンにより、人が座っているのか立っているのか、あるいは転んでいるのかを識別できるAI技術が開発された。入院患者の転倒予防に役立つ可能性があり、新しい技術には医療現場からの注目も集まる。

Natureに公開された記事によると、中国の武漢理工大学(Wuhan University of Technology)などの共同研究チームは、人間の可聴域を超えた周波数帯を持つ音波を捉え、周辺環境による反射音から室内の活動状況を知ることのできるAI技術を開発したという。

ビデオによるモニタリングは患者の様子を最も正確に把握することができるが、プライバシーの著しい喪失が問題ともなる。今回紹介された技術は、プライバシーと患者の安全性を共存させ得る技術として、今後の展開への期待も大きい。

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TOKYO analytica
TOKYO analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。
The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。

1. M.Okamoto MD, MPH, MSc, PhD
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員を経て、東京大学特任研究員など。専門はメディカルデータサイエンス。

2. T.Sugino MD
防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。