医療現場を邪魔しないロボット用AIナビゲーション

医療従事者の負担軽減のため、資材搬送や物資補充の業務など医療現場で働く自律移動型ロボットの利用ケースが増えている。しかし、救急の治療室など人の流れが過密な場所や、一時的であれ患者が廊下に配置されるような環境では、ロボットが治療の妨げにならないように配慮するナビゲーションシステムが必要となる。

5月30日~6月5日まで、中国西安で開催予定の学会 International Conference on Robotics and Automation(ICRA 2021)では、米カリフォルニア大学サンディエゴ校のチームによる研究成果「救急部におけるモバイルロボットのソーシャルナビゲーション」が発表される。同研究では、「Safety Critical Deep Q-Network(SafeDQN)」というAIシステムによって、空間内の人の集まり、人がどれだけ速く・急に動いているかをアルゴリズムが判定し、その邪魔にならない移動経路をロボットへ指示する。アルゴリズムは、「Trauma: Life in the ER」や「Boston EMS」といったYouTubeにアップされている医療系のドキュメンタリー番組など、約700本のビデオセットから訓練された。

研究チームによると、SafeDQNは従来のナビゲーション手法3種と比較し、救急部を模擬した環境で、最も安全かつ迅速な移動経路を生成できた。人間が中心となる環境で動作する「ソーシャルロボット」にとって、安全性は最も重視される要素である。同システムの発展によって、複雑な病院環境とそこで働く人々の活動を理解して動くことのできるロボットが、患者の生命予後改善に貢献する将来像が期待される。

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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、SBI大学院大学客員准教授、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。