AI技術と波形解析による血液透析治療時の流路異常検知システムの開発

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本研究課題の目的は,既存の透析装置で測定可能な透析回路圧力波形解析とAI技術を組み合わせることにより,透析治療中の実血流量,血液粘性度,回路抵抗値 のリアルタイム推定を行い,抜針や回路閉塞等の流路異常を検知するシステムを開発することである。 今年度の代表的な結果として、以下3点について実施した。１．透析回路内圧（動脈・静脈チャンバー内圧）平均値とローラーポンプ特性を用いた、フィルター流量（FF)、返血流量（Fv）推定法を考案し、その推定精度を検討した。この評価法を用いることにより、各流量の推定精度を評価したところ、新たにセンサを設置することなく、回路内圧から推定誤差10%以内で実血流量を推定可能であることを確認した。２．血流比（Flow Ratio＝FF/Fv）を用いた流路異常の検出法を考案し、透析治療中に発生する流路異常（抜針事故、回路内凝血）を従来法よりも迅速に検知できることを確認し、特許申請１件と学会発表を行った。共同研究者の立花は、上記流路異常検知法を実装したエッジコンピュータシステムの開発を進めている。今後、実際にこのエッジコンピュータシステムを用いて流路異常を検知すると透析装置が停止する機構を新たに作成し、Flow ratioを用いた流路異常を自動的に検知し安全状態を確保できるか検証を予定している。３，共同研究者の逸見は透析装置のモータ駆動音に着目し、事前に正常時と異常時のモータ駆動音のサンプル信号に基づいて透析中の駆動音との類似度を比較し、回路異常の検出を行う手法を考案した。今年度、駆動音信号スペクトル解析のパワースペクトル図を相互相関関数を用いて類似度を比較することで，検出精度の向上が可能であることを確認した。