健康寿命の延伸に向けた人工知能による動作解析と運動器障害発生予測システムの構築

ヒトの運動分析はスポーツ外傷、更には運動器障害の発症、進行リスクを予見する機能評価として現在まで多くの研究がなされてきた。しかしながら、ヒトの運動計測、解析には多くの人的労力、さらには複数の特殊な赤外線カメラシステムから構築される計測装置等に高額なコストが必須であり、広く社会に普及するには限界があった。近年、情報工学分野で発展の目覚しい人工知能（AI）のdeep learningによるパターン認識技術は、一般的なビデオ映像からヒトの分析点を同定可能なところまで認識精度が向上した。この技術を運動分析に応用することで現在まで解決できなかった、動作解析に伴う人的労力やコストの問題を解決し得る。即ち一般的なビデオ映像を用いた動作解析方法を確立できると考えられる。我々の研究により現在、AIによる動作解析技術（AI解析）を臨床応用可能な段階まで進めることができた。具体的には、従来の三次元動作解析システムとの比較により妥当性を検証し、精度や技術的な問題点を明らかにした。さらに臨床家が使用しやすいユーザインターフェースの構築に成功し、ソフトウェアが稼働できる状態となった。本手法の確立と妥当性検証も終了し、現在、国際英語論文を投稿中である。本論文では、様々な動作を「AI解析」、「ヒトの視覚的同定を数値化することによる解析」、「三次元動作解析（光学式モーションキャプチャ）」にて計測・比較検討し、kinematicsデータの差異、相関について報告している。本研究成果の社会実装も進んでおり、現在複数の医療施設や研究機関との共同研究が進捗中であり、今年度の学会発表も予定している。

ヒトの運動分析はスポーツ外傷、更には運動器障害の発症、進行リスクを予見する機能評価として現在まで多くの研究がなされてきた。しかしながら、ヒトの運動計測、解析には多くの人的労力、さらには複数の特殊な赤外線カメラシステムから構築される計測装置等に高額なコストが必須であり、広く社会に普及するには限界があった。近年、情報工学分野で発展の目覚しい人工知能（AI）のdeep learningによるパターン認識技術は、一般的なビデオ映像からヒトの分析点を同定可能なところまで認識精度が向上した。この技術を運動分析に応用することで現在まで解決できなかった、動作解析に伴う人的労力やコストの問題を解決し得る。即ち一般的なビデオ映像を用いた動作解析方法を確立できると考えられる。我々の研究により現在、AIによる動作解析技術（AI解析）を臨床応用可能な段階まで進めることができた。具体的には、従来の三次元動作解析システムとの比較により妥当性を検証し、精度や技術的な問題点を明らかにした。さらに臨床家が使用しやすいユーザインターフェースの構築に成功し、ソフトウェアが稼働できる状態となった。本手法の確立と妥当性検証も終了し、現在、国際英語論文を投稿中である。本論文では、様々な動作を「AI解析」、「ヒトの視覚的同定を数値化することによる解析」、「三次元動作解析（光学式モーションキャプチャ）」にて計測・比較検討し、kinematicsデータの差異、相関について報告している。本研究成果の社会実装も進んでおり、現在複数の医療施設や研究機関との共同研究が進捗中であり、今年度の学会発表も予定している。