AIと多点型膀胱内尿量計測回路を組み合わせた尿失禁予防システムの開発と評価

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新型コロナウィルス感染症は医療・介護・福祉の現場に大きな影響を及ぼしており、各機関は感染拡大防止を徹底しつつサービスを提供することが求められている。特に慢性的な人材不足に悩まされている高齢者介護の現場では、感染症対策に配慮した排泄ケアが大きな課題となっている。本研究では「人工知能と膀胱内尿量計測回路を組み合わせた排尿予測システムを開発し医療・介護現場の負担を軽減すること」を目的とする。排尿時期を予測し尿失禁を回避することは皮膚病や感染伝搬等の予防にも有用である。具体的目標を以下に示す。【１】人工知能を用いた時系列データ解析により排尿時期を予測する学習モデルを開発する。【２】学習に必要な生理データを測定するための多点位相差計測回路を開発する。本研究で提案する排尿予測システムは、排尿時期の予測に人工知能を用いることで利用者によって異なる排尿閾値を自在に設定できる点において新規性・有用性が高いといえる。本年度の実績は、多点位相差計測を実現するための回路構成について比較・検討し、まずは2箇所の位相差を同時に測定する回路を提案し、ディスクリート部品を用いた実験により動作を検証したことである。また、システム全体の集積化を目標に、フィルタや増幅部などの回路構成の簡素化について実験により検討を行ったほか、微小位相差計測回路に用いるオペアンプの設計・試作を行ったことである。本研究に関連する学外発表は6件行った。