高齢者の介護サポートのための遠隔モニタリングシステムの開発

本研究では、「病院での入院患者や介護施設の入所者の安全性の確保」、および「看護師・介護スタッフの作業の効率化による負担軽減」の２つを目標として、IoT用の近距離無線通信の一つであるZigBee無線を用いて、患者や要介護者の現在位置や活動情報を離れた箇所にあるステーション（モニタリングルーム）でリアルタイムにモニタリングするシステムの開発を行っている。本年度は、新規に設計したマイコン搭載型の壁設置型無線デバイスと監視対象者が携帯する小型化したポータブル無線機器を用いて、実際の病院内で電波強度を用いたモニタリング実験により位置推定の検証を行った。ただし、新型コロナウィルスの影響により当初予定していた回数の予備実験、および実際の外来患者が滞在している環境下での本実験を行うことができなかったため、位置推定のためのオフラインデータ収集のための実験にとどまった。受信電波強度を用いた位置推定手法として、本研究では事前にオフラインデータを収集しオンラインでの類似性を元に推定を行うフィンガープリント法を採用した。オフラインのデータ収集には膨大な量のデータを集める必要があるが、その学習データ収集のコストを削減するための手法としてデータの補間を行うアルゴリズムを検討した。壁設置型無線デバイスの位置と全体の区分を元にしたデータ収集ポイントの選択法を考案することで、推定誤差5m程度を保ちながら、データ収集の規模を約30%まで削減することができた。

本研究では、「病院での入院患者や介護施設の入所者の安全性の確保」、および「看護師・介護スタッフの作業の効率化による負担軽減」の２つを目標として、IoT用の近距離無線通信の一つであるZigBee無線を用いて、患者や要介護者の現在位置や活動情報を離れた箇所にあるステーション（モニタリングルーム）でリアルタイムにモニタリングするシステムの開発を行っている。本年度は、新規に設計したマイコン搭載型の壁設置型無線デバイスと監視対象者が携帯する小型化したポータブル無線機器を用いて、実際の病院内で電波強度を用いたモニタリング実験により位置推定の検証を行った。ただし、新型コロナウィルスの影響により当初予定していた回数の予備実験、および実際の外来患者が滞在している環境下での本実験を行うことができなかったため、位置推定のためのオフラインデータ収集のための実験にとどまった。受信電波強度を用いた位置推定手法として、本研究では事前にオフラインデータを収集しオンラインでの類似性を元に推定を行うフィンガープリント法を採用した。オフラインのデータ収集には膨大な量のデータを集める必要があるが、その学習データ収集のコストを削減するための手法としてデータの補間を行うアルゴリズムを検討した。壁設置型無線デバイスの位置と全体の区分を元にしたデータ収集ポイントの選択法を考案することで、推定誤差5m程度を保ちながら、データ収集の規模を約30%まで削減することができた。