Development of a meal monitor with AI to identify signs of choking earlier than the chalk sign

本研究は、①非侵襲的に得た生体信号を用いた窒息リスク評価法の構築と②食事場面において非接触で計測した生体信号と動作解析から得られる情報を用いた窒息の予兆を見極める食事モニターの開発を目的とする。はじめに、患者基本情報として、BMI、摂食嚥下障害の有無と原因疾患、その他の全身疾患、既往歴、歯式、義歯の有無、義歯装着状況、食形態、食事摂取量、食事時間を把握し、窒息リスクの評価を行った。窒息の正しい評価には、咀嚼を含めた食塊形成、１回嚥下量、嚥下と呼吸のタイミングおよび呼気量の評価が必要である。咀嚼・食塊形成の評価には、精密検査である嚥下内視鏡検査および嚥下造影検査を行う際に、多チャンネル筋電計を前頚部に装着し、筋電計から得られる舌を含めた嚥下関連筋群の活動パターンと精密検査で得られる咀嚼・食塊形成状況の評価の紐づけを行った。一方で、窒息の予兆は、咀嚼や嚥下を含めた普段の食事場面では起きない動作、呼吸（呼吸そのものと呼吸と嚥下のタイミングの不調和）の変化、脈拍の変化、表情の変化、局所的な体温変化に分けることができ、これらのモニタリングが必要であった。そこで、嚥下時の呼吸の微細な変化を評価可能なウェアラブルデバイスを開発し計測を行った。また、最終的にはこれらの呼吸の微細な変化を非接触で捉えることが必要であり、そのための新たなデバイスの試行を行った。これらの研究成果の一部は、日本補綴歯科学会第131回学術大会のシンポジウム「AIと補綴歯科の未来」において「歯科から発信する新たな医療AI」と題して発信した。

本研究は、①非侵襲的に得た生体信号を用いた窒息リスク評価法の構築と②食事場面において非接触で計測した生体信号と動作解析から得られる情報を用いた窒息の予兆を見極める食事モニターの開発を目的とする。はじめに、患者基本情報として、BMI、摂食嚥下障害の有無と原因疾患、その他の全身疾患、既往歴、歯式、義歯の有無、義歯装着状況、食形態、食事摂取量、食事時間を把握し、窒息リスクの評価を行った。窒息の正しい評価には、咀嚼を含めた食塊形成、１回嚥下量、嚥下と呼吸のタイミングおよび呼気量の評価が必要である。咀嚼・食塊形成の評価には、精密検査である嚥下内視鏡検査および嚥下造影検査を行う際に、多チャンネル筋電計を前頚部に装着し、筋電計から得られる舌を含めた嚥下関連筋群の活動パターンと精密検査で得られる咀嚼・食塊形成状況の評価の紐づけを行った。一方で、窒息の予兆は、咀嚼や嚥下を含めた普段の食事場面では起きない動作、呼吸（呼吸そのものと呼吸と嚥下のタイミングの不調和）の変化、脈拍の変化、表情の変化、局所的な体温変化に分けることができ、これらのモニタリングが必要であった。そこで、嚥下時の呼吸の微細な変化を評価可能なウェアラブルデバイスを開発し計測を行った。また、最終的にはこれらの呼吸の微細な変化を非接触で捉えることが必要であり、そのための新たなデバイスの試行を行った。これらの研究成果の一部は、日本補綴歯科学会第131回学術大会のシンポジウム「AIと補綴歯科の未来」において「歯科から発信する新たな医療AI」と題して発信した。