[3E5-GS-10] AI応用：医療・ヘルスケア

[3E5-GS-10-04] 姿勢推定モデルを用いた集中治療室における自己抜去動作の検知

〇水野 崇¹、石崎 文雄²、梅田 亜矢³、岡本 竜哉⁴ (1. 一般社団法人ライフデザインカウンセリング研究所、2. 株式会社モーダルステージ、3. 国立看護大学校/国立国際医療研究センター病院、4. 国立国際医療研究センター病院)

キーワード：変化点検知、コンピュータビジョン、人物姿勢推定、集中治療、自己抜去

集中治療室には，手術後や最重症患者が入室しており，生命に関わるチューブや機器などを複数装着した状態である。そのため，自らチューブを抜去するといった予期せぬ事態を防ぐために身体抑制が多用される．そこで本研究では，病室のビデオ映像から自己抜去に至る姿勢の検知を試みた．患者の姿勢推定には，各身体部位の3次元座標を検出できるMediaPipeを用いた．これを同意が得られた13例の自己抜去動画に適用し，上半身の身体部位の動作変化を表す時系列データを得た．時系列データは，動画上に配置することで目視にて姿勢を確認した．実際の姿勢とMediaPipeの推定した座標位置に大幅なずれがあると考えられるものを除いた3例について，抜去に至る姿勢変化が検知できるかを特異スペクトル変換法によって確認した．その結果，3例ともに腕を大きく動かしてチューブを掴む動作を開始する時刻付近において，大きな変化値が認められた．抜去姿勢の時点で大きな変化値が得られた3例は全て室内照明が点灯しており，全体が明るい動画という点で共通していた．一定の条件下においては，画像を用いた姿勢推定から抜去動作を検出できる可能性が示唆された．