[2M5-OS-37b] AIを用いた空間・時系列データのモデリング手法と応用

[2M5-OS-37b-04] 大学病院の集中治療室における医療スタッフの移動軌跡の抽出手法

〇三田村 和喜¹、沖 拓弥¹、仙頭 佳起^1,2、野坂 宜之^1,2、野口 綾子^1,2、海塩 渉¹、若林 健二^1,2 (1. 東京科学大学、2. 東京科学大学病院)

キーワード：集中治療室（ICU）、レーザスキャナ、点群データ、コンピュータビジョン、動線分析

病院の集中治療室（ICU）では，多職種の医療スタッフや機器類，ベッド，ストレッチャー等の往来による動線の交錯や滞留の発生が課題となっている。本研究では，T大学病院ICUにおいて小型2次元レーザスキャナ18台で計測した2次元点群データ[沖 2024]のうち，24時間分のデータを用いて，患者やスタッフのプライバシーに配慮しながら時空間解像度の高い動線分析を行うための，スタッフの移動軌跡を抽出する手法を構築した。点群データからのスタッフの検出・追跡には，ファインチューニングした物体検出モデルYOLO v8とカルマンフィルタを用いた方法を採用したことで，オクルージョンの影響を低減し，追従やすれ違い等の検出が可能となった。ここで抽出された軌跡データには2つの状態（滞留・移動）が含まれることから，ガウス混合モデルの考え方を用い，EMアルゴリズムで状態別の速度分布パラメータを推定し，移動のみを抽出した。そして，抽出した移動軌跡データをもとに，ICUで発生する動線の交錯の検出に対する本手法の有用性を示すとともに，移動軌跡データからスタッフの属性や移動目的等を推定するための基礎的検討を行った。