Japan Association for Medical Informatics

[4-I-1-06] 病院給食業務におけるインシデント・アクシデント防止のためのAI活用の検討

*Kazuhiro Suzuki1, Ayana Kasahara1, Ryo Takamizawa2, Ryuichi Fuse2, Yuichi Seki2, Yoko Saino3, Koshi Kumagai3, Masahiko Oguchi1 (1. 公益財団法人がん研究会有明病院 医療情報部, 2. キヤノンITソリューションズ(株) エンベデッドシステム事業部, 3. 公益財団法人がん研究会有明病院 栄養管理部)

Hospital food service, Artificial Intelligence, Image recognition

当院は、内閣府のSIP第2期から開始された「AIホスピタルにおける高度診断・治療システム」事業に採択され、AI技術の積極的な活用により、医療職だけでなく患者や家族の負担軽減・診断補助・教育や診療時コミュニケーション支援等を目指した取り組みを行っている。本発表は、キヤノンITソリューションズ(株)との共同作業で開発を進めている「病院給食業務を補助するAI開発」について報告する。当院のような院内調理の場合、病院給食業務におけるインシデント・アクシデント(以後「IA」)は作業者の経験や注意力が多く影響していることが考えられ、AIによるガイドの有効性を検討している。現在開発を進めているAIは、1)配膳間違いチェック 2)食器内異物検知 の2点である。
1)スマートグラスに搭載されたカメラで、トレイ内の食札に印字されたQRコードからメニュー情報を収集し、配膳されている料理との整合性をチェックする。AIがトレイ上の料理を検出・認識して、一致率が低い料理を「要チェック」と指摘することで、病棟への搬出前に確認・修正を可能にする。【結果】353種の料理(画像4246枚)を学習し、動画60ファイルを使って料理名の認識を試行した結果、[料理を正しく認識]する割合は76.7% [別の料理と認識] する割合は19.2% であった。
2)年に何回かは軽微な異物混入のIAが発生している。食器洗浄から盛り付けの間が異物混入の高リスクと仮定し、盛り付け直前の食器内を産業用カメラで撮影し、異物混入の代表である毛髪を検知する仕組みを検討中である。【結果】[学習用データ]食器:6種類、画像:50枚/1食器 [評価用データ]食器:12種類 画像:10枚/1食器 にてAI学習と検証を行った結果、[毛髪を正しく認識] 割合は80.4% [食器の模様等を毛髪と誤認識] 割合は18.0% [毛髪を未検出] 割合は1.6% であった。