スマートホーム技術で老後の自立生活：E-HEALTH-COM

高齢者向けのスマートな支援: ジーゲン大学は、医療バイタルデータ測定装置と最先端のセンサー技術を組み合わせて使用することで、高齢者が自宅で長期間自立して年齢に応じた生活をどのように支援できるかを研究する GAiST プロジェクトの一部です。

高齢者はどうすれば自分の四方の壁の中で長期間自立して暮らすことができるのでしょうか？ジーゲン大学は、GAiST (Happy Aging with Smart Living Technologies) プロジェクトの研究、産業界、実務のパートナーと協力してこの問題を調査しています。その目的は、最新の医療機器とスマートホーム技術を利用して、老後に自立して生活する際の生活の質、安全性、ケアの効率を向上させることです。このプロジェクトの一環として、2 つのシニアセンターの 30 戸の住戸には、医療測定器とインテリジェントなスマートホームセンサー技術が装備され、住民の日常生活をサポートします。 GAiST は SmartLivingNEXT テクノロジー プログラムのサブプロジェクトであり、連邦研究技術宇宙省 (BMFTR) から 260 万ユーロの資金提供を受けています。

自分の能力の延長としての感覚テクノロジー

「従来の老人ホームとは異なり、実践パートナーの入居者は自分のアパートに住み、そこで主権を保ちます。私たちはテクノロジーを利用して彼らができるだけ長く自立して暮らせるよう支援します。それがこのプロジェクトを特別なものにしているのです。」とクリスチャン・ウェーバー博士は説明します。カイ・ハーン博士は教授とともに、ジーゲン大学の医療情報学およびグラフベース システム (MIGS) ワーキング グループの一部であるジーゲン プロジェクト チームを率いており、重要なデータの記録とそのインテリジェントな分析に取り組んでいます。

具体的には、アンビエント アシステッド リビング (AAL) 分野のさまざまなスマート ホーム製品が、パートナーである OFFIS eV とエスコス オートメーション GmbH によって 30 戸の住宅ユニットに設置されています。これらには、活動パターンを認識するモーション センサー、転倒時に即時に警報メッセージを送信する転倒検出システム、ホットプレートを忘れた場合の警告システムなどが含まれます。 「これは本質的に、デジタルでサポートされた自分自身のスキルの拡大です」とウェーバー博士は言います。同時に、医学的に認定されたスマートウォッチ、体重計、血圧モニターは、心拍数、体重、ECG信号などの重要なデータを定期的に記録します。この概要は、人々が自分の健康を理解し、促進し、積極的に取り組むのに役立つことも目的としています。研究中は住民の健康が最優先事項だ。「共同倫理申請書には、人々がアパートで安全かつ快適に過ごせるよう、ビデオや音声の記録は一切行わないと明記した。記録されたすべての医療データも匿名で評価される」と作業部会の研究員ムバリス・ナディーム博士は説明する。 「私たちの研究の利点の良い例は、住民が自分たちのバイタルサインとより意識的な関係を築くことができるということです」とナディーム博士は説明します。 「私たちはすでに、住民がこのデータをどのように扱い、どのように積極的に生活に取り入れているかに前向きな変化を観察しています。」ジーゲンの作業グループは主に医療データの評価に取り組んでいます。「私たちの目標は、データの相関関係を調べることです。たとえば、人が転倒する前にどのバイタルパラメータが測定されたかなどです。治療を行う医師はこれらの値を使用して、より正確な診断を行うことができます」とハーン教授は説明します。

ネットワーク化されたデータによるサービスのメリットの拡大

長期的には、データは高齢者向けの新しい医療提案の開発と改良に役立つはずです。これを行うために、プロジェクトの一環として収集されたすべての機密個人データは完全に匿名で評価され、住民のプライバシーが保護されます。実際の結果に基づいて、患者データ シミュレーターを使用して人工データ セットが生成されます。このデータは、医療サービスのさらなる開発のために、クラウドベースのオープンソース環境「SmartLivingNEXT Dataspace」で業界のさまざまなプレーヤーに利用可能になります。

人工知能を活用したデータ評価計画

コンソーシアム会議では、GAiST プロジェクトパートナーが経験、課題、今後のステップについて話し合いました。研究者らは長期的には、他の介護施設にシステムへのアクセスを提供し、年齢に応じた生活のためのスマートホーム技術をさらに開発するビジネスモデルを開発することを計画している。 「次のステップの中心的なタスクは、人工知能を使用した保護された患者データの分析でもあります。ここでは、アルゴリズムの作成と実際の分析を区別します。患者データ シミュレーターの助けを借りて、人工的に生成されたデータを使用して、実際の患者データを安全に分析および評価できる「データセーフ」アルゴリズムを設計できます。」とウェーバー博士は言います。バイタルデータの自動記録は、日常生活や予防に役立つだけでなく、介護施設の管理にかかる貴重な時間を節約します。 「どんなセンサー技術であっても、それがどれほど優れたものであっても、入居者との個人的な接触に代わるものではありません。自動バイタルデータ測定によって看護師が節約できる時間により、将来的には看護師が人々とより多くの時間を過ごせるようになります。それが私たちの目標の 1 つでもあります。」とハーン教授は説明します。

背景

研究パートナーとして、オルデンブルク大学コンピューター サイエンス研究所 (OFFIS eV) は、施設内の設置、データ セットのローカル ストレージ、スマート ホーム データの分析などを担当し、ハンブルクのツム ハイリゲン ガイスト病院と協力して、実践と研究の交流をサポートしています。スマート ホーム センサーは、OFFIS とベルリンの escos Automation GmbH によっても提供されています。 30 戸の高齢者用アパートの形での試験環境は、聖霊病院とジークブルク シニア センターによって提供されます。両機関はパートナーとのコミュニケーションを調整し、研究参加者の最初の連絡先として機能します。ドルトムントの IT サービス プロバイダーである Materna Information & Communication SE は、GAIA-X 準拠の SmartLivingNEXT データ スペースを提供し、研究の医学的管理を担当する研究医師とともにプロジェクトをサポートします。このプロジェクトは 2026 年末まで実施される予定です。

出典: ジーゲン大学