Ohad Amir, CTO of Essence Group

AIが持つ鍵：より安全で独立した高齢者人口

AIは、世界のさまざまな問題に対して適用されています。その中には、高齢者が老いる際に安全を維持することも含まれます。高齢者は圧倒的に独立して生きることを望んでいます：92%の高齢者は、現在の家で最後の年月を過ごすことを望んでいます。実際、自分で生き、老いることをできる能力は、高齢者に独立性と、人生の後半をコントロールする感覚を与えます。しかし、独立した高齢者人口の増加は、 高齢者とその愛する人々が持つ、非常にリアルな恐怖感を伴います：もし、転倒、脳卒中、または心臓発作などの緊急事態が、 高齢者が一人で家にいる時に起こったらどうなるでしょうか？幸いなことに、人工知能（AI）がこの課題に対処することができます。AIは、シームレス、正確、かつパーソナライズされたモニタリングを可能にする、数多くの技術の背後にあるものです。これにより、高齢者は自宅で自信を持って安全に老いることができます。これらの高度なホームモニタリングシステムは、独立した高齢者の日常生活に、邪魔をしないように、バックグラウンドで動作することができます。各個人のユニークな行動やニーズに適応するように設計された、これらの技術は、単に人々を安全に保つだけでなく、独立性を促進し、人生のユニークな段階での人間の経験の多様性を祝福します。転倒検知年齢が上がるにつれて、日常の活動はより危険になります。例えば、ひっくり返ったじゅうたんに足を取られたり、濡れた浴室の床で滑ったりするリスクを考えてみましょう。米国だけでも、高齢者の5人に1人が転倒して、骨折や頭部外傷などのけがをします。また、転倒は年間3万人の高齢者の死亡原因となっています。非AI統合型のウェアラブルデバイスは、長年、これらの潜在的なリスクに対処するために使用されてきました。しかし、座ることや車いすへの乗り降りなどの日常的なタスクは、転倒と似たような動きをします。これにより、ウェアラブルの転倒検知デバイスが混乱し、誤報を起こし、高齢者とその介護者に不要なストレスを与えることがあります。AIは、転倒検知の最大の課題の1つである、精度の向上に重要な役割を果たすことができます。AIアルゴリズムは、数多くのシナリオのデータセットでトレーニングできます。これにより、日常生活の活動と、緊急事態への介入を必要とする転倒の軌道を区別する際に、先進的な精度レベルが追加されます。これらのディープラーニングアルゴリズムは、首や腰に装着するウェアラブルデバイス内のジャイロスコープと加速度計からデータを取得し、3次元で速度と角度の変化を監視します。これらのアルゴリズムは、Convolutional Neural Networks（CNN）と呼ばれ、日常生活の活動に関連するジャイロスコープの動きのデータベースを含みます。異常が検出されると、デバイスは、ユーザーが転倒したことを正確に検知できますが、他のタイプの類似した動きによって混乱しません。別の解決策は、周囲のセンサーに頼る、環境型のレーダーによる転倒検知技術です。コンピュータビジョンアルゴリズムが連続してキャプチャされた画像のストリームを処理することで、レーダー技術は、さまざまな部屋のレイアウト、屋内外の状況、ペットの存在、さまざまな形やサイズの人物を分析し、転倒を正確に検知します。AIアルゴリズムの継続的な学習により、部屋のレイアウトや環境が変わっても、高齢者は安全に監視され続けることができます。適切にトレーニングされたAIを使用した転倒検知は、さまざまなシナリオで高い精度を提供します。これにより、転倒を検知する際のストレスが軽減され、高齢者が自分で生きることができます。全体的なモニタリング60歳以上の人は、約95%が、少なくとも1つの慢性疾患を抱えています。独立して生きることを選択する高齢者にとって、これらの症状を十分にモニタリングすることは、最大の課題の1つです。AIは、テレヘルスソリューションを強化することで、この問題に対処することができます。自宅で独立して老いることを望む高齢者の場合、AIを搭載したデバイスは、健康データを収集して分析し、安心感を提供します。AIを搭載したリモートパーシェントモニタリングソリューションは、高齢者のバイタルサインをリアルタイムで追跡できます。心拍数、血圧、血糖値などのデータを電子ヘルスレコードに統合することで、医療提供者は治療計画を事前に調整できます。このデータはどこから来ていますか？1つのデータストリームは、カメラ、レーダー、センサーのシステムを介して収集できます。マシンラーニングアルゴリズムは、高齢者の日常生活の活動を学習し、睡眠や運動能力などの活動を監視して分析します。これらのデバイスは、介護者に、健康の低下を示すような、歩行速度の低下や、ベッドでの時間の増加などの、微妙な変化に気づかせます。テレヘルスデータは、AIと統合されたウェアラブルデバイスによってさらに情報を提供され、健康データを継続的に収集して分析することで、モニタリングを強化します。例えば、特定の患者の心拍にトレーニングされたAIモデルは、不規則なリズムや呼吸の突然の変化を検知し、すぐに医療提供者に通知できます。この予防的なアプローチは、パターンと偏差を分析することで、健康の変化をすぐに検知し、入院を減らし、全体的な結果を改善します。このような連続的なデータを収集して分析することの副産物は、AIがより情報に基づいた意思決定、より良い患者の結果、そして、緊急事態以外の時期でも、よりカスタマイズされたサポートプランを可能にすることです。AIを使用したモニタリングソリューションは、介護者や家族のメンバーに、高齢者の全体的な健康状態を、自宅で老いる間に、包括的な見方を提供します。より年をとって、賢く、安全に独立した生活は、人々が老いるにつれて最も大切にしているものの1つです。AIは、これを以前より簡単に実現可能にしました。高齢者は、緊急事態の際に安全を確保しながら、独立性を維持できます。緊急事態やニーズを予測することで、これらの技術は、老化のユニークな課題に対処する、プロアクティブでパーソナライズされたケアソリューションを提供します。また、高齢者とその愛する人々に、必要なケアが提供されていることを知る、心の平穏と自信を与えます。誰でも、どの年齢でも、独立性と安全性のバランスをとった、質の高い生活を送る権利があります。