Murakami, Hajime

村上, 肇

Niigata Regional Repository

社団法人電子情報通信学会
THEINSTITUTEOFELECTRONICS,
INFORMATIONANDCOMMUNICATIONENGINEERS
信学技報
TECHNICALREPORTOFIEICE.
MBE2002-126(2003-03)
日常生活動作の抑制に着目した独居高齢者の体調不良の推定
村上肇
新潟工科大学情報電子工学科〒945-1195新潟県柏崎市藤橋1719
E-mail:murakami@iee.niit.ac.jp
あらまし本研究では，日常生活動作(ADL)を反映する在宅デー タを元に，独居高齢者がいつ体調不良になった
かの推定を支援するアルゴリズムを考案した．被験者は体調不良時には日常生活動作が抑制されると仮定し，被験
者の活動を反映しているセンサ億号の頻度の低下を評価した．そして(1)テレビ視聴のような生命維持に関連しない
動作の低下，(2)総合的な動作の低下，(3)食事時間帯における動作の低下，について，評価得点を計算した．これに
より，被験者の入院した日を含む，体調不良と思われる日付を推定した．
キー ワー ド独居高齢者，日常生活動作(ADL),体調不良，動作の抑制
Estimationofillnessconditionofthesingleelderlypeople
withrespecttorestraintofactivitieSofdailyliving
HajimeMURAKAMI
DepartmcntofInformationandElectr()nicsEnginecring,NiigatalnstitutcofT℃chnology
l719FljihaShi,KashiwaZaki,9451195Japan
EJnail:murakami@icc.niit.ac.jp
AbstractAnaigorithmtoestimateillnesscondition()fthesingleeldcrlypeoplcisprop()sed.Itanalyzestheepochdata
refleclingactivitiesofdailyliving(ADL)ofthesutiect.Inthispaper,theauthorassumedthatthesubjectwouldperfbrmless
activity(motion)inilnescondition.Thealgorithmevaluatedftequencies()fsignals()fsensors.Anditcalculated(1)decrease
()funimportantmotions,c.9.watchingTM(2)decrease()ftotalmotions,and(3)decreasemotionsduringmealtime.Acc()rding
t()thescore,itcouldfindthedaywhenthesuljccthadbccnhospitalized,andalsofindacandidateday()fillnessconditi()n.
KeywordSingleElderlyPe()ple,Activities()fDailyLiving(ADL),IllncssC()nditi()n,RcstraintofM()tions
1．はじめに
我が国は，過去に例を見ない高齢社会に突入してい
る．それに伴って，健康な高齢者が独居生活を送る例
も多くなっている．しかし周囲との人的交流の少ない
独居高齢者は，予期できない致命的な疾患の発症時に
は，医療の対応が遅れがちになり，最悪の場合には孤
独死を迎える．そのような事態を防ぐために，健康状
態の無拘束看視システムの研究が行われている{1列．
これらは主として，高齢者の生活空間内にセンサを配
置し，そのデータを解析して体調変化を推定する．
日常の生活環境に配置したセンサからの信号は，通
常の生体情報とは異なって健康状態を直接反映しない
場合もあり，そこから有用な情報を抽出するのは容易
ではない．本研究では，体調不良時に日常生活動作が
不活発になるという仮定の下に，高齢者の在宅データ
から体調不良を推定するアルゴリズムを考案し，検討
を始めているI61.そしてMEとバイオサイバネティッ
クス研究会（電子情報通信学会，日本エム・イー学会，
IEEEEMBSJapanChaplcr)が主催する高齢者デー タ処
理プロジェクトによって提供された7ヵ月分のデータ
{7]を用いて検討を加えたので，報告する．
2.対象となる高齢者在宅データ
高齢者データ処理プロジェクトのデータベースI7]
は，学術的利用の目的で公開されている．データの取
得には，当該施設の倫理委員会の承認を得るとともに，
被験者に対して文書ならびに口頭にて内容・目的を説
明し，同意を得た上で行われた．
このデータベースでは，独居高齢者（78歳，女性）
の在宅データが公開されている．これは家屋内の水道，
ドア，家電製品などに設置したセンサの出力で，状態
"OFFから()Nになった時刻が2001年1月1日から7
月26日まで記録されている．家屋内でセンサを設置し
た位置を表1に示す．なお被験者は，計測の最終日で
ある7月26日に体調不良を訴え，入院した．
－57－
間帯として6～9時台，11～14時台，16～19時台を選
び（図2の時間軸に枠を施している），それぞれの時間
［‘）
帯でのG,"[d]の最大値をGMb,"i"g[d},G,1ﾉ噌､｡｡",
GEy'"i"gldlとした．これについて7ヵ月間の平均値・
標準偏差と，7月26日のデータとを図3に示す．
これらの図から，7月26日のデータが，平均よりも
概ね低い傾向を示しており，体調不良日には日常的な
生活動作が抑制されていることが伺える．よって，前
述の仮定が概ね成立すると考え，それに基づいて次節
で解析を進める‘
3.データ解析
3.1．原理
体調不良推定の方針として，日常生活動作の抑制に
着目した{6]．すなわち体調不良時には，食事や排泄等
の重要な動作は遂行されるものの，テレビの視聴のよ
うな生命維持との関連が薄い動作は抑制されるものと
思われる．また生活動作全般に渡り不活発になるもの
と思われる．さらに遂行される食事とその準備であっ
ても体調不良時には簡単化されるものと思われる．そ
こで，(1)生命維持の観点から重要でない動作に関連す
るセンサ信号の頻度の低下，(2)全体的な頻度の低下，
(3)食事を行うと思われる時間帯における活動度（頻度
の最大値）の低下，によって体調不良日を推定する．
3.3．解析方法
より詳細な解析のため，以下のように日付αに得点
を付け，その値によって体調不良日を推定する．
3.2．仮説の検討
実際の解析に先立ち，前節の仮定が正しいことを，
体調不良を訴えた7月26日に当てはめて確認する．
前処理として，公開データを，センサの種類と時間
帯で分類した頻度データに変形する．公開データは各
センサの反応時刻を表しており，これからセンサの種
類ごとに1日分を集計した頻度E[d'と，全てのセン
(1)重要度の低い日常生活動作に関連するセンサとし
て，ガス台，洗濯機，脱衣所引き戸,TV電源，仏
壇,テーブルについて,それぞれの日の値必[‘)が，
センサ番号）家屋内のセンサ表1度G",[dlを求めサを合算して1時間ごとに集計した頻
た．ここでαは日付（1月1日～7月26日）を，〃は
センサ番号（1～23）を，〃zは時間帯（0～23）を表す．
Id】
まず(1)(2)について考える．前述の 凪 及び全て
のセンサを合算した上での】日ごとの平均頻度戸[‘）
を求めた．それぞれについて，7ヵ月間の平均値・標
準偏差と，7月26日のデータとを図1に示す．
次に(3)について考える．前述のG"IId}について7カ
月間の平均値・標準偏差と，7月26日のデータとを図
2に示す．そして，食事及び準備・片付けに関する時
付したのは ､るセンサ3．3．で
60
50
40
30
20
10
0
－10
－20
﹇????
空9－1名
センサ番号
図l各センサの頻度
－58－
12 浴室引き戸
13 サンルーム引き戸1
14 サンルーム引き戸2
15 勝手口2ドア
16 寝室出入口1
17 寝室出入口2
18 玄関あがりかまち
19 玄関扉
20 居間出入り口
21＊ TV電源
22＊ 仏壇
23＊ テーブル
〃 配置場所
1 冷蔵庫（上）
2 冷蔵庫（中）
3 冷蔵庫（下2）
4 水道蛇口
5＊ ガス台
6 勝手口1ドア
7 電子レンジ
8＊ 洗濯機
9 洗面所
10 トイレ引き戸
11＊ 脱衣所引き戸
平均値を下回ることで得点を加算する．これを食
事時間帯得点S3[dlと呼ぶ．
7カ月の平均氏{"""]を下回ることで得点を加算
する．これを生活動作得点S1[d}と呼ぶ．
勇禦…‘）や…mS3[dl＝ P〃fmpA化"i"g (4)仏!‘!）剛”〃ロ5，8，S,[dl
一
一 (1)
(4)S,ldl,S2{dl,S3{dlの値によって体調不良日の候
補を推定する．しかし外泊中のように在宅時間が
短い場合には，センサの反応は少なくなり，体調
不良と誤判定されてしまう．そこで，在宅時間が
短いと思われる日（長時間外出日）を以下の手法
で判定する．データを大まかに見ると，玄関扉に
数回の反応があるもののそれ以外のセンサにほと
んど反応のない日が散見される．これは外泊等に
より長時間不在にしていると思われる．よって，
日付αにおいて，玄関扉の反応F,9[dl",1日のセ
{"""(xI')- (2)
(2)動作全体の抑制傾向に関して，以下の指標を採用
した.(a)それぞれの日についての総合的な平均頻
度戸[dl,(b)反応がないセンサ(すなわち凡{dl=0)
－
を除外した平均頻度F"z[d},(c)反応が最多なセン
[d】
サの頻度F"x ,(d)反応がない時間帯（すなわち
G"aldl=0)を除外した平均頻度否"z[d},(e)反応が
羽
ﾝｻ反応回数の合計である言F卿側の半分以上を
最多な時間帯の頻度Gmax[dl.これらについて，そ
れぞれの7ヵ月の平均戸[碗‘刎等を下回ることで得
その日が長時間外出日であると見占める場合は， 外仕
なし，体調不良日推定から除外する
点を得る．これを総合動作得点SzId)と呼ぶ．
s2I'!-jir{m!)+瓶愚側)+雄風"Id')(3)
＋んに"{m!)+"七m郵M)
??????????
﹇???﹈??
｛α］
(3)食事時間帯における抑制について,GM｡rni"9'"｣,
GMem｡｡’【d),GEye"i"g[dlが，それぞれの7カ月の
Morning Afternoon Evening
図3食事時間帯の活動度
1
40
□7カ月平均
◆7月26日
30
﹇?????
20
10
0
???
0]2345｢G-71－g]!oEZ可丁~m!5巨亘=立二室二画2021
－10
図2各時間帯の頻度
－59－
5.結論
本研究では，独居高齢者の体調不良日の推定を目的
として，日常生活動作の抑制に着目した在宅データ解
析アルゴリズムを考案し，その妥当性を明らかにした．
今後は，時間分解能向上のための時間窓設定法につい
て検討する予定である．
なお，本研究を進める上でご助言．ご討論頂いた，
新潟工科大学大学院工学研究科・古屋雅宏氏，同工学
部情報電子工学科・宮本渉氏，佐藤栄一助教授に深く
感謝する．またデータ整理にご協力頂いた同工学部情
報電子工学科・犀ひとみ氏に感謝する．
3.4．結果
生活動作得点S,[d]で最高の6点を獲得した日は207
日中36日であった．その中で，総合動作得点Sz[d】で
最高の5点を獲得したのは21日であった．これらにつ
いて，食事時間帯得点S3[d]の値を図4に示す．なお，
長時間不在日として推定された日付については，図中
のプロットに枠を施している．
：図4では，最も値の高い日付は長時間不在日と重な
っている．7月8日は長時間不在日ではないが，翌日
から外出が継続しており，また元データを確認したと
ころ，室内の反応が午前8時頃から消失している．そ
こで実質的な長時間不在と考え,推定からは除外する．
したがって，体調不良日としては，次に値が高い5
月26日，7月26日が推定される．
文献
'1｝田崎貴子，西山美代，根本鉄，山越憲一，陳文西，
小林登史夫，‘‘睡眠時における後頭部カブ圧変動
による心拍数・呼吸数計測システムの開発，”第
41回日本エム・イー学会大会抄録・論文集，
n0.361-01,p.148,May2002.
(2)青木広宙，竹村安弘，味村一弘，植田礼子，樋口
智，青木廣市，中島真人，“非接触・無拘束条件
下における呼吸計測用ベッドサイドモニターの
開発,”第41回日本エム・イー学会大会抄録・論
文集,110.361-02,p.148,May2002.
{3］岡田志麻，水貝浩二郎，藤原義久，牧川方昭，“長
期臥床者のための無拘束心拍動モニタ装置の開
発,”第41回日本エム・イー学会大会抄録・論文
集,n0.361-03,p.149,May2002.
{4］大竹佐久子．小川充洋，鈴木亮二，井筒岳，岩谷
力，“ウェルフェアテクノハウス水沢における独
居高齢者のモニタリングシステム，”第41回日本
エム・イー 学会大会抄録･論文集,no.P21$8,p.194,
May2002.
151鈴木亮二，大竹佐久子，井筒岳，岩谷力,"独居
高齢者宅における生活時間調査による行動解
析,”第41回日本エム・イー学会大会抄録・論文
集,n().l)21-09,p.194,May2002.
16}村上肇944日常生活動作の抑制に着目した高齢者
の体調の推定，”新潟工科大学研究紀要,vol､7,
pp.15~2(),Dcc､2002.
'7｝高齢者在宅データ解析アルゴリズム開発コンテ
スト，
http://www.ieice.org/~mbc/jpn/contest/index.html
43考察
本研究の手法により，体調不良日は，5月26日と7
月26日と推定された．第2章で述べたように，7月26
日は被験者が体調不良を訴えて入院した日である．こ
のことから本手法の推定が妥当であることが伺える．
前章で述べたように，7月8日は本手法では「長時
間外出日」，壷ではないが，元データを検証の上，除外し
た．この点は，長時間外出に関する判定が完全ではな
いことを示しており，何らかの論理を組み合わせて改
善する余地がある．
本研究の目的は「体調不良日」という1日単位の解
析であり，それ以下の時間単位（例えば，午前，午後）
での状態変化は考慮していない．また判定には1時間
ごとの頻度GmIdlを用いているが，生活動作が正時を
越えると，センサの頻度が前後に分割されて解析され
るために，値としては小さくなる．これらを考え合わ
せると，解析の時間分解能を向上することが望ましい．
?????
－－幕用◆一一一「
｜?
I
???????????????????? 、?????、?? ?
田皿田田
苛LO〔ロの
皿皿皿皿
の‐のF
食事時間帯得点
?????、?? ?? ??????? ?、?、??????? 、 ??
図4
－60－


Estimation of illness condition of the single elderly people with respect to restraint of activities of daily living

http://nirr.lib.niigata-u.ac.jp/bitstream/10623/77351/1/niit2019_08.pdf

Estimation of illness condition of the single elderly people with respect to restraint of activities of daily living

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Niigata Regional Repository