高齢者の離床タイミングをAIが予測する「離床予測システム」が提供開始

インフィックの提供する心拍や姿勢、寝返りなどのデータを計測するベッドセンサー「LASHIC -sleep(ラシクスリープ)」からのデータ、また、室温・湿度・照度・運動量を計測する環境センサー「LASHIC -room(ラシクルーム)」からのデータ等の双方を使用し、独自のシステム解析により、対象者の一定時間（30分程度）後の“離床する可能性”について予測し、介護者の使用するPC・タブレット・スマートフォン等の端末へ通知をする仕組み。

G&Sはこれまでに提供してきた、認知症/MCIの早期検知サービスなどで培った、睡眠データに対してのAI開発のノウハウを活用し、高齢者の日常生活をモデル化、起床を予測するシステムの技術提供を行った。また、高齢者施設を多く抱えるインフィックとの連携により、約1年分の入居者データを活用した精度の高い起床予測アルゴリズムの構築を実現している。

従来、介護業界における離床センサーは、ベッド横の床に置くマット式などが多く、かつ、センサーを踏む圧力のみによる通知などにより、通知のタイミングが遅いことが指摘されていたという。人がベッドから離れる瞬間後の通知では、介護者が駆けつけたときには既に転倒しているケースも多く、「離床予測による事前通知」は画期的であり、介護のスタイルを劇的に変える可能性を持った独自技術であるといえるとのことだ。不用意に離床してしまうことで起こる骨折等の怪我の危険や転倒後の寝たきりのリスクを低減し、また、離床事故を懸念しての見回りや、いざ転倒してしまったときの救護などの稼働を大幅に削減できることが期待できるという。

また、新型コロナウィルスの流行により、介護者と被介護者の濃厚接触機会の多い介護施設での感染リスクの懸念から、衛生管理の徹底がこれまで以上に必要とされ、人員不足に輪をかけて稼働が増えていることから、介護スタッフ達の体力減退や精神的疲労も増大している。非接触で入居者の脈拍等のバイタルデータが感知でき、さらに、居室内での入居者の動き、居室の室温・湿度等の環境を遠隔で把握できるIoTセンサーの導入は、スタッフの稼働減につながり、かつ、被介護者に接近しての安否確認の頻度も減らせ、感染リスクの低減に寄与する。

居室内の「温度」「湿度」「照度」「運動量・動き」をモニターし、居室内が健康を維持するうえで十分な条件を満たしているかをモニタリング。

主なチェック項目
・熱中症リスク、感染症リスクの警告 ・起床・就寝時刻の記録
・一定時間以上、動作がない場合の警告
・生活リズムの崩れによる認知症初期状態の注意喚起
・暗闇での徘徊など異常行動の把握と警告

搭載センサー
人感センサー（運動量・動き）/ 温度センサー / 湿度センサー/ 照度センサー

睡眠センサー。ベッドのマットレスの下に敷くだけで設置できる、対象者のベッド上での状態をモニターするセンサー。厚みのあるマットレスでも動作可能で、ビニールカバー付きで水濡れも対応。介護ベッドの背上げ、脚上げにも対応している。

主なチェック項目
［動作］ ベッド上の在・不在、体動　　　［バイタル］ 脈拍（※）
［姿勢］ 座位・仰臥位、左寄り・右寄り　［睡眠］ 睡眠・覚醒、睡眠快適度
※推定値であり医療的データではない

ナースコール的役割を果たす。緊急通知ボタンを触ると指定したスマートフォンにアラートを送信。

センサーとスマートフォン間での通話が可能。LASHIC-call 側は受話操作不要、自動で通話開始でき、スピーカーとマイクを内蔵しているため、ハンズフリーで通話可能なので転倒などで動けない場合にも話すことができる。スマートフォン側からはいつでも通話することができる。番号ボタンに任意のスマートフォン番号を割り当て、通常の通話用に利用することも可能。インターネット回線を利用するため、通話料は発生しない。