2024-10-31 東京大学
遠隔で常時健康管理を行う時計型のウェアラブルデバイスの普及で、「心拍数」や「活動量」を常時、無意識下で計測することができるようになってきました。その一方で装着感の優先のため、センサと体の密着性が悪く、皮膚表面から安定且つ高精度な多種バイタルを計測することが難しいという課題があります。
今回、情報報理工学系研究科の中嶋浩平准教授が参加する、北海道大学の竹井邦晴教授を中心とした、順天堂大学、大阪公立大学、大阪公立大学工業高等専門学校からなる研究グループは、心電図、皮膚温度、呼吸、皮膚湿度を常時連続計測可能な、絆創膏のように柔らかい無線型のフレキシブルマルチモーダルセンサパッチを開発しました。
また、このセンサパッチを実際に被験者に貼付することで、皮膚表面から取得されるバイタル情報を、機械学習の一種であるリザバーコンピューティングを用いてリアルタイム解析するアルゴリズムのシステムを構築しました。このアルゴリズムをスマートフォンに搭載することで、マルチモーダルセンサパッチからの無線通信により、刻一刻と変化するバイタル情報の解析結果を、インターネット接続無しで常時表示することができるシステム(エッジAIシステムといわれる)の実現に初めて成功しました。
この研究成果は2024年10月31日(木)、Device誌(米国科学学術雑誌「Cell」の姉妹誌)に掲載されました。
開発したマルチモーダルセンサパッチとその解析システムの写真とイメージ図
この研究成果についての詳細は【情報理工_プレスリリース_20241031】をご覧下さい。
論文情報
雑誌名:Device
題 名:Real-time personal healthcare data analysis using edge computing for multimodal
wearable sensors
著者名:Guren Matsumura, Satoko Honda, Takamasa Kikuchi, Yuuki Mizuno, Hyuga Hara, Yoshiki Kondo, Haruki Nakamura, Shin Watanabe, Kiyoshi Hayakawa, Kohei Nakajima, Kuniharu Takei
DOI:10.1016/j.device.2024.100597
