IoTとAIで実現する患者習熟度に応じて最適化するバーチャルリアリティ鏡治療
【研究分野】麻酔科学
【研究キーワード】
難治性疼痛 / バーチャルリアリティ / 人工知能 / 医療・福祉 / ユーザインターフェース / リハビリテーション
【研究成果の概要】
アジャストメント可能で多彩な治療タスクを装備したバーチャルリアリティ鏡治療システムを開発した。IoTとAIにより、痛みと習熟度に応じた治療の最適化や治療意欲の向上に有効な激励・教育システムの実装を目指した。痛みの増悪因子を特定するIoTによるデータの収集・分析の機械学習システムを開発し、健常者で良好なシステムの操作性を検証した。激励・教育は治療成果の視覚化とフィードバック・システムを作成し、単調作業の継続的な実施に与える効果を健常者において検証した。諭す機能やソーシャルサポートについても健常者においては検証ができた。難治性疼痛患者においての効果の検証はできなかった。
【研究の社会的意義】
有効な治療法がない難治性疼痛患者を対象にしたバーチャルリアリティ（VR）鏡治療システムへ患者の治療意欲を維持させる仕組みを実装した。治療タスクの種類が増え習熟度に応じて難易度の調整が可能となった。また自らの状態への気づきを促す、正しい行為を褒める、逸脱した行為を諭す説得技術を用いた機能は患者の治療継続につながる可能性を示唆した。一方、痛みの増悪因子の特定のためのIoTを活用したデータ収集システムとデータ分析の機械学習システムを構築できた。痛みを感じながら治療タスクを行なう状況でも、痛みの誘発を最小限に抑えて、しかも治療意欲を向上させる治療システム構築の研究成果は社会的にも意義がある。
【研究代表者】