AIを活用して
医療・福祉の現場を支援

いまあるものをどうしたらもっとよくできるか、もっと上手に使えるか。膨大なデータを学習し分析するAIの力で、様々な課題が見つかり解決が図られています。
水野研究室では、医療・福祉分野にフォーカス。人の生体情報から医療施設の安全設計まで、AI技術を使って臨床の現場を支援しています。

脇にはさめない人に優しい
ニュータイプ体温計の開発

体温計は私たちにとって身近な医療機器の一つです。特に腋（わき）の下にはさむタイプの腋窩（えきか）型電子体温計は簡単に使え、短時間で実測値を正確に予測する使い勝手のよさが評価されています。

一方で、病院などの臨床現場では高齢者を中心に頻繁に計測エラーが発生することが問題になっています。脂肪や筋肉が減り痩せ過ぎると、測温部が肌に密着せず、ズレ落ちてしまうことが原因です。

水野研究室ではこうした問題を解決するため、測温部のまわりにスポンジ球を取り付けて腋にはさみやすくした電子体温計を提案しています。

試作品による実験では、予測精度の点では実用化が期待できる優れた結果が出ています。ただ、課題は予測時間の長さです。スポンジは熱が伝わりにくく、予測に時間がかかります。そのため、現在は実用化のネックとなっているスポンジの材質そのものを検討し、熱伝導性の高い物資を含ませるなど、素材の開発にも力を入れています。また、AI技術を導入することで、予測精度を高める研究も行っています。

エネルギーマネジメントで
災害時の地域医療を守る

また水野研究室では、医療施設のエネルギー・マネジメント・システムについての研究も行っています。

全国には、災害が起こった時に地域の災害医療を支援する770の災害拠点病院が指定されています。これらの病院は国によって、通常の6割程度の自家発電機が3日動く程度の燃料を保有しておくことが定められています。一方で、ここ最近の災害時の実状を見てみると、ライフラインの復旧には1週間程度停電が続いたケースも数多くあります。

そこで水野教授は、災害拠点病院向けに、安定した電力を1週間程度キープできる効率のよいエネルギー・マネジメント・システムの構築をテーマに研究を続けています。

たとえば、気象データに基づいた電力需要予測モデルを使って、効率の良いエネルギー制御を提案。また、非常用発電機として燃費のよい小型発電機を複数台用いる方法や、太陽光発電や小容量バッテリーを併用する形で、緊急時に必要な電気量を確保するといった方法。さらに、AIを活用して必要な電気量と各機器に必要な消費電力の最適化を図るなど、現実的な条件をベースに供給方法を検討。そのほか、電気自動車を使って患者さんを移動・避難させる場合の最適な経路を分析するなど、実際の災害事例をふまえた提案を行っています。