SWIM2010-21 「哀情報による救急救命在宅患者

電子情報通信学会ソフトウェアインタプライズモデリング研究会（SWIM）
2010.11.19 於：東海大学（高輪）
哀情報による救急救命在宅患者ホームクラウドの一構成法
哀情報による救急救命在宅患
者ホームクラウドの一構成法
内容
1.はじめに
2.モデル化方針と概念モデルの構成
3.救急救命在宅患者ホームｸﾗｳﾄﾞの構成法
4.評価と考察
5. まとめ
○荻野 正 † 野地 保 ‡ 安達 大貴 ‡
†三菱電機インフォメーションテクノロジー
‡ 東海大学情報通信部
東海大学 野地研究室
１.はじめに
広域連携医療エンタープライズモデルの構
築
在宅医療における在宅患者向け救急救命
システムの構成法
 マルチセンサ網を用いたホームクラウド
 救急状態を判別する最適アラーム解法
広域連携医療ｸﾗｳﾄﾞでの位置付け
２.モデル化方針と概念モデルの構成
提案するサービス階層別エンタプライズモデル
GCM cloud
XaaPS ：Everything as a Patient Service
SaaPS：Software as a Patient Service
医療機関
自治体
地域保健所
電子紹介状
救急救命
健康診断
在宅医療
介護
予防医学
・モデル化方針
RIS
個々の生活リズムを分析し、センサ情報を哀情報
(NF：Negative Feelings)と捉え、救急救命構成法に組
み込む。
HIS
PaaPS：Platform as a Patient Service
PACS
画像DB管理
Security
Framework
IaaPS：Infrastructure as a Patient Service
Network
3D DB
Hardware
Data Center
在宅医療
初期導入費用
緊急医療
運営マージン
インターネット
治療費等
初診医療
訪問医療
患者
運営会社
健康保険料
利用料
例：100円/回
医療機関
顧客
・現状の課題を解決する一つとして、自動通報機能付き
救急在宅患者ホームｸﾗｳﾄﾞの機能モデルを提案する
哀情報とは
2.2哀情報の構成方式
Configuration of Negative Feelings
自動アラーム構成
感覚･感情の
擬似発生
感情処理システム
人間
出力：刺激の発生
知覚処理
通常の刺激
センサ
入力：情報の収集
感覚DB
哀情報(NF)
アライブセンサ網
明白哀情報 バイオ､血圧､肌､匂い､脈拍,音
(ENF)
声､ストレス、体重・・・
知覚･感情
の収集
暗黙哀情報 電力計､ガスメータ、温湿度､
(INF)
圧力､人感､赤外線
1
手動アラーム構成
手動アライブ網
押鈴、携帯電話通
知、外部問合せ
電子情報通信学会ソフトウェアインタプライズモデリング研究会（SWIM）
2010.11.19 於：東海大学（高輪）
2.4在宅患者ホームｸﾗｳﾄﾞの概念モデル
3.救急救命在宅患者ホームｸﾗｳﾄﾞの構成法
 在宅医療クラウドの例
明白哀情報
(ENF)
手動NF
哀情報（NF）
情報処理
情報管理
センサ装置
人 自動NF
 ホームｸﾗｳﾄﾞの基本モデルの構成
Home Cloud
アラーム情報
健康診断情報
血圧、体重 PC
インターネット
TV、家電
アライブセンサ網
バイオ､赤外線､血圧計､圧力､肌､匂い､
温湿度､脈拍, 音声､ストレス､人感
電力計､
ガス
センサ
無線
救急救命センタ
3.2機能モデル
人
ベッド､マット
圧力センサ
iiTerminal-z
動画
 静的アラーム
 アライブ情報のON、または、OFF状態がアラーム情報とな
るもの
哀通信処理システム
自動通知判定
出力機構
機構
アライブ認識
Framework
最適アラーム解法
 哀情報システムの基本処理機能モデル
アライブセンサ網
無線入力機構
TV、家電
電力センサ
天井、廊下
人感センサ
α波センサ
3D画像
携帯
Network
医療機関
医療クラウド
自治体クラウド
暗黙哀情報
(INF)
 動的アラーム
 平常時のアライブ情報から外れたときにアラーム状態とな
自動検出
最適化解析
アラーム通知
履歴管理
Network
るもの
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3.3最適アラーム解法
4.評価と考察
静的アラーム解法は在宅と外部問い合せなど
地域連携を組み合わせた適用が望まれる
 アラーム検知の流れ（動的アラーム）
哀情報の収集・分析プロセス
動的アラーム情報では、常時装着する腕時計や洋服などにセン
サを組み込むことが必要となる
平滑化処理
哀情報DB
暗黙哀情報では、人間以外の要因でも反応する場合があるた
め設置時にこれら外部要因を予め取り除くことが必要となる
状態比較
アラーム？
Y
N
アラームプロセスへ
５.まとめ
提案した通信機能モデルは現在の情報通信技術でも組
み合わせ方を考えることで構成可能であると明らかにな
った
アライブ情報から状態認識を行う最適アラーム解法で
は、個人ごとに異なる哀情報を把握する必要があり、標
準的哀情報のデータ作りが必要であると分かった
今後の課題として、ホームｸﾗｳﾄﾞフレークワークの実装、
暗黙哀情報マルチセンサ網の最適組み合わせ法の検討
が挙げられる
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