タイトル：電力データ×AIによるフレイル検知
講演者：中橋 良信 氏（株式会社JDSC VP of Data Science）
概要：近年、介護の領域においてフレイルというものが注目されています。フレイルとは健康な状態と要介護状態の中間の段階を指す言葉です。年齢を重ねていくと心身や社会性などの面でダメージを受けたときに回復できる力が低下し、日常生活を送るために支援を受けなければならない要介護状態に変化していきますが、心身の衰弱に早期に気付くことができれば対策によって健康な状態に戻る可能性があります。一方でフレイルを見つけるためには活動性の低下や疲労感などを確認する必要がありますが、これらを定期的に測定する習慣がないため症状が進行するまで見逃されることも多く、特に単身世帯では周囲に人がいないことから早期発見は尚のこと難しくなっています。そこで我々は電力データの解析によるフレイル検知に取り組んできましたこのフレイル検知AIを使ったサービスが、今や自治体にも導入され、社会実装に至っています。フレイル検知AIでは電力データから外出回数や睡眠時間、活動量などの情報を抽出し、フレイルが疑われる高齢者を検知します。これにより高齢者のフレイルリスクを継続的に把握することができ、早期発見や個別的支援の効率化が可能になります。また電力データはスマートメーターで取得するため追加設備の設置は不要であり、多くの方が日常生活を送る中でフレイル対策を行うことが可能になります。今回の研究会ではこのフレイル検知AIについてご紹介します。ご参加を心よりお待ちしております。
- 日時
-
2025年3月7日（金）18:00～20:00
- 場所
-
オンライン開催
- 主催
-
共催（HRAM 日本応用数理学会 D-DRIVE全国ネットワーク）
- 参加費
-
無料（事前登録要）
https://www-mmds.sigmath.es.osaka-u.ac.jp/structure/activity/ai_data.php?id=87
- web
-
https://www-mmds.sigmath.es.osaka-u.ac.jp/structure/activity/ai_data.php?id=87
- 問合せ先
-
大阪大学 数理・データ科学教育研究センター
鈴木 貴
suzuki@sigmath.es.osaka-u.ac.jp