NEC「模倣学習技術」による支援でリハビリ介入プログラム作成業務の正確性が46%向上

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日本電気株式会社(以下、NEC)と北原病院グループの医療法人社団KNIは、AI技術を活用して患者に最適なリハビリテーション介入プログラムを作成する技術実証を北原リハビリテーション病院(東京都八王子市)において実施した。

本技術実証では、NEC独自のAI技術である「模倣学習技術」を用いて支援すると、経験の浅いスタッフが実施するリハビリ介入プログラム作成業務の正確性が46%向上することを確認した。

超少子高齢化の進展に伴い医療の財源や人材不足がより深刻となる中、QOL(Quality of life)向上にも繋がる患者の早期在宅復帰や介護予防が求められている。特に、リハビリによる短い期間で最大限に患者の日常生活動作(ADL)能力の回復を促す取り組みが重要だ。

北原リハビリテーション病院では、綿密なリハビリ計画を立て実行することで在院日数の短縮に成功している。一方でリハビリ介入は、スタッフ個人の経験に依存する作業が多く標準化が難しい。

そのため、経験の浅いスタッフが作成したリハビリ計画をベテランスタッフが見直すことで計画の質を担保しているが、効率的にノウハウを伝承して経験の浅いスタッフでも質の高いリハビリ計画を作成できる仕組みの構築が望まれている。

リハビリ計画作成業務は、「患者の回復度の予測」「リハビリ目標の設定」「リハビリ介入プログラム作成」の3つのプロセスがある。今回は「リハビリ介入プログラム作成」に着目し、AI技術を活用した業務負荷の軽減について検証した。

同病院に蓄積されているリハビリ介入プログラムの実施事例データベースに、熟練者の経験に即した行動を学習して再現する「模倣学習技術」を適用して、回復効果が高かった実施事例を模倣することで、患者一人ひとりの状態に最適と思われるリハビリ介入プログラムの候補を表示する。


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経験の浅いスタッフは、表示された候補を参考にリハビリ介入プログラムを立案することで、プログラムの正しさが46%向上したという。

リハビリ介入プログラム作成に関する技術実証の様子(イメージ)

模倣学習技術により出力したリハビリ介入プログラム(イメージ)

NECの「模倣学習技術」は、熟練者のデータが少ない場合でも、非熟練者のデータを活用することで、熟練者の行動を効率的に学習し、熟練者の経験に即した行動を再現可能な技術。

本取り組みでは、特に退院までにFIM(※)に改善がみられた事例を「真似るべき熟練者」のデータとし、それ以外の事例を非熟練者のデータとして同時に学習する。これにより効果の高いリハビリ介入プログラムの候補を出力する高精度な学習モデルを生成でき、ベテランスタッフから経験の浅いスタッフへのノウハウの伝承を補完するとのことだ。
(※)Functional Independence Measure(機能的自立度評価):日常生活動作の評価尺度。

本技術を活用することで、経験の浅いスタッフが作成するリハビリ計画の質が向上し、指導するベテランスタッフの業務負荷の軽減が期待できるとしている。

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