研究者たちは高齢者を監視するための非常に賢いスマートホームを構築している

ワシントン州立大学が生み出すスマートホームは、一般的なサイバー空間を備えた住宅よりも高いIQを誇ります。つまり、学習能力を持つのです。

WSU の適応システム高度研究センター (CASAS) は、高齢者がより自立した生活を送り、より長く自宅で暮らせるよう支援するために、機械学習を活用したスマートホーム テクノロジーを開発しています。

さらに、この技術により、年老いた両親や祖父母が近所に住んでいるか、あるいは国中に住んでいるかを問わず、愛する人たちが彼らの様子をよりよく知ることができるようになるかもしれない。

電気工学およびコンピュータサイエンスの教授ダイアン・クック氏が率いるワシントン州立大学の研究者たちは、高齢者の活動を監視し、機械学習を使って具体的に何をしているのか、それが通常の行動とどう違うのかを判断し、必要に応じて対応できるシステムを構築している。

高齢者を支援するイノベーションへの需要は高まっています。米国国勢調査局は、85歳以上のアメリカ人の数は2010年から2050年の間に3倍になると予測しており、その全員を支援できる介護施設や在宅介護サービス提供者の数は不足する可能性が高いとしています。

「医療には非常に独創的な解決策が必要になるでしょう」と、このプロジェクトに参加している心理学教授のモーリーン・シュミッター＝エッジコム氏は述べた。「高齢化社会の生活の質を向上させるのに役立つ解決策を見つけるには、既成概念にとらわれない発想が必要です。」

8 年前、WSU はこの種の課題に取り組むために CASAS を設立しました。

彼らの最初のプロジェクトの一つは、400人の高齢ボランティアを募集し、プルマンキャンパス内のアパートで普段通りの日常生活を送ってもらうことでした。アパートには動きを追跡するセンサーが設置されていました。彼らはボランティアたちに面接を行い、認知機能テストを実施し、健康と活動の相関関係を示すベースライン情報を収集し始めました。

そこから彼らは「スマートホーム・イン・ア・ボックス」を構築しました。これは、動きや温度、ドアの開閉を検知する約 30 個のセンサーと、その情報を収集して保存するその他のハードウェアで構成される、簡単に設置できるシステムです。

4年前、同団体はシアトルとスポケーンの高齢者ボランティアの自宅に機器の設置を開始した。現在、40軒の住宅が監視対象となっている。

88歳のヘレン・デニスさんもボランティアの一人です。

「とても利己的な理由で参加しました」とデニスは言った。「歳を重ねるにつれて、自分がどう衰えていくのかを知りたかったんです。」

スポケーンの高齢者コミュニティ内の住宅に住むデニスさんは、自給自足の生活を続け、子供や孫たちに自分の世話をさせる負担をかけたくないと強く願っています。そこで約1年半前、ワシントン州立大学の研究者たちは、デニスさんが料理をしたり、家族の歴史を記録した本を書いたり、体重52ポンド（約22kg）のスタンダードプードル、クロエを散歩に連れて行ったりする様子を追跡するセンサーを設置しました。

「犬と私の違いがわかるかどうかはわかりません」とデニスはセンサーについて語った。「もしわからなかったら、私がすごく活発だと思われてしまうでしょう」

ここで機械学習が不可欠になります。

センサーが収集したデータを分析する方法の一つは、プログラマーに様々な行動を記述する膨大な数のルールを書かせることです。大型プードルと人間の出入りを区別できるほど高度なコードが必要です。

さらに、曖昧な行動も区別できなければなりません。センサーが居住者が床に倒れていることを検知したとします。その人は転倒したのでしょうか？それともヨガや掃除をしているのでしょうか？プログラマーはこれらすべての可能性を考慮しているのでしょうか？

WSUシステムはそんなことは気にしません。行動パターン――以前にも起きたことがあるか、何時に起きたか、どれくらいの時間が続いたか、どのような動きをしていたか――を見て、何が起こっているのかを推測します。

CASASのディレクターであるクック氏は、「複雑なルールの設計はコンピューターに任せたい」と語った。

研究の成果をチェックするために、WSU の心理学者は 40 人の研究参加者に毎月電話で、年に 2 回は直接面談し、センサーが検知している内容と機械が学習している内容を関連付けて、正しく理解しているかどうかを確認しています。

研究者たちは、これらすべての情報を組み合わせて、センサーデータを取り、睡眠の質、社交の量、気分など、さまざまな健康関連の状態を評価するアルゴリズムを開発しようとしている。

こうした状態の変化を早期に検知することで、医療提供者が早期に介入し、問題を解決できるようになることが期待されています。例えば、高齢者が新しい薬を服用し始めて睡眠パターンに変化が見られた場合、医師に通知され、介入して改善を図ることができます。

「私たちは健康管理をより積極的に、予防的に行うことができる」とシュミッター・エッジコム氏は語った。

予備データによると、モニタリングシステムは身体活動を観察するだけでなく、高齢者の認知能力についても有益な情報を提供できることが示唆されています。認知症を発症し始めると、日常生活がより不規則になるようです。

CASASの研究者たちが開発しているツール群の一つは、記憶障害のある人を支援するための通知機能です。高齢者が食事と一緒に薬を服用する必要がある場合、システムは朝食をとっていることを検知し、薬を服用する時間であることを知らせることができます。

「私たちは、健康評価や早期介入だけでなく、実際に人々を支援するためにもスマート環境を活用しようとしています」とシュミッター・エッジコム氏は語った。

CASASチームは既に、監視ソフトウェアを搭載した「Smart Home in a Box」キットなど、製品の一部を商用配布向けにライセンス供与しています。しかし、より高度なツール、つまり複雑な動作を正確に認識するアルゴリズムや、特定のアクションによってトリガーされるプロンプトなどはまだ開発中です。

「やるべきことは山ほどあるが、取り組むのは楽しいし、本当に魅力的だ」とクック氏は語り、笑いながらこう付け加えた。「そして、それが自分の役に立つようにしてほしい」