あなたやあなたの大切な人が高齢になるにつれ、老後についての疑問が浮かび上がってくる：愛する家族や私はどのような介護を受けるのか、あるいはどこに行くのか。多くの家族にとって、老人ホームは解決策となる。
140万人以上が老人ホームで生活しており1、ますます多くの高齢者が介護施設の選択肢を模索している。また、全米保健統計センターによると、老人ホーム入居者の83％以上が65歳以上で、関節炎や心臓病など少なくとも1つの慢性疾患を抱えている2。
高齢者人口の増加に伴い、人工知能（AI）の導入は高齢者ケアの未来を形作る上で重要な役割を果たしている。転倒を検知する生活アラート・ブレスレットの初期段階から、介護施設のスタッフがより効果的にケアできるようにするデータ主導型のインテリジェンスまで、介護施設におけるAIは患者の転帰を改善し、入居者の健康状態をリアルタイムで監視し、さらには高齢者がより長く自律的に生活できるようにしている。
高齢者ケアにおけるAIの利点
厳しい人材不足、高齢化、医療費の高騰など、高齢者医療業界は独自の課題に直面している。介護施設のリーダーの50％が、新しいテクノロジー、特に予測分析を採用することがケアの質を向上させる鍵であると回答している3。
AIは、患者のケアと高齢者ケアの管理の両方に革命を起こす機会を提供する。AIは資源配分や人員不足を補い、医療提供者や看護師が個別のケアプランを作成し、積極的に病気を監視し、薬を管理し、入居者とその家族のコミュニケーションを強化するのを支援する。
介護施設におけるAIの実世界での応用
AIは何十年もの間、高齢者ケアに一役買ってきた。投薬忘れのリスクを減らすための服薬リマインダーや、患者が転倒した際に押せる生命警告ネックレスなどだ。ウェアラブルやセンサーを通じてAIを統合することで、看護師やプロバイダーにどの入居者に追加の注意が必要かを通知する介護施設の運営を強化し、入居者ケアの向上に役立てることができる。
介護施設における遠隔患者モニタリング
長期介護の入居者にとっては、血圧、心拍数、酸素、体温などの日常的なモニタリングに、看護師や医療提供者の多大なエネルギーが費やされている。AIを搭載した遠隔患者監視装置（RPM）は、患者の動きや活動を監視し、変化を医療提供者に警告することができる。さらに、予測分析は問題のある傾向を特定する役割を果たすことができます。
例えば、HealthSnapはウェアラブル健康モニタリング・プラットフォームであり、年長者が慢性疾患を積極的に管理できるようにするものである。さらに、相互接続されたモノのインターネット（IoT）デバイスを通じた、よりリアルタイムの遠隔患者モニタリングにより、潜在的な緊急事態を減らす、より積極的なケアが可能になる。
転倒の検知と予防
転倒の検知と予防は、医療におけるAIの最も初期の応用例の1つであり、医療チームからの迅速な対応と、命を救う可能性のある介入を可能にする。HALOスマートセンサーのような、廊下や寝室に設置されたバッテリー駆動でエネルギー効率の高いIoT環境センサーは、転倒のような異常行動に加えて、空気の質の状況まで監視することができる5。
このようなセンサーは、寝室や浴室などプライバシーが必要な場所で役立つ。このデバイスは、ビデオや音声を記録することなく継続的に監視し、個人を特定できる情報を取得することはありません。
データ主導の個別ケアプラン
すでにAIによって分析されたデータは、臨床試験の結果を変えるために利用されている。同じように、機械学習アルゴリズムは何十億ものデータポイントを集約し、老人ホーム入居者の行動や病歴などから、起こりそうな傾向やパターンを割り出すことができる。遠隔患者監視装置からのデータなどを分析することで、医療提供者はよりパーソナライズされた、的を絞ったケアプランを作成することができる。
例えば、IBMワトソンヘルスは、電子カルテから数十億のデータを集約し、高齢者に的を絞った介入を行うパーソナライズされたケアプランを作成している6。英国を拠点とするメイデンは、この知識を利用して、500万人以上の患者に、より良いメンタルヘルス・サービスを迅速に提供している7。
生活の質の向上
高齢の介護施設利用者にとって、生活の質の向上には、家族とのコミュニケーションの増加や、不安やメンタルヘルスの問題の早期音声分析検出が含まれる。CarePredictは、AIを搭載したウェアラブルを活用して日々の活動を記録し、家族にリアルタイムの最新情報を送信することで、愛する家族がつながりを維持できるようにする8。
CarePredictシステムには、正確なリアルタイムの位置追跡、伝染病を持つ高齢者が他人と交流した場合のピンポイントでの接触追跡、各入居者の需要を測定する自動化プラットフォームが含まれており、スタッフの効率を向上させる。
介護施設におけるAIの潜在的課題
多くのAIアプリケーションと同様に、継続的モニタリングとエッジインテリジェンスの統合は、プライバシーとデータセキュリティ、コスト、倫理的配慮などに関する疑問を引き起こす。介護施設では、厳格な規制遵守を必要とする機密性の高い個人情報を扱っている。
また、潜在的なメリットは大きいが、大規模な施設全体にAIを購入・導入するコストは、特に継続的なメンテナンス、ハードウェア、将来のアップグレードを考慮すると、すぐに膨れ上がってしまう。さらに、大規模なバイアスが機械学習アルゴリズムに影響を及ぼし、医療の改善ではなく好ましくない結果につながることを心配する専門家もいる。
介護施設におけるAIの将来展望
AIヘルスケアは、2025年までに市場価値が360億ドルを超えると予測されている9。より深刻な症状のために人生の後期に長期介護を必要とする人が増える中、高齢者ケアにおけるAIの採用はおそらく増加し、ナースホームは未来の「スマートホーム」となるだろう。
また、拡張現実やバーチャル・リアリティの革新は、精神的な低下を防ぐために、没入感のあるインタラクティブな体験を利用し、独自の感情的・認知的サポート機能を提供する可能性がある。また、ロボット工学の革新が現実のものとなれば、日常的な作業が自動化され、医療提供者は患者自身に集中できるようになる。
Ambiqの貢献
人工知能は、Ambiq社のシステムオンチップ（SoC）Apolloファミリーのような低消費電力マイクロコントローラーを使って、老人ホームの壁、天井、床に埋め込むことができる。Apollo SoCは、可能な限り低い消費電力でAIを実行するため、センサーの電池切れによる監視の中断の可能性を減らすことができる。
また、クラウドに転送されたデータの漏えいから露呈する可能性のあるセキュリティの脆弱性を改善するオンデバイス推論も提供する。入居者とその家族は、優れたケアを受けているという安心感を得ることができ、介護施設は業務と効率を改善することができる。
情報源
1 老人ホームの統計：2024年に知っておくべきこと｜2024年5月28日
2 米国立保健統計センター、人口動態と保健統計｜2022年5月
3 2024年、介護施設のリーダーはAIとデータを活用し、人材確保と支払の課題に打ち勝つことを目指す｜2024年1月17日
4 HALO スマートセンサー｜2024
5 HealthSnap｜2024年
6 ヘルスケアの変革によるアウトカムの改善｜2024年
7 IBMのケーススタディ – メイデン ｜2024年
8 CarePredict｜2024年
9 ヘルスケアにおけるAI市場は2025年までに360億ドルに成長｜2019年1月2日
