「さぽぷら」の3つの特徴

1. 家電の使用量から日々の暮らしの様子がわかる

   いつ・どんな家電が使われたかグラフで確認することができます。

   また、日常的に使っている家電が一定時間不使用になると、家族の登録したメールアドレスに通知メールが送られるので、生活の変化に気が付くことができ安心です。

   

2. ご本人の負担感が少ない

   一般の見守り機器は身に着けたり、カメラで監視するものが多く、親御さまの心身的な負担になります。しかし「さぽぷら」は、設置作業※さえ行えば、親御さまは普段の生活を送るだけで、見守りができます。

   見守りサポートサービスのご提供および電力使用量の確認のためには、ご自宅の分電盤内に電力センサーの取り付けが必須となります。（電気工事士の資格を持った作業員をご自宅に派遣させて頂き、取り付けいたします）

   

3. 認知機能低下を予測できます

   家電の使用状況から認知機能低下の疑いが早期に発見できるので病院受診につながることが期待できます。

   赤・黄・青の3段階で認知機能の低下を評価しお知らせします。

   • 本結果は家電の使用状況から推測された結果であり、医師の診断ではありません。

   

   認知機能低下の予測についての研究結果

   背景

   現在超高齢社会に突入している日本では、認知症の患者数が増加しています。認知症に至ると根治治療薬がなく、その前段階である軽度認知障害（MCI）は可逆的であるため、早期発見・介入につなげることで、認知症の発症を抑制することに注目が集まっています。 しかしながら、現状では、煩雑な認知機能検査や患者の受診への抵抗などにより、認知症の発見が遅れがちとなっています。そこで本研究は、家庭内での電力使用データと年齢・教育歴などの基本情報を用い、認知機能低下を予測するモデル作成を行いました。

   方法

   2019年4月～2020年7月の間、宮崎県延岡市の65歳以上の高齢者を対象として、本研究に参加し、電力使用データを取得できた78名を対象に解析を行いました。なお、認知症スクリーニング検査であるMini-mental State Examination （MMSE） 27点以下を認知機能低下、28点以上を認知機能正常と定義しています。また、電力使用データについては、東電PGの子会社の株式会社エナジーゲートウェイ（東京都港区、代表取締役社長：林 博之）が提供する高精度電力センサーにて収集・分析（※1）し得られた主な家電ごと（IH（電磁誘導調理器）、電子レンジ、エアコン、冷蔵庫、洗濯機、掃除機など）の使用状況を含むデータを使用しています。

   家電ごとの使用時間について、被験者ごとにランダム切片とした一般化線形混合モデルを用いて、認知機能低下のありなしの2群を比較しました。加えて、一般化線形モデルを用いて、年齢、教育歴などの基本情報と、電力使用時間の季節ごとの平均値の変数を加えた予測モデルを作成し、予測性能を評価しました。

   （※1）電力使用データの分析には、東電PGが協業するインフォメティス社の機器分離推定技術（Non-Intrusive Load Monitoring）を含む電力分析技術を使用しました。

   結果

   認知機能低下群は、認知機能正常群と比較してIH（電磁誘導調理器）の使用時間が短く、電子レンジの春と冬の使用時間が短く、エアコンの冬の使用時間が短い傾向がみられました（図1）。また、電力使用時間の季節ごとの平均値の変数と年齢、教育歴などの基本情報を加えた予測モデルの予測性能は、精度 82%でした。

   結論と意義

   本研究において、基本情報と電力使用データを用いた予測モデルにより、認知機能低下を高精度に予測することに成功しました。高齢者が自宅で生活できるように、家電毎の使用状況や被験者の生活行動をモニタリングする技術や基盤については、既に多くの論文で報告されていますが、本研究のように機器分離技術を実際に用いて認知機能低下を予測した報告は世界初の研究結果となります。

   本予測モデルにより、家庭にある分電盤に高精度電力センサーを設置するだけで、AIを活用した機器分離技術による各家電の使用状況から、認知機能低下を予測することができます。ご自宅での家電の使用をモニタリングすることは、対象者の身体または精神への侵襲性が低く、簡易な方法であるため、認知機能低下を早期発見するためのスクリーニング法として基盤整備され、認知機能低下疑いの方の病院受診につながることを期待しています。

   今後、宮崎県延岡市にて本研究の成果である認知機能低下の予測モデルを活用した研究・サービスの検討を進める予定です。国循・東電PGは、持続可能な社会基盤の構築を目指すとともに、高齢者の便利で安心な暮らしの実現に貢献していきます。

   発表論文情報

   著者： Yuriko Nakaoku, Soshiro Ogata, Shunsuke Murata, Makoto Nishimori, Masafumi Ihara, Koji Iihara, Misa Takegami and Kunihiro Nishimura
   題名：AI-Assisted In-House Power Monitoring for the Detection of Cognitive Impairment in Older Adults
   掲載誌：Sensor