2025/7/18の発表の構想を考える
研究計画書に関する発表を始めます
構成
研究目的
少子高齢化による問題や介護人材の減少の影響を示す
研究内容
大まかな計画
現状の進捗
展望
研究目的
スライド1: 少子高齢化の問題
現在,一部の国で少子高齢化が進んでおり,働き手の減少と,高齢者の増加による,一人当たりの負担増加が問題になっています
グラフを見せる
アニメーションも可
スライド2: 介護人材の減少
また,介護人材の減少も起こっています
グラフを見せる
このように,****年から減少傾向にあり,***(WHOか厚生労働省)の試算では,20**年にn人不足すると出ています
スライド3: 医療: 高齢者の健康寿命
一方で,医療に目を向けてみます
医療技術の発達で寿命は伸びましたが,決して健康に過ごせるわけではありません
これは健康に過ごせる年数を示したグラフです.このように,*割の人が何かしらの病気や障がいを抱えています
健康寿命
! ここは要検討: より適切な内容がAAL関係であればそちらに変更 スライド4: 医療負担の増加
多くの高齢者は問題を抱え,治療を受けますが,高齢者は増加しています
つまり,高齢化は診療機会を増やし,医療関係者や医療費の負担が増加すると考えられます
また,少子化で社会保険費などで医療費を下支えしていた労働人口が減少するのも,医療費の上昇につながります
スライド5: AALの導入?
このように,介護だけでなく医療でも負担の増加が考えられます
これらの解決のために,ICT技術による在宅の介護/医療の研究,AALが行われています AALは自立した生活を目指して支援を行います
そのため,出来るだけ施設よりも自宅での生活が維持できるよう支援します
スライド6-*: AALの具体例/先行研究
ここでAALの具体的な支援策をご紹介します
先行研究や既存のシステムを示す
スライド*-*: 目指すシステムの理想像
現時点での考え:
私はこれら研究を踏まえ,音による異常検知システムための研究を提案します
エッジデバイスの説明
高齢者の方などの居室にエッジデバイスを設置し,生活音などを録音します
エッジデバイスはマイクと機械学習モデルを搭載します
エッジデバイス上では録音データに対して機械学習モデルが推論や学習を行います
推論では,何か異常行動の兆候があれば,介護者などに通知します
学習では,各デバイスのデータを直接用いず,全体のモデルを更新します
想定する機械学習モデルは次の通りです
入力として一定秒数の音声を受け取ります
! 本システムはリアルタイム性を重視しているため,秒数は短くなると思われる 生の音声を何らかの方法で加工し,モデルが扱えるようにします
下層で音によるマルチラベル音響イベント検知を行います
発生している音響イベントを同時に検知します
与えられたデータの適切な箇所にラベルを付けます
上層でラベルのついたデータを元に異常検知を行います
こちらで時間的な文脈を考慮します
スライド*: プライバシーに配慮したマルチラベル音響イベント検知モデルの構築
音による介護支援を目指した,とか付けるか微妙
こういった先行研究を踏まえ,私はプライバシーに配慮した,マルチラベル音響イベント検知モデルの構築を提案します
研究内容: 提案に関する説明
ここをどうするか迷っている
システムの構築のため,第一段階としてマルチラベル音響イベント検知の研究をするか
そこに新規性を求めず,既存技術の組み合わせでシステムを作る研究をするか
あるいは全段階を切り分けて,ものすごく丁寧にシステムの研究をするか