東北大学大学院の永富良一教授らのグループは、荷重センサーを装着したオフィスチェア(スマートチェア)を利用して、実際にオフィスで働いている人の腰痛悪化予報が可能であることを世界で初めて報告した。

 日本人の10人に1人が腰痛に悩まされている。たとえ正しい姿勢を保っていても長時間座っていると腰痛が悪化することがある。腰痛の発生が予測できれば、回避するためのストレッチングやエクササイズなどの行動がとれる。これまで、センサーを搭載した椅子を用い慢性腰痛になりやすい姿勢や座位時間の判定は行われてきたが、数分~数十分の座位にともなう圧中心の変動から主観的腰痛を予測する技術はなかった。

 研究グループは、実際にオフィスで勤務をしている計22名の研究に同意したオフィスワーカーから3ヶ月にわたりデータを収集。腰痛についてタブレット端末で一日3回、主観的な腰痛の程度を記録してもらった。座っているときの荷重の変動データから、深層学習を利用して22名に共通な類似の信号変化を同定、さらにそれらが連結して出現する腰痛悪化と関連が強い組み合わせパターンを検出した。これにより高い予測精度(感度・特異度ともに約70%)を実現し、実用化可能なレベルの成果が得られた。

 今回、最新の時系列信号処理やAI技術を適用して、生体由来の確率論的な信号体系から課題となる腰痛などの事象の予測が可能になった。これにより、ウェラブルや生活の中でのセンサーの利用価値が大きく広がる可能性がある。また姿勢の固定化を防いでいる細かい動きの発見は、今後、肩こり、頭痛、関節痛など「不定愁訴」といわれる症状の要因の解明と対処法の開発がさらに進むことが期待される。

論文情報:【Frontiers in Physiology】Low Back Pain Exacerbation Is Predictable Through Motif Identification inCenter of Pressure Time Series Recorded During Dynamic Sitting

大学ジャーナルオンライン編集部

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