NECと東京医科歯科大学／AIにより慢性腰痛のセルフケアを支援する技術を開発（2024.3.21）

　日本電気(以下NEC)と国立大学法人東京医科歯科大学(以下TMDU)は、AI(人工知能)によりスマートフォンやタブレット端末で撮影した映像や問診データを解析して、慢性の非特異的腰痛(慢性腰痛)のセルフケアを支援する技術を開発した。これにより、慢性腰痛を持つ人が、時間や場所の制約なく自身で手軽に腰の状態を確認し、推定される原因と推薦される改善運動を参照できるようになる。
　本技術は、NECの持つ2D/3D骨格推定技術や仮説推論技術などの最先端AIと、TMDUが有する医学的知見をもとに開発したものである。
　スマートフォンやタブレット端末のカメラで撮影した自身の映像をもとに、骨格の推定、身体の部位ごとの状態評価、慢性腰痛の原因推定を自動で行い、症状に応じた運動プログラムを提示する。本技術の特長は以下の通り。

1. 様々な角度から撮影された映像でも高精度に骨格を推定
通常、スマートフォンやタブレット端末のカメラで自身を撮影すると、様々な角度から撮影された映像になる。そのため、カメラ映像を活用する従来の技術では、撮影する角度によって骨格が歪んで推定されることがあり、精度が低下する原因になっていた。このたび、人物がカメラに映る角度をAIが自動的に考慮して骨格を推定する2D/3D骨格推定技術を開発した。これにより、様々な角度からの映像でも高精度に骨格を推定することが可能になった。

2. 映像から高精度に身体の部位ごとの状態を評価
理学療法士などの専門家は、慢性腰痛の原因を探るため、前屈・後屈・回旋などの各動作を観察し、骨盤と大腿の角度といった身体の部位間の関係性と、身体の部位と背中の形状との関係性から、関節の屈曲が不足、適度に屈曲、過剰に屈曲、といった身体の部位ごとの状態を評価する。従来技術では、映像から推定した骨格情報をもとに、身体の部位間の関係性を算出して部位ごとの状態を評価していた。しかし、身体の部位と背中の形状との関係性を加味することは困難で、状態評価の精度の向上に限界があった。このたび、映像から背中の形状を高精度に推定する技術を開発し、身体の部位と背中の形状との関係性も加味して、部位ごとの状態を専門家と同等の高い精度で評価可能となった。

3. 慢性腰痛の原因を迅速に推定
慢性腰痛の原因を探るためには、年齢、性別、生活習慣など一人ひとりの属性情報や、症状などの観察可能な情報から、「腰椎の屈曲が過剰」といった、原因となりうる運動学的観点に基づく身体的な課題を網羅的に探索する必要がある。しかしこれには膨大な組み合わせが発生し、従来の推論技術では原因の探索に数時間を要していた。このたび、SAT(充足可能性問題)ソルバを用いたNEC独自の仮説推論技術を開発した。これにより、映像や問診データをもとに、慢性腰痛を引き起こす主要な原因を平均10秒以内で推定可能になった。また、TMDUが有する医学的知見をもとに、身体の部位ごとの状態、問診データ、慢性腰痛の原因の膨大な組み合わせを知識ベース化しており、高い精度で網羅的に慢性腰痛の原因を推定することが可能となる。

4. 慢性腰痛を改善する運動プログラムを動画とともにリコメンド
上記1～3の後、推定される原因に応じて、慢性腰痛の改善に適した運動プログラムを端末上に提示する。運動プログラムは動画とともに提供されるため、慢性腰痛を持つ人が自身で、自宅などで動作を確認しながら運動プログラムに取り組むことが可能。

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