フェイフェイ・リー氏のチームは、一人暮らしの高齢者のCOVID-19症状を監視する家庭用AIシステムを開発

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フェイフェイ・リー

COVID-19パンデミックにより、高齢者の介護はさらに困難になっています。この分野で人工知能は役割を果たすのでしょうか?

現地時間4月6日、スタンフォード大学人間中心人工知能学部（HAI）のライブ放送で、スタンフォード大学のコンピューターサイエンス教授フェイフェイ・リー氏は、プライバシーを確​​保しながら、COVID-19の症状を含む居住者の健康状態を追跡できる人工知能ホームシステムを対外的に紹介した。

この AI システムは、ほとんどが一人暮らしの高齢者が家族や医療介護者とのつながりを維持できるようにするために設計されている。高齢者を守る最善の方法は、特にまだ症状が出ていないCOVID-19感染者との接触を減らすことです。フェイフェイ・リー氏のチームによると、この在宅システムの利点は、介護者が高齢者の既存の病気や基本的な健康状態を遠隔で監視できるため、感染リスクが軽減されることだ。

ライブスピーチで、フェイフェイ・リー氏とそのチームは、このシステムが新型コロナウイルス肺炎の発生前に臨床医とコンピューター科学者からなる学際的な研究チームによって開発されたことを紹介した。 「過去数年間、私たちは高齢者が自立した生活を送り、慢性疾患を管理するのに役立つAIシステムの開発に取り組んできました。最近、この技術がCOVID-19パンデミックの際にも高齢者を助けることができることに気付きました」とフェイフェイ・リー氏はスピーチで述べた。

フェイフェイ・リー氏によると、家庭内の AI システム全体には、家庭内に設置されたカメラやスマートセンサーが含まれます。フェイフェイ・リー氏はスピーチの中で、カメラ、深度センサー、温度センサー、ウェアラブルセンサーの 4 種類のセンサーについて言及しました。チーム全体の研究は主に最初の 3 つに焦点を当てています。このシステムではプライバシーが非常に重要であるため、カメラに関する研究はより困難です。 「カメラは個人の活動に関する詳細な情報を明らかにすることができるが、ほとんどの人々のプライバシーのニーズを満たすものではない」とフェイフェイ・リー氏は語った。

システム全体はどのように機能し、プライバシーはどのように確保されるのでしょうか。フェイフェイ・リー氏はスピーチの中でそれらを一つずつ紹介しました。センサーがデータを取得すると、システムはそれを処理のために安全な中央サーバーに送信します。しかし、このプロセスの中で、李飛飛氏は、サイバー攻撃の脅威など、現段階ではまだセキュリティ上のリスクが存在することも認めた。しかし彼女は、研究者らがプロセス全体を通じてプライバシーとセキュリティのガイドラインに従っていたと強調した。チームは、エッジデバイスに暗号化されたディスクを装備し、ユーザーのプライバシーに関わるデータを削除し、顔をぼかし、暗号化後にクラウドに送信しました。

データがサーバーに到着すると、臨床医と AI 専門家のチームによって分析および注釈が付けられ、機械学習モデルが開発されます。トレーニングされたモデルは、呼吸、睡眠、食事、その他の行動を含む臨床的に関連する行動を認識できます。李飛飛氏は、チームは現在、ユーザーの健康状態が悪化しているかどうかを計算できる日常生活の活動に関するモデルを開発中だと語った。ただし、このモデルでは、ユーザーの日常的な活動すべてを詳細かつ広範囲に分析するわけではなく、プライバシーと公共の安全のバランスを取る必要があります。

トレーニングされたモデルはエッジ デバイスにデプロイしてローカルで実行できます。このようにして、研究チームは閉ループシステムを構築し、データのセキュリティが保証されました。しかし、この閉ループシステムでは、モデルをさらに更新して改善することはできません。これに対処するために、Fei-Fei Li 氏は、チームがフェデレーテッド ラーニングと教師なし学習の使用、つまり、手動による注釈なしで各エッジ デバイス上のモデルを更新し、新しい環境を使用して堅牢性を向上させることを構想していると述べました。フェデレーテッド ラーニングを通じて、チームはデバイスへのセキュリティ攻撃を制限し、クラウドに対するプライバシーとセキュリティの脅威を軽減できます。

最後に、システムには、スマートセンサーのテスト結果を医療スタッフや家族に伝える方法も必要です。李飛飛氏は、チームはまだ具体的な解決策を見つけていないが、モバイルアプリケーションやウェブインターフェースの使用を検討していると述べた。

「これらのセンサーは診断の決定を下したり、臨床医に代わったりするためのものではありませんが、継続的に存在し、自宅で高齢者を監視し、臨床医や家族にタイムリーに警告することができます。」フェイフェイ・リー氏はスピーチの終わりに、「もちろん、この研究とこの技術の展開のあらゆる段階で、倫理、プライバシー、セキュリティの側面を十分に考慮する必要があります。」と述べました。

現在のCOVID-19パンデミックがもたらす課題には、高齢者の安全と健康を確保することだけでなく、病気を追跡し、隔離すべき人々を特定するという、より広範かつ緊急の必要性も含まれています。このシステムがこの問題も解決できるかどうか尋ねられたとき、フェイフェイ・リー氏は、チームはこの分野に関与する気はないと述べた。 「私たちの目標は、最先端のコンピュータービジョンと機械学習の技術を進歩させ、医療における最も重要かつ困難な問題のいくつかを解決するとともに、AI医療研究のための倫理、プライバシー、セキュリティのガイドラインを提案することです」とフェイフェイ・リーは述べています。

現在、このプロジェクトはまだ研究段階にあります。チーム全体がデータセットの構築とモデル作業を完了する必要があり、完了までにどれくらいの時間がかかるかは明らかにされていない。しかし、研究チームは、高品質の高齢者ケアを専門とする米国企業オン・ロック社と提携し、サンフランシスコの介護施設でパイロット研究を完了しており、次の研究段階に進む予定だ。