ライフスタイル センシング
- 家電データで健康見守り
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家電データで健康見守り
ライフスタイルの規則正さを計測し、長期的にモニタリングすることで、「夜中に冷蔵庫を開けるようになった」といった通常とは異なる生活行動パターンが行われるようになると検知することができるようになります。
具体的には、エアコン、電子レンジ、洗濯機などの家電使用データを「生活」「食事」「活動」「その他」に分類し、独自のアルゴリズムで規則正しさ（就寝・起床時間、食事の時間や回数など）を測り、ライフスタイルスコアを1日ごとに算出します。
特徴
自宅の分電盤内に取り付けた電力センサーを経由して消費電力の波形を人工知能（AI）による家電分離技術により消費電力を分析。
テレビ、冷蔵庫、洗濯機、炊飯器、電子レンジなどの主要家電別の電力使用量について、いつ・どの家電を・どれくらい使ったかを1 分単位で把握することで、生活パターンを推計し、数値の変化をベースに健康状態や生活状況の変化を把握。
導入のメリット
健康寿命の延伸と医療費の削減
過去の実証実験から、スコアが高い人は医療費がほとんどかかってきていないことがわかってきており、客観的データを見せながら、健康的なライフスタイルへの見直しを促し、健康寿命を延伸をサポートします。
沼田町の事例から
1年間に約11億円の医療費がかかっており、平均5ポイントLSSを個々人がアップさせることができれば
7000万円以上の医療費の削減が見込まれます。
さらに実証実験から、大病を患った方々のLSSスコアが入院前から低下することがわかってきています。
この段階で医療機関に相談できれば、更なる健康寿命の延伸、医療費の削減へ貢献できると考えています。
実際の事例
70代の男性のケース
2022年5月に「活動」と「食事」の生活スコアが大きく低下し、7月にも再び大幅に下降した。生活スコアの結果から、行動範囲が縮小や食事も十分に取れていない可能性が高かった。その後、悪化すれば足の切断にもつながる動脈閉塞（へいそく）症が判明し入院した。
80代の男性のケース
しばらく生活スコアが低い状況が続き、特に活動や食事は下降傾向が目立った。生活に一定のリズムがなく、規則正しく食事が取れていないことを示していた。その後、この男性は診断で認知症と判明した。
