AI自身が学習し
最適な提案を行う
機械学習
機械学習は、コンピュータがビッグデータを学習し、そこでの分類、違い、予測、異常判定といったタスクを遂行するためのアルゴリズムを自動的に構築する技術です。
機械学習は、様々な活用用途があり、リスク分析予測、画像顔認識、医療診断、予知保全などにも活用され、当社では、医療介護現場での患者の異常歩行判定、リハビリ現場で重要なモチベーションを確保するための個人適応訓練プログラム生成といった当社独自の視点で新しいアイデアに機械学習を応用しています。
機械学習で目指すこと
SOLUTION1
患者の個別状態把握
-AIが患者の状態を自動認識
リハビリテーション機器に最先端の機械学習機能を付与すると、個別の患者の状態をAIが自動で認識し、セラピスト業務を補佐することが可能になります。
SOLUTION2
個人に最適なパラメータの生成
-特徴を分析し、やる気スイッチを探す
自発的かつ継続的にリハビリを行うために重要なのはモチベーションの維持向上です。患者毎に障害の状態や回復の度合い、趣味趣向をパラメータ化することで、各患者に最適なメニューを構築し、モチベーションの維持向上に繋げます。
機械学習の応用事例
CASE1
利用者に合わせた
練習メニューを自動設定
歩行リハビリテーションツール「Tree」では、今後、機械学習の技術を導入し、患者の状態をAIが把握し、自動で訓練メニューが設定できるように開発していきます。