1,a) 1,b) 2,3,c). Proposal of the Disaster-Relief Training System Using Dynamic Information of Injured Person Yuki Takahashi 1,a) Akihiro Ando 1,b) Ken-ichi Okada 2,3,c) 1. 1 Graduate School of Keio University 2 Faculty Science and Technology, Keio University 3 CREST Japan Sceience and Technology Agency a) takahashi@mos.ics.keio.ac.jp b) ando@mos.ics.keio.ac.jp c) okada@mos.ics.keio.ac.jp c 2012 Information Processing Society of Japan 1
GUI 2. 2.1 1 1 START (Simple Triage and Rapid Treatment) 1 START 4 [1][2] (Black Tag) 0 (Red Tag) I (Yellow Tag) II (Green Tag) III 2.2 JR 1 SRART Felica IT [3] [4] 2.3 RFID RFID [5][6][7] RFID [8] START [9] c 2012 Information Processing Society of Japan 2
3. 4 3.1 START 3 3.2. 3.3 START SpO2( ) 3 3.4 3 4. 4.1 2 LED SunSPOT ZigBee ID ID AR c 2012 Information Processing Society of Japan 3
情報処理学会研究報告 図 3 傷病者選択画面 図 2 システム構成 マーカを医療従事者が持つ情報端末のカメラを用いて読み 取ると シナリオに登録された症状や傷病者の特徴を示す 文章とイラストが表示される 医療従事者は これらの傷 病者情報を見ながらトリアージを行う トリアージ結果を 入力する情報端末とは我々が先行研究にて開発したもので あり [10] 本訓練システムでも Apple 社の ipod Touch を 使用する 4.2 治療優先度入力インターフェース 迅速且つ正確にトリアージを実施できるインターフェー 図 4 トリアージ入力画面 スが必要である まず 医療従事者が医療活動を行うテン ト内に収容されている傷病者の一覧が図 3 のように表示さ れる 傷病者の ID トリアージタグ色 脈拍数 呼吸数 は START 法の診断フローチャートに従い二択の質問に SpO2 を並べ それぞれの傷病者を比較しやすいように提 答えるだけで優先度を決定できる 画面上部には電子タグ 示する トリアージタグ色は 3 つの四角形で表し 一番右 が生成した生体情報 中央には質問を連想させるイラスト が現在のタグ色 一つ左にずれるごとに 5 分前 10 分前と 画像 画面下にはスタート法の診断フローチャートに沿っ 過去の状態を表す 医療従事者は傷病者の現在の状態だけ た質問が表示される 歩行や自発呼吸などをイラストを用 ではなく過去の状態推移を見て診断することがあるため いて提示することで 質問内容の理解を容易にさせた 医 この表示方法を採用した また 情報量が過剰になると見 療従事者は 質問に対して はい か いい え の回答を 間違いが増えるため 文字を大きく表示し適切な余白を設 するだけでトリアージを進めることができる また トリ けている ここで タグ色が表示されていない傷病者がい アージ実施中に急変情報を受信した場合は 医療従事者に ることがわかる これは まだトリアージを終えていない 視覚的に気付かせるために各情報が入り次第ポップアップ 傷病者を示す そして ID5 の傷病者のように青色で覆わ 形式で提示する 図 7 右のように 急変情報は傷病者 ID れている行の傷病者のみにトリアージ実施の許可を与える と共にどの生体情報に異常が生じたかについても提示する 傷病者の取り違いを防ぐために電子タグである SunSPOT ことで 医療従事者の迅速な治療判断に役立たせる さら からの受信信号強度を測定し 医療従事者とトリアージを に 実運用上は多数の傷病者がいて同時多発的に容態が急 実施しようとしている傷病者の距離が 20cm 以内に近づい 変する可能性も考えられる 多数の傷病者が同時に急変し た場合のみにトリアージの実施が可能となる 電子タグを た場合は 最初に急変した傷病者のポップアップ情報が一 装着した傷病者役を複数人用意し 彼らを隣接させた状態 番上に表示され 順次その情報の下に隠れる形となる 情 でトリアージ実施の予備実験を行った結果 20cm の範囲 報端末の画面は (480 720 pixel) と小さいため 複数あ 内であれば誤認識を確実に防げると確認した. る急変情報は画面には見えないようにキューイングされ 次に 青色の行をタップするとトリアージ入力画面に遷 移する 入力画面の過程を図 4 に示す トリアージの入力 c 2012 Information Processing Society of Japan 医療従事者は一番上の情報の確認ボタン (OK ボタン) を押 すことで次の傷病者の急変情報を確認する 4
4.3 ipod Touch PC GUI 5 SpO2 SunSPOT ID SunSPOT SunSPOT LED 6 GUI 3 5 6 3 4.4 :0 :0 SpO2:0 : 0,1, : 0,1,2 0 :20-150 :10 30 SpO2:90-99 1 :50 120 :10-50 SpO2:90-99 2 :20-150 :10-50 SpO2:90-99 :50-120 :10-30 SpO2:95-99 50 / 150 / 10 / 20 / SpO2 1% 3. AR c 2012 Information Processing Society of Japan 5
情報処理学会研究報告 図 7 AR マーカを用いた傷病者情報の提示 図 8 訓練過程の可視化画面 用いることで表現する シナリオを用意することで実際の グラフによって表示される これらの情報を基に ある傷 傷病者を訓練に参加させる必要がなくなったが シナリオ 病者が急変した際に自身は何をしていたのか 他の急変者 に沿った傷病者情報を紙に記載する等では訓練の臨場感に を見逃していなかったか トリアージ結果は間違えていな 欠けることが多い そのため 本システムでは電子タグに かったか等を検討できる また 各傷病者を何色のタグに 貼られている AR マーカを利用してシナリオを読み込み 決定したかとその正否および所要時間を確認することもで シナリオに登録された情報を端末上に表示する 傷病者 ID きる 転倒して頭部を強打したなど どの様な経緯で現在 とマーカが対応している情報を毎度取得することで 時系 の症状に至ったのかを記された詳細情報と照らし合わせる 列に沿って変化しているシナリオの最も新しい情報を動的 ことで どうして診断を誤ったのか どうして入力に多く に得る 図 7 のようにトリアージ入力画面の左上にあるカ の時間を費やしてしまったか等の考察ができる メラマークをタッチすることでカメラビューが起動し カ メラビューに表示される赤い枠を AR マーカに合わせて傷 5. 評価実験 病者の情報を読み込むことで傷病者の状態に応じたイラス 5.1 シナリオ作成 GUI ツールの有用性 トと文章が提示される 5.1.1 実験概要 イラストは 歩行不可の場合には座っていたり横たわっ 訓練の実施に於いて事前準備が大きな手間となる そこ ているものが表示される 文章では 意識がない場合には で 本提案システムのシナリオ作成 GUI ツールが使いや 呼びかけに応じない 静かにしているなど複数の文章表現 すいかどうかのインターフェースの有効性を評価した 被 を行う また イラストが時間の経過と共に変化している 験者は 提示された傷病者の情報を見てシナリオを作成し ように 急変した傷病者は悪化した症状に応じて提示の仕 た 被験者は学生 15 名である 尚 シナリオ作成時に以 方が変化する. 尚 傷病者の状態はカメラを傷病者に向け 下の条件を与え 非現実的な傷病者情報を含まない訓練に ている間のみしか取得できない その理由は 本訓練では 最適なシナリオ設定を作成させた カメラをタグに向ける作業を直接傷病者に触れて診断して 15 人分の傷病者情報を作成 トリアージタグ色別人数 いる作業と見做しているためである トリアージは傷病者 は 黒タグを 1 人 赤タグを 6 人 黄タグを 5 人 緑 に接近して診断を行うため 一度カメラを向け状態を確認 タグを 3 人とする した後に傷病者から遠く離れてトリアージを実施できてし 歩行の可否 緑タグの傷病者のみ 可 を選択できる まう状況は不適切と判断した 意識の有無 黄 緑タグの傷病者のみ 有り を選択 できる 4.5 訓練過程の可視化 訓練後に 自身がどのような行動をしたかを振り返るこ とで訓練の意義を高めることができる 図 8 左は 訓練者 の所属情報登録画面である 訓練者が誰であるかを登録し 訓練結果を個々に保存しておくことで 何度目の訓練か 急変情報の設定 黄 緑タグの傷病者のみ する を選 択できる 急変する人数は黄タグの傷病者 1 人とし 急変する時間を災害発生から 5 分後とする 5.1.2 実験結果と考察 傷病者情報 15 人分のシナリオを生成するために要する また前回の訓練でトリアージに要した時間と正答率を確認 平均時間は 655.7 秒であり 傷病者ひとりあたりの作成に できる 次に 訓練中の情報端末操作および活動の履歴を 要する時間は 43.7 秒であった 医療に関する知識がない 時系列に沿って出力する 図 8 右のように 各傷病者の状 学生が傷病者情報のシナリオを作成しても迅速な入力がで 態遷移を確認でき 指定した時間のテント内の状況を再表 きたといえる また 訓練に相応しいシナリオを医療知識 示できる また呼吸数 脈拍数 SpO2 の数値がそれぞれ に乏しい者でも作成できたことを実証した点が評価され c 2012 Information Processing Society of Japan 6
GUI 103.47 1 1 1 5 1 5. 1 5 4.3 4.2 3.9 4.3 4.2 GUI 5.2 START 5.2.1 AR 10 3 6 1 0 3 1 1 30 1 1 1 AR 5 9 9 9 A-J (SunSPOT) A-J AR 10 15 5.2.2 AR 39.8 1 13.2 2 AR 2 5 4.8 AR 4.3 5.0 4.4 5.0 4.1 4.6 c 2012 Information Processing Society of Japan 7
AR 4 AR 3 START 6. GUI START (JST) CREST [1] DMAT,, http://www.dmat.jp/ [2] ER 2008 [3] Felica vol62, pp.643 642 2010. [4] TM http://www.pref.mie.lg.jp/sogohos/hp/hospital/ho s bousai kunren/ [5] Gao, Tia. Tammara Massey, Will Bishop, Daniel Bernstein, Leo Selavo, Alex Alm, David White, and Majid Sarrafzadeh, Integration of Triage and Biomedical Devices for Continuous, Real-Time, Automated Patient Monitoring. 3rd IEEE-EMBS International Summer School and Symposium on Medical Devices and Biosensors (ISSS-MDBS 2006). Boston, MA. September 2006. [6] David Malan, Thaddeus Fulford-Jones, Matt Welsh, and Steve Moulton, CodeBlue: An Ad Hoc Sensor Network Infrastructure for Emergency Medical Care in Proceedings of International Workshop on Wearable and Implantable Body Sensor Networks, 2004, pp.203-216 [7] Tia Gao, Tammara Massey, Leo Selavo, David Crawford, Bor-rong Chen, Konrad Lorincz, Victor Shnayder, Logan Hauenstein, Foad Dabiri, James Jeng, Arjun Chanmugam, David White, Majid Sarrafzadeh, Fellow, IEEE, and Matt Welsh. The Advanced Health and Disaster Aid Network: A Light-Weight Wireless Medical System for Triage. IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL CIRCUITS AND SYSTEMS, VOL. 1, NO. 3, SEPTEMBER 2007. [8], 18 2007 [9] CREST, http://www.jst.go.jp/kisoken/crest/ryoiki/bunya02-1.html [10] START Vol.53 No.1 pp.450 459 2012 1 c 2012 Information Processing Society of Japan 8