IT ヘルスケア第 5 巻 1 号，May 23, 2010： 22 頁－25 頁２ ORiN を用いた点滴事故防止システムの開発 ―画像解析によるアプローチ― 岩上優美 *,**，今泉 *東京医療保健大学医療保健学部 **電気通信大学大学院 ***東京大学一哉 *，山下和彦 *,*** 医療情報学科電気通信研究科情報工学専攻先端科学技術研究センター要約点滴による投薬は多く行われている治療法であるが，滴下流量や滴下状態を管理するシステムはメーカ依存したものが多いため，既存の院内システムに導入することを目標とした点滴管理システムの開発を行い，基礎的実験の結果から本システムの有効性と応用的利用方法を検討した． 1. はじめに 2. 点滴による医療過誤近年，我が国では医療安全に対する国民の関心が高点滴による水分補給や与薬は，臨床現場でよく行まっている．日本での医療過誤件数は年間16,800人われる方法である．点滴には，輸液の流量を手動で [1] ～36,300人と推計されている．これには，医療従調節するものと機械によって流量を制御するものが事者の不足から勤務の激化が増し，過密労働下で医ある．手動管理の点滴は，ローラークランメと言わ療従事しなければならないという現状がある．2006 れる部分を調節し，チューブを圧搾することで注入年において，日本の人口千人当たり医師は2.1 人で量を調整しており，時間あたりの滴下数を目視で確あり、OECD 平均の3.1 人をはるかに下回る．また，認し，滴下数から流量を設定する．機械で流量を制日本の人口千人当たり看護師数は2006年で9.4 人で御するものには輸液ポンプやシリンジポンプがある．あり，OECD 平均の9.6 人をやや下回る[2]．図表1に点滴の仕組みを示す．臨床現場はこのような過密労働下にあり，ヒュー輸液バックもしくは輸液ボトルマンエラーを起こしやすい環境にあると考えられる．最高裁判所の調べによると，医療関係の訴訟件数は、 1993（平成5）年には442 件であったのが，2002 年チャンバには896件となっており，約10年間で倍増している[3]．ーローラークランメ特に点滴や輸液ポンプによる投薬は病室やICU，処置室など1人で処置を行うこと場合は多く，防止が図表 1 点滴の仕組み難しいと考えられる．実際に点滴による医療事故は点滴業務においては薬剤・使用機器・指示の伝達医療事故の第8位に上げられており．全15件中，7件という多くの要素がからみ，1つの業務にチェック項は死亡事故に至っている[4]．目が多いと考えられる．そこで本研究では，点滴による投薬や水分補給時以下に過去の過誤の事例[5]を挙げる．の事故防止に焦点を当て，点滴の滴下状態を監視す  るシステムの開発を行った， 2本の点滴の3方活栓の間違いで，片方のみから流れ一方の流量が多くなった． 22 IT ヘルスケア第 5 巻 1 号，May 23, 2010： 22 頁－25 頁２   20ml/hで滴下するところを120ml/hで滴下してばならず，全ての病床に導入するには多大なコストいた．がかかる．また，既存の院内システムと連携を図る点滴ラインにミルクの入ったチュ－ブをさしには，既存のシステム全体を見直し，システムの変込んだ．足の付け根から点滴をしていた時，ラ更を行う必要がある．これを踏まえて，本研究で開インの接合部分がしっかり接続されていず，外発したシステムは工業用ミドルウェアORiN（Open れていた事があった． Resource/Robot internet for network）を用いて，このように点滴の過誤の要因として点滴ルート既存のシステムを変えることなく連携することを目のルートミス，調整弁閉め忘れ，輸液ポンプやシリ標とした．ンジポンプの予定量・時間注入量・流量の設定ミス ORiNは，製造業における生産ラインで様々なメーなどのヒューマンエラーの可能性と患者の動きによカのロボット，精密検査機器などが同一の製造ライり，針先が血管壁に密着する，患者による抜針やクンに導入する際に，他の機器との連携を取り，全てランメの操作，針内の凝結，ラインの屈曲や接続部のシステムのプログラムを書き換えることなく，保の緩み，漏れなどにより，滴下速度の変化，滴下不守，管理が困難であることから，全てのシステムを良，フリーフローなどのインシデントやヒヤリ・ハ一元管理実現したミドルウェアである．医療現場でットが報告されているも単体で稼動している機器や電子化されていない機これらを防止するには，自動モニタリングなどの器，また既存のシステムがメーカ依存している場合技術的な要素を取り入れることがじゅうようであるがあり，新規にシステムを導入する場合，既存シスと考え，本研究ではチャンバー部の画像を取得し，テムを考慮する必要があるが，ORiNを用いることで画像処理及び解析を用いて，滴下状態を監視し，輸全てのシステムの入れ替えや管理，保守の効率化が液の滴下状態の異常時に迅速に対応できるシステム可能であると考える．の開発を試みた． 3.1. システムの概要 3. 開発システム本システムではORiNを利用して市販のコンピュ現在用いられている点滴管理システムは異常時にータと市販のIPカメラ等を使用した.これにより新アラームが鳴りスタッフに知らせるようになってい規に専門的な機器を導入せずに実現が可能である．るため，近くにスタッフがいる場合や患者がナース図表2にシステムの概要を示す．コール等を使ってスタッフを呼ぶことができる状態 ORiN 搭載であることが前提である．また，慎重に投与することが必要な薬剤に優先的に利用されており，すべて LAN の点滴に使用されているわけではない．輸液ポンプにドロップセンサが付属しており，コ病室・処置ンピュータに接続できるUSBのインターフェースが LAN 室付いているものやチャンバー部分にセンサをつけ，異常時にコール異常時にアラート滴下が検出できない時に，無線によってスタッフが院内 PHS 携帯する専用のレシーバからアラートを鳴らすシススタッフステーションテムも開発されているが，専用のセンサとレシーバが必要である．図表 2 システム概念図上記に挙げたシステムは単体で稼動しており，新病室内にカメラとクライアントPCを設置し，画像規にハードウェア及びソフトウェアを導入しなけれを取得する．取得した画像を解析し，滴下部のみを 23 IT ヘルスケア第 5 巻 1 号，May 23, 2010： 22 頁－25 頁２抽出して滴下を検出する．滴下量が異常だった場合 CaoSQLプロバイダのデータロギング機能により複数や，一定時間以上滴下が検出されなかった場合には，のカメラからの状態を管理し，どのカメラで異常がスタッフの携帯する院内PHSへの連絡，ナースコール，検出されたか判定が可能である．画像解析結果のロスタッフステーション内のコンピュータにアラートグは一定期間，データベースに保存される．を出す人の手を介さずに迅速にスタッフに連絡する． 4. 実験本システムは図表3に示すように画像取得部，画今回は基礎実験として，画像の取得実験と画像解像解析部，トリガ部に分かれる．析実験を行った． 4.1. 画像取得カメラから画像を取得画像取得部本システムの有効性検証のため，今回は基礎実験として滴下が全くない滴下不良とフリーローの検出取得した画像を 2 値化の可能性を検証した．実験では滴下の検出をしやすいように，生理的食塩画像解析部滴下部分を抽出水を赤インクと1:1で着色し，20滴/分で滴下した．この点滴セットのチャンバー部分全体が写るように滴下量を判定トリガ部チャンバーから15cmの距離にwebカメラを設置し画異常なし像の取得を試みた．実験環境は通常の病室で使用することを想定し，異常値室内灯を全て転倒させた状態で，空調を稼動させたスタッフに連絡状態とした．以下に実験装置を示す．図表 3 システム構成 3.2. 画像取得部画像取得部はカメラからコンピュータへ画像を取得し，画像ファイルをして保存する．カメラを制御するプログラムのメーカ依存等を避けるため，本システムではORiNのライブラリである，OpenCVプロバ図表 4 実験装置イダを採用している．取得した画像はビットマップ実験にはB5サイズのノートPC（CPU:Pentium Core 形式で保存される． Duo,RAM:2.0GB,OS:windows Vista）とLogicool社製 3.3. 画像解析部 webカメラQcamを使用した．画像解析部は画像取得部で取得した画像ファイ画像のサンプリングは20Hzとし，200×200のビッルを2値化処理し，事前に取得しておいた，滴下前の背景画像との差分を用いて滴下部分のみを抽出する．トマップ形式のファイルで取得した．以下の図は画このとき，滴下が一定時間以上検出されない場合や像のサンプリング画面と取得画像である．フリーフローが検出された場合，異常とする． 3.4. トリガ部トリガ部は画像解析部で滴下異常が検出された場合，自動的にナースコールやスタッフステーション内のコンピュータにアラートを鳴らす，院内PHSにコールする．トリガ部にはORiNのライブラリである，図表 5 画像取得システム画面と取得画像 24 IT ヘルスケア第 5 巻 1 号，May 23, 2010： 22 頁－25 頁２以上の実験環境で3分ごとに手動で画像取得の開後検討する必要がある．始と停止を行い，7回試行した．しかし，輸血や透過率の低い薬剤については，本 4.2. 画像解析手法で検出が可能である．このことから在宅におけ 4.1．で取得した画像の各ピクセルから輝度を求め，る経管栄養法（PEG）に適用が可能ではないかと考え閾値判定を行い2値化した．閾値設定は目視で110のられる．固定値と決めた．同様の処理で背景画像も2値化し， 7. まとめと展望差分を求めることで滴下部分の抽出を行った．図表6 本研究では，医療過誤の中で発生頻度の高い与薬に画像解析手順を示す．の中でも点滴による過誤に着目した．点滴による医療過誤の要因は多くの要因が存在し，自動的なモニタリングによる事故防止のためのシステムを開発した．開発システムは既存の院内システムとの連携を輝度を算出 2 値化差分目標としているため，工業用ミドルウェアORiNを使図表 6 画像解析の流れ用した． 5. 結果開発システムの有用性の検証として，着色水を用画像のサンプリングは同じ条件下で7回試行したいた基礎実験を行い，その結果，画像解析を使用しがいずれも正常に画像を取得することができた．た滴下の検出が可能であり，アルゴリズムを改善す次に，画像解析後の実験結果を図表7に示す．ることで検出精度の向上が可能であると考えられることから，本システムの有効性が示唆された．今後，アルゴリズムの改善による背景除去の精度向上，既存の院内システムとの連携,さらに経管栄養図表 7 実験結果法への応用を検討していく. 本手法では完全に背景を除去できず，背景が一部文献ノイズとして残ったが滴を確認することは十分に可 [1] 米国医療の質委員会が 1999 年に発表した調査結果（To Err Is Human: Building a Safer Health System）からの推計能である． 6. 考察 [2] OECD Health Data 2009 今回の基礎実験では，基礎実験では取得画像の背 http://www.oecd.org/health/healthdata/ 景となる部分が多いため，図6のように輸液と同じ輝 [アクセス日:2010年3月20日] 度の部分がノイズとして多く残ってしまった．これ [3] は，設定時に画像取得の対象となる範囲をチャンバ恩田裕之:医療事故の現状と課題－医療事故への対ー部分のみに限定することで改善できると考える．応策の整備を中心に－ ,ISSUE BRIEF NUMBER 本システムは背景差分法を用いているため，背景 433,2003 や照明の環境が変化する可能性の高い一般病棟での [4] 出口真弓:報道情報からみた医療事故の現状分析，与薬のように与薬中に点滴代を移動するケースには日医総研，Annual Report 2005 第1号，2005 向いていない．よって，本システムはICU（Intensive Care Unit），NICU（Neonatal Intensive Care Unit）の重症患者や外来で化学療法を行う処置室などで有効であると考える．また今回は着色水を用いたため，輝度値から滴下のみの分離が可能であったが，透明の薬剤が多いため，透明輸液の検出方法について今 25 [5] http://knisino.hp.infoseek.co.jp/45jirei9.html [アクセス日:2010年3月20日]