バイオセンサーが医療従事者のパフォーマンスをどのように最適化するかをご紹介します。緊急事態のシミュレーションでは、アイトラッキングメガネを用いてリーダーの視線パターンを定量化し、ユーザビリティ調査ではヒートマップを活用して設計上の欠陥を特定します。また、有限要素解析（FEA）はパーキンソン病に伴う認知症の早期発見を支援し、治療の停滞を引き起こす感情的な要因を特定します。こうしたマルチモーダルなアプローチにより、医療研究はより自然な環境へと移行し、診断精度と患者の転帰の向上につながります。
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新型コロナウイルスのパンデミックは、医療従事者が社会の健康にとって極めて重要な存在であることを改めて浮き彫りにしました。私たちは、彼らの仕事がどれほど危険を伴うものであるか、また、ストレスの多い状況下で高いパフォーマンスを発揮し、重要な判断を下すことがいかに困難であるかを痛感しています。
現在の状況は、医療従事者のパフォーマンスや診断・治療プロセスを改善するためには、医療分野への研究資源の配分をさらに増やす必要があることを明らかにしている。その目的のため、実験室や実環境の両方で信頼性の高いマルチモーダル研究を可能にする手段として、バイオセンサーが頻繁に活用されてきた。研究者たちは、バイオセンサーを用いて診断プロセスの革新と改善に取り組んできた。
これには、医療従事者の業務上の交流やパフォーマンスに影響を与える要因の調査も含まれます。以下に、医療研究の未来を切り拓く先駆的な取り組みとして私たちが注目する、バイオセンサー研究の4つの示唆に富む活用事例をご紹介します。
1. 緊急医療シミュレーション：アイトラッキングによる視線パターンの分析を通じて医療従事者のパフォーマンスに関する情報を提供する
この最近の学際的な共同研究は、緊急事態シミュレーションにおける医療従事者の状況認識に焦点を当てたものである（2020年）。 横浜市立大学、九州工業大学、ノッティンガム大学の研究者チームは、アイトラッキング用メガネとiMotionsソフトウェアを用いて、救急医の視線行動からその意思決定を分析するために共同研究を行った。本研究は、救急医療における医療従事者がいかにして相互主観性を達成し、救急現場での相互作用を社会的行動として活用しているかを解明することを目的とした「日英アイワーク・プロジェクト」の一環である（1）。
このプロジェクトによる最新の研究は、実際の病院の環境下で、他の2人の医師と、脳出血を患った模擬患者を交えて実施された。医師は、この予期せぬ緊急事態においても普段通り診療を行う必要があったが、その間、研究者たちは医師の視線データをリアルタイムで観察していた。
彼らは、チームリーダーが指示を出す際、チームメイトの顔よりも身体の方を頻繁に見ていることを発見し、この情報を用いて医療従事者間の相互作用を定量化し、記述した。視線の向きは、医療チーム内でのリーダーシップの在り方を示すシグナルであることが判明した。具体的には、リーダーが指示を出す前に繰り返しチームメイトを見つめ、行動中や行動後も彼らを観察している様子が明らかになった。
本研究は、アイトラッキングメガネやその他の生体センサーを用いて、緊急事態における医療従事者の行動を訓練し、そのパフォーマンスを向上させるための標準的な手法を確立する先駆的な取り組みである。アイトラッキングメガネなどのウェアラブルセンサー技術により、自然な環境下での医療従事者の行動を研究することが可能となり、その結果、研究結果の一般化可能性が高まり、実生活で即座に応用できる知見が得られる。
2. バイオセンサーは、医療機器のユーザビリティテストに関する知見を深める
病院で使用される医療機器は、さまざまな疾患の迅速な診断と治療に不可欠です。これらの機器は、利用者にとって非常に高度で複雑なものとなる場合があります。多忙な病院の環境において、医療従事者には、直感的なデザインと明確な操作説明を備えた医療機器が求められます。デンマークのFORCE Technologyに所属する応用心理学の研究者たちは、アイトラッキングメガネを用いて医療機器のユーザビリティ調査を改善する方法を研究することで、この課題の解決に取り組んできました（2）。
トーマス・ケスターらは、アイトラッキングが、医療機器を操作する際のユーザーの知覚を把握する手がかりとなり得ると提唱した。ビデオ観察、使用後のインタビュー、アンケートといった従来のUX調査手法では、バイアスや誤りが生じやすいため、こうした知見を得ることができない場合が多い。
Koesterの研究手順では、参加者に（機密保持のため）具体的な名称を伏せた医療機器を使用してもらい、2つのシナリオを設定した。1つはユーザーが機器の状態（つまり、使用可能な状態にあるかどうか）を判断しようとするシナリオ、もう1つはユーザーが機器のメンテナンスが必要かどうかを判断するシナリオである。また、彼らはこの調査結果を、ユーザビリティテストのための従来の人類学的手法を用いた並行観察の結果と比較した。
アイトラッキングデータを分析するため、研究者らはiMotionsのヒートマップ機能と関心領域（AOI）機能を利用した。
4名の参加者のアイトラッキングデータを統合した視線マップ。図は実際の機器を示すものではありません。あくまで説明用の図です。
最終評価の結果、アイトラッキング用メガネを使用することで、より迅速かつ詳細な結果が得られ、さらなる知見も得られたことが明らかになりました。アイトラッキング用メガネを使用したグループは、従来の方法を用いたチームでは得られなかった知見を少なくとも5つ多く得ることができたことが判明しました。例えば、初期情報の伝達中に、ファシリテーターの資料がユーザーの注意をそらしていることに気づいたのです。
また、参加者の誰も、デバイス上の重要なボタンに目を向けていなかったことも明らかになった。さらに、研究者らは、類似のデバイスの使用経験がある参加者ほど、パフォーマンスが低下していることを突き止めた。
こうした知見を通じて、ユーザーのミスの根本原因や、タスク遂行中にユーザーの注意がどのように配分されていたかを解明することが可能となった。
結論として、アイトラッキングメガネとリアルタイムのデータ同期は、医療機器のユーザビリティ調査を大幅に改善し、実際の自然な使用環境下でこれらの機器を研究することを可能にする。
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3. バイオセンサーは、パーキンソン病における認知機能障害を明らかにすることができる
パーキンソン病（PD）は、今日の研究グループの間で最も多く研究されている神経疾患の一つである。研究者らは、この疾患において顔や感情の処理機能に障害が生じていることを明らかにしている。さらに、患者の40％は認知症（PD-D）を発症する可能性がある（Padovani et al. 2006）（3）。しかし、PD-D患者におけるこの顔認識機能の障害については、依然として解明されていない。
台湾の台中中国医科大学は、顔識別能力および感情認識能力の低下が、認知症を伴うパーキンソン病（PD-D）における加齢や認知機能障害とどのように関連しているかについて研究を行った（4）。同大学は、PD-D患者と健常対照群を対象に、顔処理能力の3つの主要な側面、ならびに認知機能・神経精神医学的評価と課題遂行能力との関連性を調査した。
被験者は、顔面表情の分析モジュール（Affectiva社との提携により提供されたもの）を搭載したiMotionsソフトウェアを使用し、顔面表情の識別、感情の認識、および表情の模倣という3つのコンピュータ課題に取り組んだ。その結果、否定的な感情の認識障害は、パーキンソン病（PD）の段階からパーキンソン病関連認知症（PD-D）の段階に至るまで持続していることが示された。
本研究は、パーキンソン病関連認知症（PD-D）患者における顔認識処理の3つの重要な側面を調査した数少ない初期の研究の一つである。著者らは、加齢や思考の鈍化と相関する一貫した機能障害を確認した。その結果、顔識別課題は、パーキンソン病における認知症の早期発見のための有望な検査法として活用できると結論づけた。
4. バイオセンサーの研究は、介護者の感情表現を分析することで、治療上の相互作用を改善できる
意思決定における感情の役割については、数十年にわたり研究が続けられてきた。近年の研究では、筋肉の活性化と関連するこうした感情が、私たちが日々下す重要な決定の大部分を牽引する主要な原動力であることが示されている。しかし、この顔面筋の活動や、そこから生じる感情表現が、医師が診察の場で日々下す治療上の決定とどのように関連しているかについては、まだ十分な情報が得られていない。
さらに、慢性疾患の患者を診療する医師によく見られる現象として、「治療的惰性（TI）」と呼ばれるものがあります。これは、疾患の臨床的および画像所見上の活動性が明確に認められるにもかかわらず、治療を開始したり強化したりしない状態を指します。この現象は、しばしば治療成績の悪化や医療費の増加につながります。
そのため、トロント大学の「意思決定神経科学ユニット」はチューリッヒ大学と共同で、多発性硬化症（MS）患者の治療における意思決定と、どのような感情表現がどのように関連しているかを明らかにするための研究を行うことにした。
この目的のために、研究者らは、多発性硬化症（MS）患者を診療する神経内科医が治療方針を決定する過程において、感情や情動状態と「治療的惰性（TI）」との関連性を評価した。具体的には、MSの専門知識を持つ神経内科医を対象に、臨床実践、曖昧性への嫌悪感、および様々な模擬症例シナリオへの対応に関する質問に回答してもらう形で研究が行われた（5）。
研究では、iMotionsソフトウェアとAFFDEX Affectivaモジュールを用いて、顔面筋の活動およびそれに関連する感情表現を記録した。その結果、参加者の半数が、少なくとも1つの症例シナリオにおいてTIを示したことが判明した。これは、顔面メトリクスと感情表現が医師の選択と関連しており、曖昧性への嫌悪感がTIに及ぼす影響を部分的に媒介していることを示唆している。
したがって、彼らは、こうした状況において適切な教育的介入を特定し実施することが、慢性疾患における最適な治療方針の決定を促進し、その結果、患者にとってより良い治療成果をもたらし、医療費の削減につながることを提唱している。
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結論：
上記の研究が示すように、バイオセンサー技術やマルチモーダル研究は、医療分野の幅広い応用において強力な武器となり得ます。医療コミュニケーション、医療機器のユーザビリティ評価、パーキンソン病の早期診断、多発性硬化症の治療に関するこれらの研究は、医療やパフォーマンスの分野における同様の領域での今後の研究にとって、重要な指針やヒントとなるでしょう。これらは、医療応用におけるマルチモーダルアプローチの潜在的な利点を示す数多くの研究のうち、ほんの一例に過ぎません。
寄稿者：
参考文献
- 中村 健、酒井 哲、阿部 哲、齋藤 哲、コフィー F.、マッケンジー A.、… 及び 土屋 健 (2020)。 救急医療シミュレーションにおける指示発出前後のチームリーダーの視線：アイトラッキング眼鏡を用いた事例研究. BMJ Simulation and Technology Enhanced Learning, bmjstel-2019.
- Koester, T., Brøsted, J. E., Jakobsen, J. J., Malmros, H. P., & Andreasen, N. K. (2017年6月)。 医療機器のユーザビリティテストにおけるアイトラッキングの活用. 『医療における人間工学およびエルゴノミクスに関する国際シンポジウム論文集』（第6巻第1号、192-199頁）に収録. Sage CA: カリフォルニア州ロサンゼルス: SAGE Publications.
- Padovani, A., Costanzi, C., Gilberti, N. & Borroni, B. 「パーキンソン病と認知症」. Neurologic Science. 27, 40–43 (2006).
- Ho, M.W., Chien, S.H., Lu, M. et al. 認知症を伴うパーキンソン病における顔面識別および感情認識の障害は、加齢および認知機能障害と関連している。Sci Rep 10, 4367 (2020).
- Saposnik, G., Oh, J., Terzaghi, M., Kostyrko, P., Bakdache, F., & Montoya, A. et al. (2019). 多発性硬化症の治療における治療的惰性に関連する感情表現. Multiple Sclerosis And Related Disorders, 34, 17-28.