ITを活用したユビキタス時代のリスク管理 : 災害時の救命救急支援

(1)

I

情報技術の爆発的進展

近年、ノートパソコンやスマートフォン、小型センサが爆発的に普及し、我々の生活の中の様々な領域で情報関連技術が活用されている。様々な産業分野の中で情報関連技術の進展は非常に早く、世界最大の半導体メーカー

Intel

社の創設者の一人である

Gordon Moore

博士が

1965

年に経験則として「半導体の集積密度は

18

ヶ月から

24

ヶ月で倍増する」という「ムーアの法則」を提唱した

[1]

。この法則は、半導体の微細加工技術の発展を根拠に現在まで数十年にわたりほぼ成り立っており、指数関数的な成長が実現された珍しい成長因子の一つである。また、アメリカの経済学者

George Gilder

氏が

2000

年に自著「

TELECOSM

」において「通信網の帯域幅は

6

ヶ月で

2

倍になる」という「ギルダーの法則」を提唱した

[2]

。ギルダーの法則に従うと、

10

年で通信網の帯域幅は

100

万倍になるが、実際は

₁₀

年で

1000

倍くらい（

1

年で

2

倍）のペースで増大している。多くの人が利用するインターネットでは、ムーアの法則（

10

年で

100

倍）程度のペースでしか帯域は増大していない。一方、バックボーンのネットワークは光通信技術の進展により、飛躍的に高速且つ低コストになってきている。さらに、ハードディスクなどの記憶装置の記憶容量も指数的に増大している。

1967

年に日本の電機メーカーが開発したハードディスクは

7.25MB

の容量（現在の標準的なノートパソコン搭載メモリー

_8GB

の千分の一の容量）で洗濯機大の大きさがあったが、

1999

年には

1

インチ大で

340MB

のハードディスクが、

2011

年には

4TB

（

4000MB

）のハードディスクが開発されている。このように、数年から十年のオーダーで計算機のプロセッサー（

CPU

）のスピードやハードディス

IT

を

活用

したユビキタス

時代

の

リスク

管理

災害時の救命救急支援

東野輝夫 Teruo Higashino 大阪大学大学院情報科学研究科 / 教授論文

(2)

クの記憶容量は百倍に、ネットワークのスピードは千倍になり、

IT

機器のサイズはどんどん小さくなってきている。今のスマートフォンは一昔前の大型計算機よりずっと高速大容量であり、サイズや製造コストも数千∼数万分の一になった。近い将来、

Google Glass[3]

に代表されるメガネ内蔵型の小

型コンピュータや、

Samsung

の

_{Galaxy Gear[4]}

に

代表される腕時計型の小型コンピュータのような超小型

IT

機器が驚くような低価格で登場すると考えられる。このような

IT

技術の爆発的な進展を考えると、時代の変遷とともに

IT

を活用したリスク管理の姿も大きく変化してきている。企業におけるリスク管理はもとより、災害発生時の危機管理や病院・介護施設などでの安全管理の分野でも、

IT

を活用した多くの新しいリスク管理技術が開発されている。

II

発災時のリスク管理

地震などの大規模な自然災害が発生した際のリスク管理には様々なものがある。以下では、筆者らが

₂₀₀₇

年度から

2012

年度まで科学技術振興機構（

JST

）の戦略的創造推進事業（

CREST

）として取り組んできた「災害時救命救急支援を目指した人間情報センシングシステム」の概要を紹介する

_[5]

。 II.1 トリアージ 本研究プロジェクトでは、災害で数百人以上の傷病者が短時間に発生するような状況を想定し、電子トリアージ機器の開発を行い、各傷病者に装着したトリアージタグから得られる脈拍数や血中酸素濃度などの生体センシング情報を無線アドホックネットワーク経由で迅速に収集すると共に、傷病者の位置や病状変化をリアルタイムで監視し、救命活動を行う消防関係者や医療チームにその情報を図的に提示する救命救急医療支援システムを開発してきた。我が国でトリアージの概念が制度化されたのは

1995

年に発生した阪神淡路大震災における災害対応の検証からであり、

2005

年の

JR

福知山線脱線事故で初めて大規模トリアージが実際に施行された。その後は

2007

年の中越沖地震や

2008

年の秋葉原無差別殺傷事件、

2011

年

3

月

11

日に発生した東日本大震災などの大規模事故・災害の発災時にトリアージが実施されている。災害現場で最も重要なことは、被災情報をできるだけ正確に収集し、短時間に全体像を把握することである。どこに重傷者が何名、軽傷者が何名いるのか、それぞれの傷病者の現在の病状やバイタルサインはどのような状況か、救命活動にあたる医療従事者が今どこに何名いるのか、これらの情報をリアルタイムに把握し続けることは非常に困難である。トリアージの目的は傷病者数（需要）に対して医療資源（供給）が極端に不足している場合に治療の優先順位を決めることであり、災害現場に限らず搬送先の病院でも繰り返し実施される。災害現

場では

START

（

Simple Triage And Rapid

Treatment

）法に基づき、傷病者一人に対し

30

秒以内という短時間に傷病者の病状を緑、黄、赤、黒の

4

段階に分類しなければならない（表

1

）。

START

法に基づき重症度判定が行われた負傷者の手首には図

1

のような紙製のトリアージタグが取り付けられる。

JR

福知山線事故の現場周辺では図

2

のような配置でトリアージが実施された。事故現場から運び出された傷病者は、まずトリアージポストで

_START

法による重症度判定を受ける。トリアージタグの下部をもぎ取ることによって重症

(3)

II.2 現行トリアージの課題 トリアージは限られた医療資源で可能な限り多数の傷病者を救助するために必要不可欠な行為とされているが、事故現場及びその後の実施評価によると、現行のトリアージの実施状況に関して、下記のような幾つかの問題点が指摘されている

[6]

。 (1) 傷病者の病状変化に対応し切れない傷病者の状態は時々刻々と変化するため、トリアージは可能な限り繰り返し実施されることが望ましい。しかしながら、一旦重症度の分類が実施され医療従事者がその場を離れてしまうと、多数の傷病者の中から病状が急変した傷病者を特定し、遅延なく対応することは極めて困難である。 (2) 傷病者・医療従事者の居場所が把握できない災害現場では、どこにどのような傷病者が何人存在しているかを把握することが最優先の課題となる。この情報に加え、続々と応援に駆け付けてくる様々な職種の医療従事者が現在どこで活動しているかを把握することが医療資源の適切な配置・活用には不可欠である。このためには、傷病者と医療従事者それぞれの個人情報や位置情報がリアルタイムに把握できる必要があり、現行の災害対応でもこの点に多大な労力が払われているが、抜本的な解決策は見出されていない。 (3) 医療従事者の心理的負担が大きい重症度判定を行うトリアージ実施者には、肉体的疲労に加え相当な精神的重圧がかかる。過去の災害対応の検証から、業務後の

debriefing

の重要性が指摘されている。 (4) トリアージタグの記録・回収が徹底できない被災者情報の管理のため、トリアージタグはカルテの役割を果たす転写式の

3

枚綴りになっており、それぞれが災害現場、医療機関などで回収される。しかし慌ただしい現場では必要事項の記入が十分になされていない、タグ回収を忘れてしまう、度が明示されたタグが傷病者の手などに装着され、重症度毎に分類されたトリアージテントに運ばれる。そこで搬送に耐え得るような安定化処置を受けた後、赤タグの傷病者から優先的に救命救急センターなどの病院に搬出される。分類重症度黒(O) 死亡もしくは現状の医療資源では救命困難赤(I) 生命に関わる重篤状態で緊急の処置が必要黄(II) 重篤な状態ではないが早期の処置が必要緑(III) 救急での搬送は不要表 1 重症度と色（カテゴリ）の対応図1 トリアージタグ図2 JR福知山線脱線事故現場

(4)

搬送順位の決定支援や、医療従事者の心理的負担の軽減が期待される。集約したデータは全てサーバに蓄積されるため、トリアージの記録が確実に残るというメリットもある。また、

GPS

や位置推定機能によって傷病者や医療従事者の位置情報も持続的に把握できるようになるため、全ての傷病者の生体情報と位置情報に加えて医療従事者の

ID

情報や位置情報がサーバで一元管理されることになり、医療従事者間の情報共有支援も可能となる。米国では主に比較的スペースがある平地での運用を想定しているが、それと比較して土地が極端に狭い日本では地下街やビルなどの建築物が林立している環境が多く存在する。このため、位置推定機能を

GPS

のみに依存することは難しい。地下街では

GPS

の電波が届かないため、位置を特定することができない。また、ビルの陰や屋内などにおいても

_GPS

の電波が届きにくくなり、数十メートル以上の誤差が生じてしまう。

Assisted GPS

など基地局の機能を併用することで

GPS

の電波が微弱な場合でも高精度に位置推定可能な手法も開発されているが、災害時を想定した場合、できるだけ準備の手間が少なくかつインフラレスでも動作するシステムの運用が望ましい。著者らの研究グループでは図

3

、図

4

に示すような電子タグを用いたトリアージ支援システムを設計・開発した

[9]

。図

5

に本システムの全体像を示す。現場には図

6

に示すようないくつかの基地局が配置される。基地局は機能的には

WiFi-ZigBee

併用ポケットルータであり、近距離無線ネットワーク規格の一つである

IEEE802.15.4 (ZigBee)

のベースステーション機能と

GPS

を搭載し、災害現場での無線ネットワークの構築や位置推定時の基準地点として利用する。さらに基地局には無線

LAN

通信機能を持たせることで、他の基地局とのタグを紛失してしまう、などの問題が高い頻度で生じることが報告されている。 II.3 ICT技術の活用 前述のようなトリアージを含む災害医療における現在の課題は、その多くが無線ネットワーク技術を利用した取り組みにより解決される可能性がある。

ICT

を活用した様々な救命救急支援システムが提案されているが、共通の特徴として傷病者の生体情報を自動計測するセンサを用いて容態を遠隔自動監視することが挙げられる。計測した生体情報は携帯電話網や無線

LAN

、

ZigBee

、

Bluetooth

などの無線ネットワークによって管理用コンピュータ（サーバ）へ集約される。また、

GPS

や無線ネットワークを利用した位置推定機能により、各端末保持者の現在位置を特定する機能を持つシステムも存在する。例えば、米国では大事故や災害時のみならずテロ対策や戦場での利用が考えられるため、

NASA

や

_FEMA

などのプロジェクトで無線ネットワークを用いた生体情報収集システムに関する研究が

盛んに行われている。

AID-N (Advanced Health

and Disaster Aid Network)

プロジェクト

_[7]

はそ

の一つであり、生体情報の収集機能や

GPS

を搭

載したシステムを開発している。同じく米国の

Tech Specs

プロジェクトによる

_WIISARD

（

Wireless Internet Information System for

Medical Response in Disasters

）

[8]

も同様の研究を行っている。このような

ICT

を活用したシステムでは、傷病者の生体情報を自動的に集約し、一元管理してリアルタイムに監視することにより、ある傷病者に生じた状態変化をリアルタイムに把握することが可能となる。同時に傷病者の生体情報という客観的データを示すことで、二次トリアージにおける治療・

(5)

酸素濃度（

SpO

2）ならびに脈拍数が測定可能であり、

Full

では

_Light

の機能に加えて呼吸数も測定できる。図

3

右端のように

Light

には裏側に

OK/

NG

のボタンがあり、

LED

点灯部分の質問に対して

_OK

または

_NG

を入力することで

START

法に基づくトリアージが可能である。自動測定された生体情報は

IEEE802.15.4

により近隣の端末や基地局と形成される無線メッシュネットワークを介して臨時に災害現場に敷設されたサーバへ送信される。送られたデータはサーバのデータベースに登録され、ブラウザなどを用いて

Web

経由でアクセ

IEEE802.11

ネットワークを構築できるようにし、データ送信経路に冗長性を持たせて信頼性の向上を図っている。傷病者の生体情報や位置を把握するための端末である電子トリアージタグは、生体情報を取得する生体センサ、

IEEE802.15.4

無線通信機器、人体通信送受信機の

3

つの機器を組み合わせたセンサ端末である。指先に装着可能な型（

Light

（図

3

））と腕部に装着可能な型（

Full

（図

4

））の

2

種類があり、いずれも装着した傷病者に負担がかからないサイズを目標に開発した。

Light

では血中図3 電子タグ（Light：指先装着型）図4 電子タグ_(Full：腕部装着型) 図5 電子トリアージシステムの全体像図6 基地局

(6)

ンでは無線

LAN

を介して傷病者の生体情報一覧や過去の生体情報のグラフ、現場の地図や対策本部からの指示などをサーバとやりとりすることができる。また、電子タグには人体通信機能が搭載されている。人体通信は人体上で微弱な電界の変化を利用し、人体通信機能を搭載した人や物に触れると通信が行われる仕組みである。この人体通信機能を利用して、触れた傷病者の電子タグから情報を取得し、その情報を

iPod touch

などの画面上に表示することによって傷病者の取り違えを防ぐことや、いつ誰がどの傷病者を処置したかなどの治療記録をサーバに自動保存することが可能である。傷病者や医療従事者の位置推定には近隣端末との接続情報のみを利用したレンジフリーベースの位置推定手法を用いている。基本的なアイデアは、「無線で通信できた端末同士は一定距離以内の位置にいる」という性質のみを用いることである。いくつかの基地局を災害現場の各所に配置し、

GPS

あるいは手動で基地局の位置を地図上に登録すれば、それらの基地局を起点にして位置推定を行うことができる（図

9

）。スすることで任意の情報を表示できる。図

7

は生体情報の一覧表示画面である。傷病者の容態が急変すると自動的に該当する傷病者の生体情報が最上部に移動し、赤色でハイライト表示されるとともにアラームなどで通知されるため発見が容易になる。また、医療従事者間の情報共有を容易にするため、電子タグにより測定した傷病者の生体情報のみならず、各端末の位置情報や災害によって変化してしまった現場の道路状況を含む最新の地理情報などを医療従事者がどこにいても容易に確認できるようにする必要がある。このため、タッチスクリーンを搭載した

iPod touch

用のアプリケーションを開発している（図

8

）。このアプリケーショ図7 生体情報の一覧表示画面図8 医療従事者用の携帯端末図9 傷病者や医療従事者の位置推定

(7)

現在、医療機関では災害時の対応訓練を行う目的で

Emergo Train System®(ETS)[11,12]

と呼

ばれる机上シミュレーションが広まりつつある。

ETS

では複数のホワイトボードを災害現場や病院などのエリアに見立て、ホワイトボード上で傷病者や医療従事者、医療資源などを表す札を一定のルールに基づき移動させながらシミュレーションを行う。

ETS

は大規模な災害を想定した訓練が実施可能であるが、机上シミュレーションであるという性質上、傷病者の容態変化を再現することは難しい。一方、

Sim-Patient[13]

のように傷病者の呼吸音や外見などのリアリティを追究する試みもなされているが、これらのシステムでは逆に多数の傷病者が存在するような環境を想定していない。我々が開発したシミュレータ

(

図

10)

では、傷病者ごとに時間経過によるバイタルサインの状態変化が設定されており、設定時間内に適切な安定化処置が施行されない場合は状態が次第に悪化し、死亡してしまう。訓練参加者はコンピュータ画面上に次々と表示される（運ばれてくる）傷病者に対して、医療従事者のアイコンを移動させて傷病者のバイタルサインや受傷部位を確認し、必要な処置を施す。各処置には所要時間と必要な医療資源（医療従事者のアイコン、処置台、救急車など）が定められており、ある医療資源を使用している間は、当該医療資源を使って他の傷病者を処置することができない。参加者は協力して可能な限り多数の傷病者の状態を安定させ、適切な病院に適切な順序で搬送することが求められる。表示された傷病者のアイコンを選択するとバイタルサインや症状の他、氏名などの傷病者に関する個人情報が表示される。シミュレータに電子トリアージシステムを導入した場合、電子タグを傷病者に取り付ける処置を行うと、以後その傷病者のバイタルサインが持続的にモニターされること II.4 救急外来での試験的運用 電子トリアージシステムは災害現場での使用のみならず、救急車で来院した患者の対応に追われる間に独歩で来院した患者が待合室で急変する危険性を抱える救急外来での日常診療でも有効に機能すると期待できる。このため

2009

年

1

月から

₂

年間、順天堂大学医学部附属浦安病院の救急外来で電子トリアージシステムの試験的な運用を行った。独歩で来院した患者のうち、受付から治療開始までの間にバイタルサインに異常が出現した症例を「容態急変」と定義し、過去の急変例の分析から待合室で急変する可能性があると考えられる患者群を対象に、電子トリアージタグを装着してバイタルサインを継続的にモニターすることにした。このような試験的運用を開始した前後

2

年間の救急外来での「容態急変」発生率を比較したところ、電子トリアージシステムの導入前に比べ、導入後では「容態急変」発生率が

3

分の

1

に減少していることが確認できた。この変化は救急外来の患者のリスク管理に種々の改良が加えられたことも影響しているが、電子トリアージシステムが救急外来における日常診療の支援ツールとしても有効であることを示唆するものである。 II.5 電子トリアージ訓練シミュレータ 電子トリアージシステムを実際に災害現場で活用するためには、その有効性を明らかにして普及を進めるとともに、システムを利用した訓練が不可欠である。このため、我々は仮想的な大規模災害をコンピュータ上で発生させ、複数のコンピュータ端末から参加者がアクセスして災害対応訓練を行うシミュレータを開発し、このシミュレータ上で電子トリアージシステムの有効性を評価した

[10]

。

(8)

スク管理で共通する概念は、小型センサを用いて得られる生体情報を携帯網などを介してクラウド側に転送・蓄積し、過去の症例との比較・解析などを行うことで、様々な健康リスクを早期に発見・通知しようとするものである。上記の考えは、現実世界の物理的なセンシング情報をインターネットなどのネットワークを介してサイバーな空間に蓄積・整理し、知的なマイニングにより現実世界の物理的な環境をフィードバック制御しようとするサイバー・フィジカル・システム（

CPS

）の考え方に沿ったもので、米国の大統領科学技術諮問委員会（

PCAST

）報告書でも近年最も重要な

IT

分野の研究課題の一つとして取り上げられている。また、欧州の

FP8

（

Horizon 

）計画においても、スマート

CPS

の研究や次世代ヘルスケア技術の開発などが

_IT

分野の重点研究課題として取り上げられている。このような背景から、防災、医療、環境改善など様々な分野で小型センサなどのユビキタス端末を用いた新しいリスク管理システムが実用化されていくものと考えられる。になる。このような電子トリアージシステムを導入した場合の影響をシミュレータで検証することにより、災害現場で電子トリアージシステムを導入することの効果を評価している。また、このシミュレータは実際に多数の参加者が一箇所に集合することができないような状況でも、インターネットにアクセス可能であれば災害対応訓練を行うことが可能である。

III

ユビキタス時代のリスク管理

近い将来、メガネ内蔵型の小型コンピュータや腕時計型の小型コンピュータのような超小型

IT

機器が低価格で登場すると、

IT

を活用したリスク管理の姿も一段と変化すると考えられる。上述のような生体センシング情報の活用に限ってみても、図

11

に示すように中高年のパーソナル・ヘルス・ケアなどへの応用、病院や介護施設における高齢者のモニタリング、中高生のスポーツ活動時の安全確保など、様々な応用が考えられる。これらのリ図10 電子トリアージ訓練シミュレータ

(9)

今回本稿で紹介した生体センシング情報を用いたリスク管理はいわゆる企業におけるリスク管理とは異なるものであるが、その本質的な考え方は共通する部分が多い。また、第

4

期科学技術基本計画などで謳われている「安心・安全な社会」や「レジリエントな防災・減災機能」の構築などにも通じる重要な考え方であると思われる。【付記】最後になりましたが、大学院生の時代から長年ご指導いただいた森將豪先生に深く感謝します。 参考文献 [1] G. E. Moore()/

“Cramming more components onto integrated circuits”, Electronics Magazine, pp.-.

IV

おわりに

筆者は

1984

年に学位を取得して今年で

30

年になる。筆者の学位論文の研究成果の一部が滋賀大学経済学部管理科学科の森將豪先生との共著論文として、同年ソフトウェア工学分野の基幹論文誌

_{IEEE Transactions on Software}

Engi-neering

誌に掲載された

[14]

。本論文は通信回線を経由してデータを送受信する

2

つの計算機上で動作するソフトウェアが正しく動作すること、ならびに、障害が発生した場合に適切なエラーリカバリの処理が行われることを保証するための設計検証技法に関する研究であり、経済学や管理科学に関する研究とは少し異なる分野の研究である。一方で、エラーリカバリなどその基本的な考え方はリスクを組織的に管理し、損失などの回避または低減をはかるというリスクマネージメントの手法と非常に関連が深い。図11 生体センシング情報の活用

(10)

[13] RIT International, Sim-Patient: http://www.rti.org/page.cfm/SimPatient. [14] T. Higashino, M. Mori, Y. Sugiyama, K. Taniguchi and T. Kasami() /

“An Algebraic Speciﬁcation of HDLC Procedures and Its Veriﬁcation”,

IEEE Transactions on Software Engineering, Vol., No., pp.-.

[2] G. Gilder() /

“TELECOSM: How Inﬁnite Bandwidth will Revolutionize Our World”, Free Press, pages. [3] Google Glass:

http://www.google.com/glass/start/. [4] Samsung Galaxy Gear:

http://www.samsung.com/jp/consumer/ mobilephone/galaxy-gear/. [5] 東野輝夫／ “災害時救命救急支援を目指した人間情報センシングシステム”， http://etriage.jp/. または、 http://www-higashi.ist.osaka-u.ac.jp/ ~higashino/eng/research/etriage.html. [6] 丸川征四郎（2007） “経験から学ぶ大規模災害医療─対応・活動・処置”／永井書店. [7] T. Gao, et al.() /

“ Wireless Medical Sensor Networks in Emergency Response: Implementation and Pilot Results”, Proc. of IEEE Int. Conf.

on Technologies for Homeland Security, pp.-. [8] L. A. Lenert, D. A. Palmer,

T. C. Chan and R. Rao() / “An Intelligent . Triage Tag for Medical Response to Disasters”,

Proc. of American Medical Informatics Association 2005 Symp., pp.-.

[9] T. Higashino, A. Uchiyama and K. Yasumoto()/ “eTriage: A Wireless Communication Service Platform for Advanced Rescue Operations”,

Proc. of ACM Int. Workshop on Internet of Things and Service Platforms (IoTSP 2011).

(Invited Paper/Keynote Speech)

[10] 野上大樹、内山彰、中田康城、東野輝夫（2011）／ “多人数参加型シミュレータによる電子トリアージシステムの

有効性検討”、日本集団災害医学会誌、2011;16, pp.8-18. [11] Emergo Train System:

http://www.emergotrain.com/. [12] 中田康城（2007）／

“災害医療教育エマルゴ・トレーニング・システム”、救急医療ジャーナル、2007;15, pp.78-83.