高齢者に多く見られる褥瘡（床ずれ）の予防には、早期発見とリスク評価が重要です。従来のリスク評価スケールは主観性が高く、信頼性に課題があります。本研究では、ベッドシーツの下に温度センサーを設置し、皮膚の温度変化（虚血や炎症）を非侵襲的かつ拘束のない方法で推定する新技術の開発を目指しました。シミュレーション実験で人工皮膚モデルを作成し皮膚温度変化を模倣し、温度データを機械学習モデル（Extra Trees, LGBM, 線形回帰）に入力し、精度を評価しました。また、健常人実験において仙骨部の皮膚温度をシーツの下に配置した温度センサーから推定できることを示しました（R² = 0.8145）。皮膚温度の時間的変化は、体圧センサーとシーツの下に配置した温度センサの組み合わせにより、非侵襲的かつ高精度に推定可能であることが示唆されました。本研究の成果により、褥瘡リスクの早期検出と個別ケアへの応用が期待されます。
A novel skin temperature estimation system for predicting pressure injury occurrence based on continuous body sensor data: A pilot study
