歩行分析から健康管理までスマートシューズの進化と課題
3つの要点
✔️ スマートシューズの進化と健康管理への応用
✔️ 機械学習やディープラーニング技術を活用した患者のモニタリング、歩行分析
✔️ バッテリー寿命やコスト削減など、普及に向けた課題
Recent Innovations in Footwear Sensors: Role of Smart Footwear in Healthcare -- A Survey
written by Pradyumna G. R., Roopa B. Hegde, Bommegowda K. B., Anil Kumar Bhat, Ganesh R. Naik, Amit N. Pujari
(Submitted on 3 Jan 2024 (v1), last revised 6 Feb 2024 (this version, v2))
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Subjects: Computers and Society (cs.CY)
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概要
近年、私たちの日常生活に欠かせない「靴」にも、IoT（モノのインターネット）やウェアラブルデバイスの技術が取り入れられ、革新的な「スマートシューズ」が次々と登場しています。スマートシューズは、靴に組み込まれた電子部品やセンサー、マイクロプロセッサなどの技術によって、私たちの健康や日常の活動をリアルタイムでモニタリングし、データを取得・分析することができます。
例えば、足の圧力や姿勢、身体の疲労具合、靴内の温度、歩数、体重、位置情報を追跡し、それらの情報をもとに健康管理やフィットネスの向上に役立つアドバイスをしてくれます。
近年、予防医学の観点から健康志向が強まっており、こうしたアドバイスによって、個々のユーザーにとって最適な健康管理が可能となり、日々の生活をより快適で健康的なものにしてくれます。
この論文では、スマートシューズに関する最新の動向を把握するために、2017年から2023年までに発表された関連する文献を調査しており、スマートシューズの技術がどのように進化し、私たちの生活にどんな影響を与えるのか、そして、これからどのような方向に進んでいくのか、その未来について考察しています。また、スマートシューズ技術の発展が加速している現状と、それに伴う消費者ニーズの高まりを明らかにしています。
スマートシューズとヘルスケアにおける応用
スマートシューズは、運動の追跡、健康状態のモニタリング、特定の疾患の検出など、さまざまな場面で活用されています。ここでは、スマートシューズがどのように応用され、役立てられているかを紹介します。スマートシューズは、下図のように、主にパフォーマンストラッキング（PERFORMANCE TRACKING）、モニタリング（MONITORING）、検出と認識（障害の分類）（DETECTION/RECOGNITION）の3つの分野で応用されています。
スマートシューズは、シューズにセンサーを組み込むことで、歩行データや体重、移動距離などの情報を収集することができます。
収集されたデータは、用途に応じたシステムで分析され、その結果をスマートフォンのアプリなどで確認することができ、ユーザーはそれに基づいて健康管理を行うことができます。例えば、歩数や歩行速度、さらには健康に関するアドバイスも提供される仕組みです。
データの処理には、ArduinoやRaspberry Piといった小型のコンピュータが使われることが一般的で、近年では無線通信によるデータ転送が主流になっています。
また、スマートシューズが生成するデータ分析の結果は、医療専門家の支援を受けるための重要な手段ともなり得ます。しかし、一方で、これらのデータは個人の健康に関わるため、情報の安全性やプライバシーの保護が重要です。臨床的に信頼できるデータ分析を行うためにも、スマートシューズのシステムは堅牢である必要があります。
スマートシューズの応用分野１：パフォーマンストラッキング
スマートシューズは、視覚障害者の支援、アスリートのパフォーマンス測定、高齢者や兵士の監視に応用されています。下図は、各応用分野に関する論文の割合を示しています。
視覚障害者の支援（Vision impaired）：世界では約22億人が視覚障害または失明を患っています。視覚障害者にとって、自力で安全に移動することは大きな課題です。この課題を解決するために、スマートシューズが応用されています。超音波センサーを搭載したスマートシューズは、障害物を検知し、ユーザーに回避を促すことができます。また、GPS追跡機能やワイヤレス充電システムを組み込むことで、リアルタイムに位置情報を共有し、必要に応じて、家族や友人に通知を送ることもできます。
アスリートのパフォーマンス測定（Athletes）：スマートシューズに、速度、圧力、加速度などの物理パラメータや、酸素飽和度、体温、血圧といった生理パラメータを測定する機能が搭載されており、アスリートのトレーニングやパフォーマンスの状況を正確に把握することができるようになります。スマートシューズの使用によって、ランニング効率が向上することが確認されています。また、スマートシューズの素材やデザインの改良も進んでおり、より快適で効果的なトレーニングをサポートする靴が開発されています。
高齢者の監視（Elderly）：世界的に高齢者の人口が増加する中、転倒リスクや健康状態の監視は重要な課題です。スマートシューズは、高齢者の転倒を検知し、GPSを使って位置情報を追跡することで、認知症を抱える人などを支援することができます。転倒検知機能を持つスマートシューズは、緊急時に迅速な対応を可能にし、高齢者の安全を守ることができます。
兵士の監視（Soldiers）：軍事分野では、刻一刻と状況が変わる中で、兵士の位置の把握や健康状態の監視が重要です。スマートシューズは、長距離通信を利用して兵士の遠隔監視を可能にし、GPSを使って正確な位置情報を取得できるようにします。また、緊急時に基地に助けを求めるためのパニックボタンなども搭載されています。
スマートシューズの応用分野2：患者モニタリング
スマートシューズは、医療施設や家庭で患者を遠隔からモニタリングするにも応用されています。この技術は、日常活動の把握、歩行に問題がある患者の監視、さらには糖尿病や心臓病、歩行障害などの特定の疾患を持つ患者の状態を追跡するために活用されています。
日常活動認識（Human Activity Recognition、HAR）：HARは、健康状態のモニタリングやフィットネストラッキング、身体障害者の監視など、さまざまな用途で広く利用されています。最近では、スマートシューズを使用したHARが注目を集めており、手首や足首に装着するデバイスが遠隔HARに適していることが報告されています。
また、HARには、圧力センサーや慣性センサーが用いられることが多く、動的な活動には慣性センサーが、静的な活動には圧力センサーが有効とされています。そのため、最も効率的な結果を得るには、両方のセンサーを組み合わせることが推奨されています。
センサーデータを処理して活動を認識するために、機械学習（Machine Learning、ML）やディープラーニング（Deep Learning、DL）も活用されており、これにより高度な分析が可能となっています。
糖尿病患者のモニタリング：糖尿病は、心臓や血管、目、腎臓、神経に影響を与える慢性疾患で、全世界で約4億2200万人がこの病気に苦しんでいると言われています。特に深刻な合併症として、糖尿病足潰瘍（Diabetic Foot Ulcer、DFU）があります。DFUは、糖尿病の一般的な合併症で、神経損傷や血行不良が原因で発生しやすく、重篤な感染症を引き起こす可能性があり、これが原因で5年以内に約50％の患者が死亡すると報告されています。そのため、DFUの早期発見と管理は非常に重要です。
スマートシューズは、糖尿病患者を遠隔でモニタリングし、DFUの兆候や関節の拘縮、炎症、胼胝形成などの前兆を早期に検出することができます。適切なスマートシューズの選択や患者教育、遠隔医療、さらには予防的な外科的治療を組み合わせることで、DFUの発症や再発を防ぐことが期待されます。
MoulaeiらとAltafらの研究では、足の圧力、湿度、温度を正確に測定し、そのデータをBluetoothモジュールを介してスマートフォンに送信するスマートシューズが開発されています。また、Kularathneらが開発した「Dia Shoe」は、モバイルアプリを通じて温度、湿度、体重、歩数を効率的に測定するプラグアンドプレイ型のデバイスです。
さらに、Sousaらの研究では、足底圧を監視するためのスマートシューズが開発され、足底圧と血流をモニタリングするシステムを統合したプロトタイプが、ワイヤレスデータ伝送機能を備えた形で設計されています。これらの技術は、患者の足にかかる圧力をリアルタイムで監視し、必要な治療や予防措置を支援することができます。
また、スマートウォッチとスマートシューズをペアリングして、8つの圧力センサーを用いて足底圧を監視し、ウォッチを通じて警告を送信するシステムも開発されています。このように、フットウェアに組み込まれたセンサーを活用して、糖尿病患者の足の状態を正確にモニタリングすることで、DFUのリスクを大幅に減少させることができます。
歩行分析：加齢に伴い、日常生活で足の痛みが増すことがあります。足の外側に体重がかかる「足外反」や、内側に体重がかかる「足内反」といった状態が引き起こされる可能性があります。これらの足の異常が放置されると、歩行障害という深刻な問題に発展することがあります。そのため、日常生活やリハビリの中で適切な姿勢を維持することが重要です。
近年、スマートシューズは、生理的なパラメータを活用して、歩行や移動障害を評価するツールとしても注目されています。ある研究では、歩行パターンが年齢や性格、さらには気分にまで影響されることが報告されています。これらの要因が日常生活に与える影響は大きく、歩行障害が生活の質に悪影響を及ぼす可能性があります。
歩行障害の補助装置としてスマートシューズには、さまざまな方法が提案されており、柔らかい素材を使用したスマートインソールもその一つです。インソールは、快適さを保ちながら、リアルタイムで歩行障害を分析することができます。
歩行分析には、筋力や関節の動き、圧力分布、足底圧など、さまざまなパラメータが含まれます。慣性センサーやML・DL技術を使用して、歩行パターンを測定・分析するアプローチもあります。ストライドの長さや速度、足の動きなどを詳細に把握することができます。
また、歩行中の姿勢を監視するためのスマートシューズには、さまざまな先端技術が組み込まれています。例えば、PODOSmartシステムでは、ワイヤレスセンサー技術とマイクロプロセッサを使って、時空間および運動学的な歩行パラメータを測定します。
さらに、仮想現実システム「Tread Port」を利用した歩行トレーニングができるスマートシューズの開発も進んでいます。この技術によって、歩行障害のリハビリ効果が高まることが期待されています。最近では、軽量で柔軟な素材を用いたスマートシューズも登場しており、より快適で効果的な歩行補助が可能になっています。
歩行障害の補助技術は日々進化しており、これからも多くの人々の生活を支える重要なツールとなりつつあります。
スマートシューズの応用分野3：検出と認識（障害の分類）
スマートシューズのセンサーから得られる物理的・生理的データは通常、時間の経過に沿って蓄積される時系列データであり、そのデータから必要な情報を手動で抽出・分析するのは非常に手間がかかります。そこで、スマートシューズで取得したデータの分析においてもMLやDLの技術が活用されています。
例えば、Jainらは加速度計のデータを使って、歩行パターンを3つのカテゴリに分類しています。また、Aquevequeらは、特製のセンサーから得た圧力データを分析し、歩行パターンを分類しています。歩行パターンの分類には、MLやDLを用いたさまざまな手法が活用されています。
また、スマートシューズを用いたデータを基に、足の回内（過剰な内側への傾き）や回外（過剰な外側への傾き）をニューラルネットワークで認識する試みも行われています。
転倒の検出も、特に高齢者やリハビリ患者にとって重要な課題です。転倒は意図せずに起こる危険な事故であり、これを防ぐために多くのスマートシューズが開発されています。
歩行パターンの分析には、使用するセンサーの種類やデータ取得の設定が大きく影響します。例えば、歩行パターンを正確に分類するためのデータ取得の帯域幅やサンプリング周波数の選択が重要です。ある研究では、無線技術とモバイルアプリケーションを組み合わせたスマートシューズが、歩行分析や股関節手術後のリハビリ、さらには転倒の検出にも有効であることが示されています。
また、パーキンソン病（Parkinson Disease、PD）の患者に対しても、スマートシューズを使った歩行パターンの分析がリハビリプロセスの支援に役立つことが確認されています。足底圧を測定し、歩行パターンを分析するためのスマートソックスも開発されています。
スマートシューズの市場
スマートシューズは、新しい技術を取り入れた製品で、若い世代を中心に関心が高まっています。スマートシューズは、個々のユーザーに合わせたフィードバック、レコメンドをすることができるため、日常の健康管理やパフォーマンスの向上に役立つツールとして注目されています。
スマートシューズ市場は2023年から2033年の間に年平均成長率（CAGR）22.7%という著しい成長が予測されています。市場規模は2023年に2億6900万米ドルと見込まれ、2033年までに21億米ドルを超えると予想されています。
各企業は、消費者の多様なニーズに応えるため、競争を繰り広げています。しかし、スマートシューズの設計が複雑であるほど、製造コストも高くなる傾向があります。つまり、高度な機能を持つ製品ほど、技術的な難易度が増し、それに伴って価格も上昇しています。
そのような状況においても、スマートシューズへの関心は年々高まっており、メーカーはその需要に応じて技術の向上を続けています。市場には、さまざまな種類のスマートシューズが出回っており、各社ともに機能やデザインも多岐にわたります。
また、市場で提供されているスマートシューズの詳細は、下表にまとめられています。スマートシューズは、これからも市場での存在感を増していくことでしょう。各メーカーがどのような技術を採用し、どのような製品を提供しているのか、今後の動向にも注目が集まります。
スマートシューズは、ユーザーの健康状態を監視し、個別化されたフィードバックを提供することで、健康管理をサポートすることができます。センサーやコントローラー、プロセッサを搭載し、カスタマイズされたスマートシューズは、歩行や身体のパターンを分析し、補助装置としての機能します。この論文による調査から、いくつかの重要な結果が得られています。
まず、スマートシューズに統合されたセンサー技術は、健康やフィットネスの詳細なデータ分析を提供できる段階までに進化しており、健康やフィットネスの詳細なデータ分析が可能になっています。例えば、血中酸素濃度、心拍数、エネルギー消費量など、多岐にわたる健康指標を追跡できるようになっています。
また、MLやDLのアルゴリズムが、スマートシューズのデータ分析の精度を高め、健康問題を早期に発見することができる段階にあります。視覚障害者向けの支援機能としても、障害物検知やGPS追跡、機械学習に基づく物体識別などが導入され、より自立した移動をサポートする技術の開発が進んでいます。
さらに、無線通信技術を活用することで、リアルタイムのアラートや更新情報をスマートフォンや他のデバイスに送信できるようになり、糖尿病患者や歩行障害を持つ患者のヘルスケアにも役立っています。例えば、足底圧、温度、湿度を監視するスマートシューズは、糖尿病性足潰瘍（DFU）の予防と管理に有効であることが確認されています。
また、データ分析の精度向上のためには、サンプリングレートの最適化が重要であることが報告されています。適応サンプリングアルゴリズムの開発により、スマートシューズはユーザーの活動レベルに応じてデータ収集を調整できるようになっています。さらに、スマートフォンアプリを活用してデータを収集・分析し、健康状態のモニタリングや医療提供者との情報共有が容易になっています。
ただし、スマートシューズにおけるバッテリー寿命の問題は依然として課題となっています。これに対応するため、歩行によるエネルギー回収や蓄電技術が導入され、スマートシューズのセンサーや電子部品に電力を供給する取り組みが進んでいます。しかし、これらの高度な機能を取り入れると、製品コストが上昇するため、コスト効率を高め、幅広い消費者がアクセスできる製品作りが求められています。
将来のスマートシューズの研究の方向性としては、センサー技術のさらなる進化により、血流や筋肉活動など、より広範な健康指標を監視できる新しいセンサーの開発が期待されています。また、エネルギー収集と蓄電に関する研究も重要で、歩行から効率的にエネルギーを収集し、長時間の使用を可能にする新しい設計が必要とされています。
さらに、スマートシューズを疾患の診断や治療に活用するための機械学習やAI技術の導入が進められています。これにより、個別化された健康管理が可能となり、生活の質が向上することが期待されています。
加えて、障害を持つ人々をサポートするための新しい技術や機能の開発、スマートシューズを既存の補助装置と統合する方法の研究も重要です。また、デバイスのセキュリティ強化やプライバシー保護のための新しいプロトコルの開発も必要です。
スマートシューズが市場に普及する中で、消費者にとって使いやすく、コスト効率の高い製品を提供することが、今後の課題になると考えられます。
まとめ
スマートシューズは、ウェアラブル技術の分野で大きな進歩を遂げており、健康管理、補助技術、医療分野での応用において多くの可能性を秘めています。高度なセンサー技術やエネルギー収集システム、機械学習アルゴリズムの統合により、個人の健康管理を革新し、障害を持つ方々の生活の質を大きく向上させることが期待されています。
しかし、この技術が広く普及するためには、まだいくつかの課題があります。スマートシューズの快適性とデザインの向上、コストの削減、そしてデータのプライバシーやセキュリティの確保が重要です。また、今後の研究では、スマートシューズを他のスマートデバイスとどのように統合するか、持続可能な材料や製造プロセスをどのように取り入れるか、さらに効率的なエネルギー収集・蓄電システムの開発が求められます。
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