人工知能によるオフィス ワークステーションの姿勢の監視と評価

米国には 8,100 万人以上のオフィス ワーカーがいます。 これらのオフィス ワーカーは、日中の座りっぱなしの活動に 1 日あたり 11.6 時間を費やしています。 いくつかの研究では、座りっぱなしのオフィスワークの健康リスクを減らすために職場の調整を調べましたが、調整が筋骨格痛のリスクの減少につながったことを示す決定的な証拠はほとんどありません. 人間工学に基づいた椅子の介入は、筋骨格系の症状を軽減することがわかっていますが、さまざまな椅子をサポートする証拠は決定的ではありません. 同様に、さまざまなコンピューター調整に関する現在の文献 (つまり、 キーボードとマウス) は決定的ではありませんでした。 座位と立位の両方が可能なワークステーションを評価する場合、いずれかの姿勢での長時間の静止姿勢は、筋骨格の不快感を増大させる可能性があります。 多くの人間工学的介入が市販されていますが、これらの介入が筋骨格痛のリスクを軽減することを示す決定的な証拠はありません。

労働者の健康を促進することを意図した最も成功した介入には、個別化された行動要素が含まれます。 個別に注意を払っている労働者は、人間工学的ガイドラインの全体的な認識が高く、姿勢が大幅に改善されており、集団教育を受けている、または介入を受けていない労働者よりも高い生産性を報告しています。 さらに、個別化されたアプローチにリアルタイムのプロンプトを追加すると、介入の成功をさらに高めることができます。ある研究では、プロンプトが結果に最大 4 倍の影響を与える可能性があることが示されています。 最後に、人間工学に基づいた推奨事項をどのように実装するか、合図の方法とタイミングへの入力、および作業環境を調整する際の柔軟性をユーザーに選択させることで、姿勢、生産性、および全体的な健康状態が大幅かつ持続的に改善されることが示されています。 この研究は、活動を増やし姿勢を改善するための一貫した行動を通じて生産性、健康、幸福を促進する方法でワークスペースを適応させるインテリジェントワークステーションのセンシングメカニズムに貴重な情報を提供します.

この研究は、以下によって既存の知識に貢献します。

1. 姿勢パラメータを正確に測定するセンシング方法を開発します。
2. 姿勢センシングのガイドラインを作成します (つまり、 センサーのタイプ、分析に適したアルゴリズム、センサーの配置など) の、オフィス ワーカーの体幹、首、および上肢。
3. 個々の位置の変化と、関連/関連する快適さのレベルを理解します。

成功した場合、この研究の結果を使用して姿勢を決定し、根拠に基づいたリアルタイムの人間工学的フィードバックを職場に提供して、オフィス ワーカーの筋骨格痛のリスクを軽減することができます。

方法と手順 この研究の主な目的は、オフィス ワークステーションでの姿勢を評価するためのさまざまな手法を検証し、これらの姿勢を身体的な不快感と関連付けることです。 データは、ビジュアル アナログ スケールを使用して、年齢、性別、上半身の不快感に関するベースライン記述情報を取得することによって収集されます。 参加者は、指定されたワークステーションを快適に作業できるように独自に配置し、オフィスワークのようなタスクを実行するよう求められます。 次に、参加者はワークステーションに一連の変更を加えて、首、肩、腕、体幹のさまざまな姿勢をテストするよう求められます。 これらには、首の回転 (0 ～ 45 度)、首の横方向の屈曲 (0 ～ 45 度)、首の屈曲/伸展 (0 ～ 60 度)、肩の挙上と肩甲骨の前傾、肩の屈曲 (0 ～ 120 度)、肩の外転が含まれます。 (0 ～ 90 度)、肩の水平回転 (0 ～ 90 度)、肘の屈曲/伸展 (0 ～ 145 度)、手首の屈曲/伸展 (0 ～ 80 度)、手首の尺骨/橈骨偏位 (0 ～ 20 度) 、体幹の回旋、体幹の後弯/前弯、および体幹の側屈。 参加者は、現在の姿勢に不快感を覚えたときに姿勢を変え、セッションごとに最低 2 時間、最大 4 時間観察されます。 参加者は、最大 2 回の観察セッションに戻るよう求められる場合があります。 参加者は、体の各領域の痛み、不快感、および全体的な快適さを 10 ～ 15 分ごとに報告します。 参加者は、研究担当者に不快感の増加を通知するように通知され、その姿勢でのテストは終了します。 臨床的に有意な痛みの増加 (Visual Analog Scale で 2 ポイント以上) の終了プロトコルがあります。

研究には最大40人の参加者が含まれる場合があります。 サンプルサイズは、姿勢を感知するさまざまな方法をテストするための反復研究であるため、複数回のデータ収集を可能にするように選択されました。 Kinect/筋電図は、関節角度と姿勢をリアルタイムで追跡するようにコーディングされます。 ビデオ録画は、Rapid Upper Limb Assessment と自動化されたコンピューター アルゴリズムを使用して、観察セッションの後に個別に分析されます。 この調査は反復プロセスであり、カメラの位置と姿勢を調整して、姿勢評価のさまざまな手法を検証することができます。 Kinect/筋電図、ビデオ録画、元の意図した姿勢、および参加者の自己報告からのデータは、データ分析中に比較されます。