論文の概要: Assessing Physical Frailty and Fall-Risk Indicators with Social Robots: An in situ Evaluation with Older Adults

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.15156v1
• Date: Thu, 16 Jul 2026 16:00:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-17 17:01:33.165364
• Title: Assessing Physical Frailty and Fall-Risk Indicators with Social Robots: An in situ Evaluation with Older Adults
• Title（参考訳）: 社会ロボットを用いた体力低下と転倒障害指標の評価 : 高齢者におけるin situ評価
• Abstract要約: 本研究は, 高齢者を対象に, フラストレーションと転倒リスクテストを通じて, 高齢者をガイドするロボットフレームワークを提案する。 このシステムは、知覚、意思決定、相互作用、測定モジュールを協調する振る舞いツリーアーキテクチャを使用する。 N=81歳以上の若年者を対象に,リハビリテーションセンターの研究室で6カ月間,in situの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.85290794817731
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Frailty assessments are crucial to evaluate the risk of adverse events and the health and social care needs of older adults, yet their administration remains resource-intensive and typically relies on coarse clinical outcomes, such as task completion times, which may overlook biomechanical indicators of functional decline. To address this, we present a robotic framework that guides older adults through standardised frailty and fall-risk tests while capturing clinical scores and additional frailty-related metrics, offering a deeper insight into a user's condition. The system uses a Behaviour Tree architecture that coordinates perception, decision-making, interaction, and measurement modules. Using vision-based skeleton tracking, the robot evaluates established clinical tests, including the Short Physical Performance Battery (SPPB) and the Timed Up and Go (TUG). The framework was co-designed with healthcare professionals and evaluated in situ during six months in a rehabilitation centre's research lab with N=81 older adults. Robot-derived measurements were compared against therapist assessments and clinical reference instruments, including a gait analysis walkway and an inertial measurement unit (IMU). Results showed excellent agreement for most test completion times and gait-related parameters ($ICC > 0.9$). And, substantial agreement for the overall SPPB score comparing the robot and the therapist ($k = 0.67$) and moderate agreement comparing the robot and the IMU ($k=0.55$). The findings highlight that social robots can provide reliable and objective frailty assessments in healthcare settings while enabling the collection of relevant mobility indicators beyond conventional outcomes.
• Abstract（参考訳）: 欠陥評価は、高齢者の有害事象のリスクや健康や社会的ケアの必要性を評価する上で重要であるが、その管理は資源集約的であり、通常、機能低下の生体力学的指標を見落としているタスク完了時間などの粗い臨床結果に依存している。 そこで本研究では,高齢者を対象に,臨床成績とそれに関連する指標を収集しながら,標準化された欠陥検査と転倒リスクテストを通じて,高齢者を指導するロボット・フレームワークを提案する。 このシステムは、知覚、意思決定、相互作用、測定モジュールを協調する振る舞いツリーアーキテクチャを使用する。 視力に基づく骨格追跡を用いて、SPPB(Short Physical Performance Battery)やTUG(Timed Up and Go)など、確立した臨床検査を評価する。 この枠組みは、医療従事者と共同で設計され、N=81歳以上の若年者を対象に、リハビリテーションセンターの研究室で6ヶ月の間、in situを評価した。 歩行解析通路と慣性測定装置 (IMU) を含む, セラピスト評価と臨床基準機器との比較を行った。 その結果,ほとんどの試験完了時間と歩行関連パラメータ(ICC > 0.9$)について良好な一致を示した。 また, ロボットとセラピストを比べたSPPBスコア(k = 0.67$)と, ロボットとIMU(k=0.55$)を比較した適度な合意(k=0.55$)について検討した。 以上の結果から,ソーシャルロボットは,従来の結果を超えて,関連するモビリティ指標の収集を可能にするとともに,医療現場における信頼性と客観的な脆弱性評価を提供することが可能であることが示唆された。

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