今日は世界に影響を与えるアメリカ大統領選挙でした。

トランプ氏とヒラリー氏の外交、経済＆財源確保、内政、ヘルスケアなどの政策の違いも含め、様々な注目を集めていたと思います。

色々思うところもありますが、今回の活動報告です！！

前回の「子どもの傷アザ写真を正しく保存する」に続き、今回は傷アザがどこにあるのかのデータ収集、そしてその解析方法の一例についてご紹介します。

 

どこに傷アザがあるのか？をマッピングする

撮った傷アザが、子どもの身体のどの部分にあったのかを記録することはとても大切です。

傷アザ一つにつき、①焦点、②正面全身、③横全身が必要なのですが、他にも傷アザがあるか、痛いところはないか撮影の時に確認することが重要です。

このアプリでは、以下のように適切なデータ収集と子どもとの実際のコミュニケーションツールとして、子どものボディマップをアプリに組み込みます。

子どものボディマップ（正面）

子どものボディマップ（背中側）

目に見えている傷以外に、他にもどこに傷があるか、子どもに直接尋ねながら場所をマッピングすることができます（もちろん使い方はユーザーさんの自由です）。

例えば、左手周辺に傷アザがあれば、その周辺をタップすれば以下のように表示されます。

 

 

その箇所に合わせて、このアプリはどのように写真を撮っていくかをガイドします。

 

以下は、実際に高岡が自分の右腕にピンク色の蛍光マーカーを塗って傷アザと見立てて撮影してみました。（ボディマップでは左腕なのですが、以下の画像は右腕で撮影しています）

以下のイメージは、傷アザに焦点を当てた画像ですが、無料でダウンロードできるABFO#2スケールの各末端が写るように写真を撮っていきます。

子ども自身がどのように撮られているか知る方が落ち着く子もいますので、上記のイメージは、フロントカメラモード（バックカメラとの選択可能）で撮影しています。

 

子どもとしては、左上のアイコンを見るところでどこを撮るのか、また左下のアイコンで焦点をあてた写真を撮ると知ることができます。

 

同じように、ユーザーさんも今度はどこの写真を撮るのか、撮り忘れなく適切に傷アザ写真を撮ることができます。

得られた傷アザのデータを瞬時に分析し、活用する。

もし撮影された画像データをサーバーに送り、瞬時にAIを用いて分析します。例えば、今現在の２つの例を紹介すると

 

１：画像データにあるABFO#2を元に、傷アザの大きさを測定する

ABFO#2内にある二等辺三角形の頂点を利用して、ピタゴラスの定理を応用することで、角度を調整し、画像内の傷アザのサイズを測定します。

 

２：傷アザパターンを過去の傷アザデータ（場所、サイズ、傷アザのパターン）と照合する。

 

１で得られたパターンやサイズを利用して、過去の傷アザ写真と照合し、虐待による傷かどうかの確率を算出します。（AI分野だとパターン認識とかディープラーニングと呼ばれる手法を利用します。ガンの画像診断などでも用いられているAI手法の一つです）。

 

もし、傷アザのパターンが特異なものであれば、凶器も将来的には特定します。例えば、複数の傷アザが列になって、等間隔である場合などは、ブラシや剣山を用いた可能性があることなどを表示します。

 

こういったデータやエビデンスを用いることで、人間であれば見過ごされてしまうことも防ぐことに役立ちます。

 

もし医療従事者や学校の先生や養護の先生、保育園・幼稚園の先生がユーザーさんであれば、傷アザをデータとして残せるだけでなく、分析結果を元に「すぐに児童相談所に通告してください」など、次の適切な対応をアプリからガイドできます。

 

児童相談所や警察の方であれば、すぐにその後の対応について判断に活用できます。

＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊

今回は傷アザ写真の保存と、その画像データ分析の一部をご紹介しました。

 

傷アザの写真データを各児童相談所や警察で保存していても、集積して解析しているところはまだまだほとんどありません。

 

一人の子どもが受けた傷アザのデータを、直ぐにその他の子ども達に活用し、より適切な判断を導くことが大切です。

 

そのためには、適切なデータの蓄積・AIを用いた即時のデータ分析・分析結果を支援者にフィードバックするアプリ、３つが重要になります。

このプロジェクトでは、この３つを同時に開発を進めていきます！

 

お読み頂き、ありがとうございました。
引き続き、ご支援宜しくお願い致します。