2022 Fiscal Year Annual Research Report
Development of Heat Stroke Alert System by Wearable Device
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19H04501
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
藤原 幸一 名古屋大学, 工学研究科, 准教授 (10642514)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
久保 孝富 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (20631550)
丸野 由希 京都女子大学, 現代社会学部, 准教授 (20757760)
加納 学 京都大学, 情報学研究科, 教授 (30263114)
山川 俊貴 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 准教授 (60510419)
佐藤 大典 大阪体育大学, スポーツ科学センター, 研究員 (40846812)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 熱中症 / ウェアラブルセンサ / 心拍変動 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
熱中症とは，暑熱環境で発生する障害の総称である．毎年，初夏以降に多くの救急搬送者や死者が発生し，温暖化の進展および高齢化に伴い，日本のみならず，世界中で患者が増加し続けている．熱中症は症状が軽いうちに飲水や冷所で休むなどの適切に対処することで，容易に重症化を避けることができる．そこで本研究は，熱中症の発症段階で警報を発報できる熱中症アラームの開発を目指し，研究開発を実施した．これにより，速やかに熱中症に対処可能となり，重症化や救急搬送を防ぐことができるようになる．
これまでに我々は，自律神経活動を反映する生体現象である心拍変動(HRV) 解析を用いた様々なヘルスモニタシステムが開発してきた．身体にかかる熱負荷がHRV に影響することが知られているため，HRV から熱中症の兆候を検知することができると考えられる．HRV データからの熱中症検知には機械学習の活用が想定されるが，そのためには，健常時と熱中症周辺期双方の大量の実データが必要である．
これまでに，主にアスリートや暑熱環境で重労働に従事している作業員から，独自のセンサシステムを用いてHRVデータを収集して，機械学習アルゴリズム，特に異常検知アルゴリズムを用いて，熱中症前後の以上なくすゐを検出できるモデルを開発した．そして，開発したモデルをスマートフォンのアプリとして実装した．
2022年度は，分担機関である大阪体育大学において，バスケ部活動中の学生30名にデバイス・アプリを装着してもらい，データを収集した．データ収集期間内に熱中症は発生しなかったが，21年度までに開発した検知モデルにデータを入力したところ，誤検知の回数は1回/程度であり，想定される性能通りであることが確認された．
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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