2022 Fiscal Year Annual Research Report
Establishment of environmental and biomedical data science for improving elderly workers safety and health
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20K20659
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
清野 健 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 教授 (40434071)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
金子 美樹 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 助教 (10795735)
重松 大輝 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 助教 (50775765)
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| Project Period (FY) |
2020-07-30 – 2023-03-31
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| Keywords | 生体情報解析 / ウェアラブル生体センサ / 労働安全衛生 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和4年度の主な実績は，労働環境および個人特性の評価指標の開発，および，心拍変動の２次元化特徴量を用いた深層学習の検討である．これらの内容について，実世界データの分析に基づきその有用性を確認した．
労働環境および個人特性の評価指標の開発では，職場環境の熱ストレス，作業強度，個人の熱耐性（暑熱馴化の程度），体力特性（心肺機能），生活習慣の安定性の評価指標を開発した．建設業，製造業，運送業などの実際の労働者のデータを分析し，これらの指標の基準範囲を推定した．近年，ウェアラブル生体センサを活用した職場のリアルタイムでのリスク評価の研究は多くの報告があるが，本研究のように蓄積した生体情報を分析することで，職場および個人の潜在的リスクを評価する方法はほとんど検討されていなかった．本研究のアプローチは，職場の安全衛生の改善サイクルの構築に寄与するものある．
心拍変動の２次元化特徴量を用いた深層学習の検討では，1次元時系列の動的特性を2次元の画像に変換し，その2次元化データの構造を，深層学習を用いて学習する方法の有用性を検証した．この方法を，心不全患者の生命予後予測に応用した結果，リスク層別化を実現できた．高齢になると心不全の罹患率が上昇するため，ここで検討した方法は，健康リスクの早期発見に役立つと考えられる．また，2次元画像のフラクタルスケーリング解析の高速アルゴリズムの開発も行った．
研究期間全体を通じて，ウェアラブル生体センサを用いて生体情報モニタリングを行うことで，働く高齢者の体調変化や労働環境のリスク評価を行う方法論を開発できた．職場の安全衛生管理では，医療診断のように不調の発生を評価するだけでなく，不調の発生を未然に防ぐ対策の実現がより重要である．本研究では，安全対策の有効性評価を実現する方法を開発し，職場の安全衛生の改善サイクルを構築する方法論を提案した．
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