Artificial intelligence of the blood pressure prediction for the personalized prevention at home

2023 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K14300
• Research Institution: Tokyo Institute of Technology
• Principal Investigator: 海塩 渉 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 助教 (90881863)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2026-03-31
• Keywords: 血圧 / 循環器疾患 / 人工知能 / 個別化予防 / 住宅

Outline of Annual Research Achievements

■実績
2023年度は、2022年度までの調査および分析から抽出された課題点（より長期的なデータ計測が必要）を踏まえて48名の居住者に対して計4カ月の実測調査を行った。調査期間は循環器疾患が多発し、血圧が最も高くなる冬季を含む期間（10～11月および1～2月）とした。測定データは、家庭血圧による起床時と就寝前の血圧データ、環境センサーによる温湿度データ、ウェアラブルセンサーによるパーソナルデータ（活動量・脈拍・睡眠等）、個人属性や生活習慣に関するアンケートデータである。データの取得を終えた3月には、2024年度のAIモデルの構築を見据えてデータの吸出しを開始し、おおむね完了している状況である。
■意義
本研究課題は、これからの医療の姿である「Preventive（予防主体）, Personalized（個別化）and Predictive（予測可能）Medicine（PPPM）」の実現に向けて、人が最も長時間を過ごしパーソナルデータの宝庫である「住まい」をデータ集積の基盤として活用しつつ、個々人の健康状態の変化を予見するための基礎調査である。客観的に測定した住環境データやパーソナルデータから、循環器疾患の強力な予測因子となる「血圧」をAIによって予測するという構想であり、社会実装も可能なエビデンスに繋がることを期待している。2023年度に取得した長期実測データは、AIモデル構築の基盤となるデータであり、上記の社会実装の足掛かりとするために有効活用していく。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

2023年度は、2022年度の計画通り4カ月の長期間にわたる実測調査を実施することができた。そのため、「おおむね順調に進展している」と判断した。

Strategy for Future Research Activity

2024年度は、2023年度に取得したデータを整理し、本研究の目的である血圧を予測するAIモデルの構築を進めていく。

Causes of Carryover

■次年度使用額が生じた理由
本年度の調査を2月末まで実施していた関係で、データ整理が完了まで至らず、データ入力に見込んでいた人件費が残額として発生した。
■使用計画
上記の通り次年度の人件費に使用する予定である。