Development and standardization of smartphone appilication-based physical activity monitoring system for epidemiological studies

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K19622
• Research Institution: Tokai Gakuen University
• Principal Investigator: 仲井 邦彦 東海学園大学, スポーツ健康科学部, 教授 (00291336)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 黒川 修行 宮城教育大学, 大学院教育学研究科高度教職実践専攻, 准教授 (30431505) ; 龍田 希 東北大学, 医学系研究科, 准教授 (40547709) ; 丸山 裕司 東海学園大学, スポーツ健康科学部, 准教授 (70587930) ; 松元 隆秀 東海学園大学, スポーツ健康科学部, 助手 (80846113)
• Project Period (FY): 2021-07-09 – 2024-03-31
• Keywords: 運動量測定 / 運動疫学 / 運動アプリ / スマートフォンアプリ

Outline of Annual Research Achievements

身体活動の不足は、メタボリックシンドロームを招き、高血圧、糖尿病、脂質異常症などに加え、認知症などの疾患リスクになることが知られ、身体活動の強化が疾患予防及び健康増進に寄与すると期待されている。そのエビデンス収集には身体活動量を定量的に把握することが必要となる。運動量測定は、自記式質問票調査票や加速度計が用いられるが、いずれもさまざまな課題を有していることが指摘されている。そこで本研究では、大規模疫学調査で利用可能な運動量データ収集システムの構築を目指し、調査協力者の個人スマートフォンにプレインストールされている健康管理アプリよりデータを収集しアップロードする運動アプリを作成し、そのデータと加速度計との比較を行うことで信頼妥当性の検証を実施し、定量的な解析を可能とするシステムを目指す。
本年度は、運動アプリ作成を目標とし、個人スマートフォンに搭載するアプリ開発と、収集したデータをダウンロードするアプリの開発を進めた。スマートフォンとしてiPhoneを選定し、iPhoneにプレインストールされているヘルスケア（健康管理アプリ）よりデータを引き継ぎ、wifiを介してサーバーにデータをアップロードするアプリとして開発した。データは秒単位で収集可能であり、調査期間を週・月・年単位から選択でき、歩数、歩行速度、歩幅などに加え、ウエアラブル端末として心拍や血色素量を測定できる場合はそのデータ収取も可能なアプリの開発を終了した。次に、サーバーからデータをダウンロードするアプリ開発を進め、運動量データをエクセルなどの表計算ソフトで解析できる形式に変換を行った。
次に、運動アプリで得られた活動量の信頼妥当性の検討を行うため、加速度計（オムロン活動量計HJA-750C、またはSUzuken GS/Me）とiPhoneを同時に所持し、測定された諸データが一致するのかの検証を進めた。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

運動アプリで得られたデータと、活動量計で得られたデータの比較を行う信頼妥当性の検証がやや遅れている。理由として、アプリ開発にやや遅れが生じたこと、次に、調査協力者として学生を対象としてデータ収集を行う計画であったが、新型コロナ感染症（特にオミクロン株）の流行があり、調査協力者の募集が困難であったことによる。今後、早急に解決しデータ収集を進める計画である。

Strategy for Future Research Activity

運動アプリで収集したデータの信頼妥当性の検証を進める。基準となる加速度計で得られるデータと比較し、運動アプリで収集されるデータの信頼妥当性を検討する。この際に、男性と異なり女性ではスマートフォンなどをバッグに保有したり、屋内では机に置くなど身につけていないケースが多いことが課題となることが判明した。解決方法として、歩数などのデータをスマートフォン自体に内蔵されている加速度計ではなく、ウエアラブル端末の加速度計のデータで代用する方が合理的となる。運動アプリの設計で、加速度データとして、スマートフォンとウエアラブル端末の識別をより容易に行うよう、アプリの改修を計画する。
次に、運動アプリで得られるデータをMets換算するする方法の検討を進める。この関係式には個人差があると想定され、機械学習などの方法なども考慮に入れつつ、換算式の作成を目指す。
運動アプリのデータの信頼妥当性が確保されると判明した時点で、疫学調査への応用として、運動量と、体格指標、体脂肪率、筋力、骨密度などの基礎データとの関連性について、横断的調査を行う。複数の大学に所属する大学生を対照とし、100名程度の協力を目指す。作業仮説として、運動量が多い場合に、BMIや体脂肪率、骨量、筋肉量などで関連性が見出されるものと期待される。骨密度計は当初の研究計画に含まれていなかったものの、超音波法により測定する骨密度計が新たに整備されたことを受け、測定項目として追加し活用を計画する。このことで少額の消耗品以外に特に支出は発生しない。

Causes of Carryover

運動アプリの開発を外部委託しているが、入札により委託費が当初計画よりも減額されることなった。ただし、今後、ウエアラブル端末由来のデータを容易に識別するための管理アプリの改修を計画したい。引き続き外部委託を進める計画である。
データの信頼妥当性の検証を進める上で、調査協力者を募集して実施予定であったが、新型コロナ感染症の流行により、調査協力者の公募が難しくなり、研究者自身によるデータ取得から開始した。今後、より客観的なデータ取得が必要と考えられ、調査協力者を公募しデータ収集する計画とする。
研究打ち合わせのための旅費を計上してたが、新型コロナ感染症の流行もあり、出張を行わずメールまたはリモート会議で打ち合わせを実施した。残額分については、疫学研究を進める上での資源として利用する計画である。