2016 Fiscal Year Annual Research Report
Study on Machine Learning of Health Big Data Based on Cloud Computing
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26350868
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| Research Institution | Takasaki University of Health and Welfare |
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Principal Investigator |
竹内 裕之 高崎健康福祉大学, 健康福祉学部, 教授 (00348129)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
倉林 正彦 群馬大学, 大学院医学系研究科, 教授 (00215047)
児玉 直樹 高崎健康福祉大学, 健康福祉学部, 准教授 (50383146)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 健康ビッグデータ / 健康データマイニング / 時系列データ解析 / 個人健康管理システム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では先ず、日毎粒度で長期に亘って時系列的に蓄積された健康ビッグデータを、これまでの研究で明らかになったデータの周期的な季節変動を反映させて処理し、個人の健康管理に役立つ知識を抽出する手法を開発した。具体的には、試行中のクラウド型個人健康管理システムの１人のボランティアユーザが8年7か月に亘り蓄積した体脂肪率データおよび家庭血圧データにおいてその周期的な季節変動を変動幅に基づき補正することにより時系列データのばらつきは正規分布に近づき、補正後のデータを用いることにより、エネルギー消費/摂取データとの間に、ユーザの健康管理に役立つ有用な相関ルールが得られることを明らかにした。
昨年度は併行して、本研究の次の課題である生活習慣と健康状態に関わる相関ルールの個人差に注目し、新たに健康データとして家庭での末梢血管血流速度計測を採りあげ、6人の被験者について、睡眠時間および有酸素運動との間の時系列データ解析を試みた結果、血流速度と有酸素運動の関係に顕著な個人差がみられ、その原因について考察した。
今年度は、さらに新たな健康データとして家庭で取得する末梢血管中ヘモグロビン量を採りあげた。4人の被験者について、無侵襲の近赤外分光画像計測法を用いてヘモグロビン推定量の時系列データを取得して、睡眠時間および運動習慣との間の遅延相関分析を行った。その結果、（１）継続的に鉄分を多く含む食品やサプリメントを摂取することによりヘモグロビン推定量は増加傾向がみられる、（２）適度な継続的有酸素運動はヘモグロビン推定量を増加させる傾向がみられるが、アスリートが行うような激しいトレーニングは逆に減少させる、（３）睡眠時間が長いと個人差はあるがヘモグロビン推定量は増加する傾向がある、ことなどが明らかになった。
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