| 研究課題/領域番号 |
20K19923
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
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| 研究機関 | 名古屋市立大学 (2023)
奈良先端科学技術大学院大学 (2020-2022) |
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研究代表者 |
黄 銘 名古屋市立大学, データサイエンス学部, 准教授 (50728300)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 睡眠 / 運動 / 個人向け健康機器 / 食生活 / AI技術 / 健康情報 / 機械学習 / 深層学習 / 転移学習 / 容積光電脈波 / 循環器 / 複雑活動認識 / 睡眠健康 / カフレス血圧推定 / マシンラーニング / 人間活動認識 / 睡眠分類 / 不整脈予測 / 個人健康システム / 心臓健康 / 食 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
心臓の健康は、遺伝子型の因子以外、睡眠・運動・食習慣などの後天性因子に大きく影響される。ICT、IoT技術の発展に伴い、ウェアラブル・個人ヘルス機器による生体情報の収集とデータの活用はできているので、個人心臓健康状態の把握、心疾患発症の抑制、健康状態を取り戻すことは可能になっている。そこで、本研究は、簡易のウェアラブル・非接触装置を用いた後天性因子の定量化手段の研究開発からはじめ、データサイエンスの観点から個人差を考慮した後天性因子の心臓健康影響モデルも構築することによって、心臓健康の維持・改善を目的に、積極的に生活・活動変容を促す。
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| 研究成果の概要 |
本研究は睡眠・運動・食習慣三因子が心臓健康に与える影響を究明するために、生活の質に影響を与えずにこれらの因子を定量的に測定し、蓄積されたデータを基に、心臓の健康状態とFES因子との関連性を推定できる基盤技術を開発した。具体的には、以下の二点に焦点を当てった。
マルチモーダルな生理信号を基にした睡眠状態の推定手法を開発し、睡眠中の心臓状態を監視するための信号処理技術とAI技術を確立した。
ウェアラブルデバイスで収集したマルチモーダルな生体信号を用いて、日常生活活動を自動で認識するAI技術を開発し、活動期の心臓健康状態のモニタリングを可能にする信号処理技術とAI技術を確立した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
心臓の状態は遺伝的要因のみならず、食事、運動、睡眠といった後天的な生活習慣因子にも依存する。これらのFES因子を積極的に改善することで、未病の状態から健康を取り戻す可能性が期待される。したがって、健康から未病を経て病気の発症に至るまでの健康状態を把握するために、本研究はデジタルヘルスを通じてウェアラブルデバイスや個人向け健康機器を使用し、生体情報を収集及び活用する手法に焦点を当たった。日常生活の中でFES因子を定量的に記録するや昼夜問わず心臓の健康状態を監視する技術を開発した。この技術は、生活習慣因子を調整する運動療法や食事療法の個別化及び効果の向上に寄与することが期待される。
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