研究課題
本研究では，開発する感染症サーベイランスシステムは客観的な生体情報データを人工知能の手法により解析し，感染症の流行状況を可視化でき，早期に探知することが可能になり，感染症の被害拡大を防ぐことを目指している．本研究の初年度は，システムを実装するために，シミュレーション上で，本研究グループが今までに収集したインフルエンザ患者の心拍数・呼吸数・体温の大量な生体データを用いて年度ごとの流行特性を可視化を実現した．昨年度は，多様な感染症の検出の可能性を評価するために，初めてベトナムでデング熱を対象にシステム評価を行った．今年度では，単体感染症スクリーニングシステムとデータサーバ間の内部通信網を構築した．実験室で完成した通信網の機能を評価し，単体システムから通信網を介して定時間隔で計測データをサーバに送信でき，データの可視化を実現できるようになった．また，システムの社会実装を想定し，収集した大規模な生体データに基づき，機械学習ランダムフォレストのアルゴリズムを用いて年度ごとのシステムの検出率を評価し，学習データの増加とともに検出率の向上が確認された．本研究開発の成果を国際学術誌での論文掲載と国際学会での発表によって，公表された．
すべて 2019 2018 その他
すべて 国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (3件) (うち国際共著 2件、 査読あり 3件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (10件) (うち国際学会 6件) 図書 (2件) 備考 (1件) 産業財産権 (1件)
Journal of Infection
巻: in press ページ: -
10.1016/j.jinf.2019.02.008
Clinical Case Reports
巻: 7 ページ: 83～86
10.1002/ccr3.1922
Frontiers in Bioengineering and Biotechnology
巻: 6 ページ: 1～7
10.3389/fbioe.2018.00064
https://sun-melab.com/
