ウェアラブルデバイスによる熱中症発症予防のための熱中症アラームシステム

2022 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 19H04501
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分90150:医療福祉工学関連
• 研究機関: 名古屋大学
• 研究代表者: 藤原 幸一 名古屋大学, 工学研究科, 准教授 (10642514)
• 研究分担者: 久保 孝富 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (20631550) ; 丸野 由希 京都女子大学, 現代社会学部, 准教授 (20757760) ; 加納 学 京都大学, 情報学研究科, 教授 (30263114) ; 山川 俊貴 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 准教授 (60510419) ; 佐藤 大典 大阪体育大学, スポーツ科学センター, 研究員 (40846812) ; 北野 友梧 大阪体育大学, スポーツ科学センター, 研究員 (90914101) ; 坂内 悠 大阪体育大学, スポーツ局, アスレティックトレーナー (90881491)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2023-03-31
• キーワード: 熱中症 / 機械学習 / 心拍変動解析 / ウェアラブルセンサ / 異常検知

研究成果の概要

熱中症は，脳を含む長期的な多臓器障害につながり，本邦では年間200人以上の死者が出ている．熱ストレスは，心電図（ECG）上のR-R間隔（RRI）の変動である心拍変動（HRV）に影響を与えることが報告されている．そこで，本研究ではHRVの解析から熱中症の症状を検出し，熱中症の悪化を予防する手法を提案した．提案手法では，熱ストレスによって生じるHRVの異常な変化を機械学習（ML）モデルによってモニタリングする．提案手法を検証するため，熱中症発症のリスクを持つ健常な参加者103名を募集した．提案手法を適用した結果，感度75％（28件中21件），偽陽性率1.02回/hであった．

自由記述の分野

医療AI

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究提案した熱中症検知手法は、ウェアラブルセンサーでRRIデータを簡単に測定できるため、日常生活で活用できるものと考えられる．そのため，提案手法を活用することで，熱中症が悪化する前に適切な治療を受けられることに寄与し，人々の健康の増進と維持に貢献できる．