定時測定データと生活習慣情報に基づく血圧リスクハザードスコアリングシステム開発

2022 年度 実施状況報告書

• 研究課題/領域番号: 21K11995
• 研究機関: 山口大学
• 研究代表者: 高橋 雅和 山口大学, 大学院技術経営研究科, 准教授 (20621105)
• 研究期間 (年度): 2021-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: 機械学習 / 弱学習 / パターン識別 / 医療情報 / 高血圧症

研究実績の概要

本研究の目的は，血圧昇降圧に対して効率的なクラスタリングアルゴリズムの開発である．令和四年度は，血圧の昇降圧知識生成を目途にして次の三つの管理点を設定して研究を行った．
１)データ解析，２）関連研究文献・先行研究調査，３）研究成果投稿の三点である．
１）まず，血圧測定データの解析を行った．解析データには，就寝前，就寝中，起床後の定時血圧計測，睡眠と起床の明確に識別された七日間の血圧測定データと睡眠自己評価のデータを統合したものを用いた．さらにそれぞれのデータ群に対して欠損値補完処理を行った．これらのデータをもとにして，候補アルゴリズムの選定を目的として基本統計量算出などの解析を行った．一部データを用いて血圧の昇降圧パターン生成の予備実験を行った．
２）次に，昨年度より引き続き先行研究調査を実施した．ａ）循環器内科学分野とｂ）知能情報学分野を対象とした．ａ）循環器内科学分野では，自律神経に関する事項とこれまで大規模に実施されてきた循環器系疫学調査に注力した．ｂ）知能情報学分野は，クラスタリングアルゴリズム候補とその適用事例を横断的に調査した．特に，弱学習分野での適用可能アルゴリズムを調べた．
３）最後に，今年度の研究成果を投稿した．これまでに収集した測定データをもとに解析結果を報告した．論文の結果：朝の収縮期血圧125mmHg以上，脳血管疾患の既往，就寝前の投与は，薬物療法を受けている高血圧患者における夜間高血圧の有意な相関関係であり，このリスクの高い血圧状態の検出に役立つと考えられる．

現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

初期想定していた成果までは得られなかった．
事前知識の生成に不可欠な循環器内科の知識獲得をコロナ渦の様々な制約で効率的に実施することができなかったため．

今後の研究の推進方策

令和五年度は，就寝状態を正確に把握した環境下での血圧昇降圧推移同定とそのクラスタリングを設定目標とする．本年度の投稿論文からの知見をもとに血圧の昇降圧の知識生成を目途として血圧の昇降圧パターンに基づくクラスタリング処理を実施し，クラスタリングアルゴリズム構築を管理点として設定する．

次年度使用額が生じた理由

引き続き臨床知見獲得や学会発表での内国移動制限がかかったため．
2023年度に1）学会発表，2）書籍購入，3）解析結果をもとにした臨床医との意見交換に使用する予定である．

研究成果

• [雑誌論文] Significant Correlates of Nocturnal Hypertension in Patients With Hypertension Who Are Treated With Antihypertensive Drugs (2023)
  • 著者名/発表者名: Maruhashi Tatsuya,Kinoshita Yoshihiko,Ozono Ryoji,Nakamaru Mitsuaki,Ninomiya Masanori,Oiwa Jiro,Kawagoe Takuji,Yoshida Osamu,Matsumoto Toshiyuki,Fukunaga Yasuo,Sumii Kotaro,Ueda Hironori,Shiode Nobuo,Takahari Kosuke,Hayashi Yasuhiko,Ono Yujiro,Nakano Yukiko,Takahashi Masakazu,Kihara Yasuki,Higashi Yukihito
  • 雑誌名: American Journal of Hypertension 巻: 36 ページ: 287～296
  • DOI: 10.1093/ajh/hpad014
  • 査読あり
• [学会発表] Identifying Unusual Human Movements Using Multi-Agent and Time-Series Outlier Detection Techniques (2023)
  • 著者名/発表者名: PPG. Dinesh Asanka, Chathura Rajapakshe, Masakazu Takahashi
  • 学会等名: The 3rd International Conference on Advanced Research in Computing
  • 国際学会