PHRを活用した機械学習モデルによる心血管病の重症化予防を目指した研究

旨在利用 PHR 的机器学习模型预防心血管疾病严重程度的研究

• 批准号: 21K08120
• 负责人: 横田 卓
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Hokkaido University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K08120/
• 关键词: パーソナル・ヘルス・レコード; デジタルヘルス; 機械学習モデル; 心血管病; パーソナルヘルスレコード; ICT; IoT

わが国は超高齢社会を迎え、心血管病の患者数は増加の一途を辿っており、早急に患者本人が主体的にセルフモニタリングを行い疾病予防に取り組む「患者中心の医療 (patient-centered care)」 を実現する必要に迫られている。心血管病の予防・治療の基本は食事・運動をはじめとする生活習慣の是正であるが、在宅で取得可能なパーソナル・ヘルス・レコード (PHR) の活用が必要不可欠である。さらにCOVID-19感染拡大をきっかけにオンライン診療が広く推奨されるようになり、とりわけ情報通信技術 (ICT) を活用したPHRのニーズが高まっている。そこで我々は、在宅で取得するPHRを活用し適切なセルフケアの実践を促すスマートフォン対応セルフケアサポートアプリを開発した。本研究の目的は、このアプリで収集する血圧・体重・体脂肪率・体温・酸素飽和度・塩分摂取量・身体活動量・睡眠時間などのバイタルサインや食事・運動内容、さらには便を用いた腸内フローラ解析データなどの多様なPHRを活用し、機械学習モデルを用いて、心血管病の重症化予測を行うとともに重症化予防のための個々に最適な食事・運動療法を提案することである。臨床試験『スマートフォンアプリを活用した統合型高血圧セルフケアサポートシステムの有効性の検証 (AppCare-HT Study)』については、全症例数 (360名) のフォローアップが完了し、論文化へ向けて解析を進めている。また、心不全患者を対象にした臨床試験についても研究実施中で、順次データ解析を進めている。

The country is facing a very high-income society, the number of cardiovascular disease patients is increasing, the number of patients is increasing, and the number of patients is increasing, and the number of patients is increasing, and early emergency is "Patient-centered medical care" is a disease-prevention and treatment-based medical treatment system where the patient is the main body (patient-centered care) "を実appears that it is necessary and it is necessary and it is necessary. The basics of prevention and treatment of cardiovascular disease include eating, exercise and lifestyle habits. It is possible to obtain it at home. (PHR) It is necessary to make full use of it, and it cannot be ignored. Information and Communication Technology (ICT)したPHRのニーズが高まっている.そこで我々は、Get it at homeするPHRを Apply it appropriatelyなセルフケアの実Practice the を promote the すスマートフォン対応セルフケアサポートアプリを开発した. The purpose of this study is to collect and collect blood pressure, body weight, body fat percentage, body temperature, acid saturation, and blood analysis. Amount, amount of physical activity, sleep time, food intake, exercise content, bowel movements, bowel movementsフローラanalytics データなどの多様なPHRをutilizationし, machine learning モデルを用いて, severe cardiovascular disease To predict the severity of the disease and prevent it, we recommend the most suitable diet and exercise therapy. Clinical trial on the effectiveness of the "Symantic Integrated High Blood Pressure System" (AppCare-HT) Study)　については, the total number of cases (360 people) のフォローアップがfinishedし, the analysis of culture へ向けてを入めている.また、Patients with cardiac insufficiency を対 resembles にした Clinical trial 験についても 実 Shichu で、Sequential データ ANALYSIS を入めている.