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

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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。