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。

日本处于一个超老化的社会中，心血管疾病的患者人数正在稳步增加，并且迫切需要实现“以患者为中心的护理”，其中患者本身将主动性主动对自我监测和预防疾病进行努力。预防和治疗心血管疾病的基本原则是纠正饮食和运动等生活方式习惯，但使用可以从家里获得的个人健康记录（PHR）至关重要。此外，COVID-19的传播导致了在线咨询的广泛建议，使用信息和通信技术（ICT）的PHR的需求尤其不断增加。因此，我们开发了一个智能手机兼容的自我护理支持应用程序，该应用程序利用从家里获得的PHR来鼓励适当的自我保健实践。这项研究的目的是利用各种PHR，包括血压，体重，体重，体内脂肪的百分比，体温，体温，氧气饱和度，氧气饱和度，盐的摄入量，体育锻炼和睡眠时间，以及饮食和运动内容，以及使用肠道菌群分析以及锻炼的饮食模型，并培养各自的饮食习惯，并培养各自的饮食习惯，并培养各自的饮食，并预测了饮食的严格性，并培养了Cardiof Cardioval病情的严重性，疾病。关于临床试验“使用智能手机应用程序（AppCare-HT研究）对综合高血压自我护理支持系统的有效性验证”，我们已经完成了所有情况（360）的后续行动，目前正在对讨论文化进行分析。此外，正在针对心力衰竭患者进行临床试验的研究，并且数据分析正在连续进行。