Fundamental development of physiological measurement and analysis platform toward 2nd-generation healthcare IoT technology

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昨年度取得したデータに、既開発の複数の疾患・状態変化予測アルゴリズムを複合的に適応し、単一のデータセットから多種の疾患や状態変化を検出・予測する手法を明らかにすることを目標とした。本来標的としていない異常状態によって生じる偽陽性の低減が複数アルゴリズム適応時の大きな課題であった。そこで、まずは健診等の静的データから、発生リスクの高い変化・疾患について動的解析アルゴリズムの異常検出条件に重みづけを行う手法を開発し感度向上を実現した。さらに、動的データに対しては複数アルゴリズム・複数指標の解析結果を複合的に利用することで異常検出条件をアダプティブに調整して偽陽性を低減した。この静的・動的データと異常検出アルゴリズムの複合利用により高い感度・特異度を達成できた。これには機械学習を用いた生体情報解析の第一人者であるNgee Ann PolytechnicのAcharya教授やNational Heart Center SingaporeのTan准教授の助言を得た。また、上記で選定した生理指標の簡単で長時間安定した高精度計測を実現するウェアラブルセンサシステムを構築する。頭蓋内埋込可能な多機能センサの高密度実装技術[2,9]を応用し、シャツ型や絆創膏型のセンサに小型・フレキシブルな多指標計測機能を実装する。センサシステムの精度と計測安定性を明らかにするために、共同研究中の合志市役所や民間企業と連携し、これまで実績のある被験者プールにて被験者統制下の前向き(prospective)実装試験により、機能検証を行った。前年度の経済的分析結果を用いて、一般的な企業や家庭でも導入可能な装置群を選定した。技術導入にかかる意思決定者とプロセス把握にもとづき社会システム設計を行った。