Pattern analysis of physiological stress response using machine learning and construction of clinical model of stress response.

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本研究では、ストレスによる心身の反応について、生理的ストレス反応、心理評価、および臨床像の多変量データから、臨床的に意味のあるストレス反応のパターンを抽出し、臨床的ストレス反応モデルを構築することを目的としている。今年度も、研究計画に基づきデータの解析を進め、以下のような進捗状況である。①社会機能やQOLの低下が比較的特徴的な機能性疾患群において、心拍変動のストレス反応の特徴的なパターンが抽出された。これについて、今年度は学術誌 (Applied Psychophysiology and Biofeedback 誌) に論文投稿を行い、"accept with minor revision" となった。今年度中に出版の予定である。QOLの低下した比較的重篤なストレス関連疾患群における心拍変動は、健常対照群と比較して著しく低下しており、ストレス反応-回復における特徴的なパターンを呈することが明らかになった。②症例数をさらに増やしたデータベースについて、心拍変動以外の生理指標を含めた、精神生理学的ストレス反応と心理的及び臨床的情報のデータベースについて整備を行った。このデータベースについて、記述統計及び分散分析による多変量解析を行い、機械学習による解析を行っている。③心拍及び活動量の日常生活下でのストレス評価について、その１週間単位の測定プロトコールやフィードバック方法を確立した。迷走神経系の心拍変動のストレス反応がQOLに関連する可能性が示唆され、現在解析を進めている。