モバイルヘルスによるドライアイのdigital phenotypingの実現

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ドライアイは世界で10億人以上が罹患する最も多い眼疾患であるが、根治療法は存在せず、生涯にわたって生活の質を低下させる。そのため、ドライアイの発症や重症化を未然に防ぐ予防医療や個別化医療が重要である。その症状は、乾燥感のみならず、羞明、眼精疲労、視力の低下等多岐にわたる。また、ドライアイ の原因は環境因子、生活習慣、宿主因子等が複合的に関連するため、これらの情報を包括的に収集し、診療に役立てることが難しかった。そこで本研究は、独自に開発したスマートフォンアプリケーション(スマホアプリ)を活用し、ドライアイの個々人の多様な症状や原因ならびに生体データを包括的に収集、人工知能 (AI)によるデータ駆動型解析を実施する。これにより、スマホアプリによる多様なドライアイに対する層別化・見える化・個別化によるdigital phenotypingが可能となり、ドライアイ診療の向上と予防・予測・個別化・参加型医療という新たな価値を提供する。 2021年度は、ドライアイ用スマホアプリを用いたクラウド型大規模臨床研究を実施し、ドライアイに関する個別医療ビッグデータを収集した。収集したデータは、研究参加者基本情報、地図情報、病歴、生活習慣に関する質問、ドライアイ疾患特異的質問紙票(Ocular Surface Disease Index)等である。2022年度はスマホアプリから得た医療ビッグデータを解析し、個々人のドライアイの自覚症状とそれに伴う疾患活動性や生活満足度、生活実態等を層別化した。さらに、層別化されたドライアイのの多様な自覚症状の各クラスターの特徴の解明した。これにより、個々人のドライアイ症状と日常生活圏と密接に関連したドライアイに関する医療ビッグデータの継続収集が可能となる。