A Study on Development of a Blood Pressure Risk Hazard Scoring System Based on Time-Series Data and Lifestyle Habits Information

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本研究の目的は，血圧昇降圧に対して効率的なクラスタリングアルゴリズムの開発である．令和四年度は，血圧の昇降圧知識生成を目途にして次の三つの管理点を設定して研究を行った．１)データ解析，２）関連研究文献・先行研究調査，３）研究成果投稿の三点である．１）まず，血圧測定データの解析を行った．解析データには，就寝前，就寝中，起床後の定時血圧計測，睡眠と起床の明確に識別された七日間の血圧測定データと睡眠自己評価のデータを統合したものを用いた．さらにそれぞれのデータ群に対して欠損値補完処理を行った．これらのデータをもとにして，候補アルゴリズムの選定を目的として基本統計量算出などの解析を行った．一部データを用いて血圧の昇降圧パターン生成の予備実験を行った．２）次に，昨年度より引き続き先行研究調査を実施した．ａ）循環器内科学分野とｂ）知能情報学分野を対象とした．ａ）循環器内科学分野では，自律神経に関する事項とこれまで大規模に実施されてきた循環器系疫学調査に注力した．ｂ）知能情報学分野は，クラスタリングアルゴリズム候補とその適用事例を横断的に調査した．特に，弱学習分野での適用可能アルゴリズムを調べた．３）最後に，今年度の研究成果を投稿した．これまでに収集した測定データをもとに解析結果を報告した．論文の結果：朝の収縮期血圧125mmHg以上，脳血管疾患の既往，就寝前の投与は，薬物療法を受けている高血圧患者における夜間高血圧の有意な相関関係であり，このリスクの高い血圧状態の検出に役立つと考えられる．