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研究内容の紹介

研究概要

IoTやICTデバイスで計測される日常生活下における行動・心理・生理・環境生活情報などから、日常生活に内在する健康リスク要因を明確化し、疾患発症や病態変化を予測、さらに制御(行動変容)するための研究技術開発を行っています。
関連資料:「システム科学技術を用いた予測医療による健康リスクの低減」に関する研究開発戦略

行動異常に基づく精神・神経疾患の新規診断技術の開発

準備中



日常生活下でのウェアラブルデバイスによる行動・状態推定技術

準備中



生体ビッグデータ解析

生体ビッグデータの解析を行っています。例えば、最近、日本全国から集められた24時間ホルター心電図計記録に付随する身体加速度データから、機械学習を援用し睡眠を特徴づける睡眠指標を導出し、日本居住者(約7万人)の睡眠実態を明らかにしました。さらに、気温や日の出時刻など、気象・環境の変化が睡眠に与える影響などをビッグデータから明らかにしました。

(a) ALLSTARプロジェクトでは、日本全国から収集したホルター心電図計計測データを蓄積。Electrocardiogram(ECG)データに加え、デバイスに内蔵されたセンサーで測定した体幹加速度データ等も蓄積。 (b)睡眠指標の加齢による変化。 (c)起床時刻(赤線)、就寝時刻(青線)の年齢依存性。

  1. L. Li, et al, Sci. Rep., 11(1), 9970, 2021.
  2. L. Li, et al, Front. Digit. Health, 3, 677043, 2021.
※1大阪大学ResOUでの紹介
※2読売新聞での紹介記事

EMA/JITAIによるシステム健康行動学

日常生活下での自覚症状や生体情報を実時間でモニタリングし、異常や変調検知に基づき実時間(Just-in-Time)で介入指導・コーチングなどの実現が可能なシステムの構築(下図左)とそれを利用した健康情報科学の推進を行っています。前者のモニタリング手法は、Ecological Momentary Assessmentと呼ばれ、スマートフォンなどを記録媒体として日常生活下でのその瞬間の生体状態(気分・症状・行動・生体信号)を実時間で記録する 手法です(下図右)。行動医学分野においては、最も信頼性のある日常生活下での生体状態の計測・記録方法とされています。後者は、Ecological Momentary Assessment(EMI)あるいは、Just-in-Time Adaptive Intervention(JITAI)と称される技術で、異常・変調検知に基づき、Just-in-Timeに個人に最適な介入指導を行う手法です。その実現と利用には、異常検知と行動変容を誘発する研究開発が必須で、関連研究を実施しています。



  1. E. Shimizu, et al, Methods of Information in Medicine, 57(3), pp.152-115, 2018.
  2. J. Kim et al, IEEE J Biomed Health Inform.,19(4), pp. 1347-1355, 2015.
  3. J. Kim, et al, PLoS ONE, 8(9), e74979-1-12, 2013.
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