Thursday, January 21, 2016

身近なIOT(物のインターネット) ヘルスケア

今、個人のヘルスケアに関するトレンドは、健康やライフスタイルデータを収集するための各種デバイス開発競争だ。
腕に装着するアップルウォッチ、スマートフォン、fitbitなどは、歩数や、運動量、睡眠データなどが計測できる、もっと専門的なものは、血液中の血糖値やホルモン量が計測できるLab-on-chip(チップ上で生体検査が出来る装置)など開発が進んでいる。
身に着けるデバイスによって、収集されたデータは、自分が意識せずにとってきた行動を可視化し、どのような意味があるのかを数字化、グラフ化して伝えてくれる。それにより、行動を変え、より良い生活を手に入れるためのきっかけに出来るのが現在のウェアラブルデバイスの役割だ。 現時点でも、体重計がデジタル化されて、ウエアラブルデバイスと共にインターネットに繋がることによって、自動的に、毎日の体重、歩行数、歩行距離、ダイエット状況、心拍数、BMI値、安静時エネルギー量、登った階段数、睡眠分析(睡眠時間と睡眠の質)などをコンピュータに取り込まれ、グラフ表示して提示してくれる。
入院以前 レムとノンレム
睡眠がバランスしている
睡眠分析の結果
バランスしている
iphoneにはこれらのデータが毎日取り込まれて、可視化して表示してくれる。
手術日の睡眠分析
非常に悪い
手術日の睡眠
殆どレム睡眠
先日、鼠径ヘルニアで入院したのだが、その間の睡眠分析を入院前と比較する機会があり興味のある結果がわかった。
ブルーの山谷はレム睡眠とノンレム睡眠を表している。レム睡眠とはRapid Eye Movementの略で、浅い眠りで体は深く眠っているのに、脳が活発に動いている状態、この時目玉が動いており、よく夢をみる。脳を動かし、記憶の固定をしている。レム睡眠は10-20分程 レム睡眠の時に目覚めると爽快な目覚めになり、ノンレム睡眠で起こされると目覚めが悪くなる。ノンレム睡眠は、深い眠りで脳も体も休んでいる状態。
レム睡眠とノンレム睡眠は概ね150分程度で繰り返す。最近、体重計をフランス製のWithingsにした、
歩数と距離
これがスグレモノで、体重は勿論、BMI値、心拍数、目標値からの偏差、Co2量、気温など、体重計に乗るだけでiPhoneに自動で送る。
体重計が測定した心拍数
これらのデータはiphone上のアプリで歩数や、階段数などのデータと統合されグラフで表示される。


 
withings が測定した
Co2量と気温
withings体重計は、何故かCo2量と体重計の周りの温度を計測、表示、ネット送信してくれる。アメリカの科学者がおこなった研究では、人口密度の高い室内は外と比べてCo2濃度が高く、それが人の集中力に影響を与えているそうだ。一般的な室内の濃度である1000ppmに達した時点からパーフォーマンスの低下が見られ、濃度が2500ppmになると明らかな変化が現れたと言う。

動画での説明はこちらから
 
 このように、継続収集されたデータは膨大な量になる。利用者は単に傾向を見る程度のデータ活用しか思いつかない。
しかし、計測された個人データが蓄積され、他人の蓄積データや、病院・研究所などの研究データと付き合わされることにより、意味のある分析が可能となる。DNAデータ、メディカルレコード(カルテ、処方箋)、検診結果、生体検査結果、厚労省での健康管理データなどとの突き合わせが可能になると、私の毎日の計測データから疾病リスク、特定の検査、診断の指示など的確に得られるようになるだろう。
医者は通常一人の患者に15-30分程度の診察時間内で、患者の過去の医療記録をチックし、患者の記憶に基づく症状を聞いて診断、処方を行う。必ずしも患者一人一人を十分に理解し、その上であらゆる臨床データや最新の研究成果を踏まえて、その患者にとってベストな診断ができているとは言えないし、そんなことは不可能だ。
蓄積されたビッグデータ解析をIBM Watsonの様な人工知能に委ね、個人の計測データを入力することが出来れば、一般的な健康への助言にとどまらず、その個人の環境、病歴、過去の健診結果、投薬履歴などに応じてベストな医療アドバイス(Patiant Centered care)を医者を通じて受けることが出来る時代がすぐ来ると期待している。





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