研究ブログ

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消耗性疾患患者のQOL向上のための身体活動モニタリングに基づくPACINGというヘルスケア

COVID19の後遺症としてLongCOVIDという倦怠感が半端ない症状を呈する人や、がんや重度の糖尿病を持つ人において、身体活動管理なき運動負荷や運動療法は有害となう可能性が非常に高いことをNICEがガイドラインで示しました。

私たちは、合併症のある糖尿病患者においける低強度運動療法から低強度身体活動管理を用いて、ADLあるいはQOLの向上に直結する選択的活動の継続的な実施が可能とするための身体活動マネジメント、アドバイスに関する身体活動の定量化のための研究を進めてきました。

この分野の研究で用いられたウェアラブルのアクティブトラッカーと言われる時計型端末は、近年、対象者が簡単に設置できるようになり、心拍数、加速度、SPO2までリアルタイムに測定、専門家でなくても、データを知ることできるようになりました。機器の進歩により、記録容量も増え、ネットにデータをつなげて、アドバイスを受ける事さえ特別なことではなくなってきました。

その中で、より病態を反映するデータ解析方法や、時系列で取得されたデータを分析して、何がその結果により大きい影響を与えているのか、等について、特定することでより、健康的に、また運動直後の倦怠感を防ぐ方法を見出すこと、が新たな課題として浮上してきています。

私たちは、このようなデータを機械学習や人工知能を用いて、判別化を進め、よりデータを利活用できる状況を作ることに腐心しています。

新たに導入する、機械学習手法について研鑽を積むとともに、新しい技術を確実に実用的なヘルスコミュニケーションに生かすことを目標に日夜、頑張っています。

 

 

 

 

 

 

 

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視覚障害者に第三の手段で情報を届けたい!

これまで、視覚障害者に情報伝達方法は、点字、音声が代表的なものであった。

しかし、これに通電情報を何とか使えないか、模索してきた。

モールス信号無線にヒントを得て、点字学習を開始した子どもたちに、もう一つモールス信号を解読できる、打てる!ことが分かりました。

皮膚への通電によって、これを伝えることができます。

ところが、ひとによって、トンツーの時間間隔を分析できないことがあります。

その理由の一つが、やっと解明できました。

焦ってしまうと、皮膚と電極の間に汗をかくのです。

この影響の程度は、生体インピーダンスを測定すると把握できます。

明らかに変化するので、その程度を評価することができます。

このインピーダンスの変動を最小限に抑える刺激通電の方法、すなわち周波数、間隔の組み合わせなどが判明すれば、この信号の読み取り時の誤りを防ぐことができます。

 

皮膚インピーダンスをいつまでも、放っておくと、この貴重な情報の信号化技術は進歩しません。

ぜひ、この研究を成就できればと、強く強く思います。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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