新たなAIモデルが血圧測定の継続性を予測！京都大学とオムロンの共同研究

京都大学とオムロンヘルスケアの革新的な取り組み

京都大学大学院医学研究科とオムロンヘルスケアが行った共同研究が、家庭での血圧測定の継続性を予測するAIモデルの開発に成功しました。この研究は、特に高血圧の管理を目的としており、医療分野において重要な意味を持っています。

研究の背景

高血圧は、脳や心血管疾患の大きなリスク要因であり、その管理には家庭での血圧測定の継続が不可欠です。家庭での血圧測定は、危険な血圧の変動を事前に把握し、投薬効果を確認する重要な役割を果たします。しかし、実際には多くの患者が血圧測定を途中で中断してしまい、アドヒアランスの維持が困難です。このため、測定を継続できないリスクの高いユーザーを特定し、対策を講じる必要があります。

AIモデルの開発

この共同研究で、研究グループはオムロンヘルスケアの健康管理アプリ「OMRON Connect」を通じて収集した約30万人分の血圧データを分析しました。ここで用いたのは、ユーザーの年齢、性別、血圧値、測定頻度、さらには曜日ごとの測定パターンなどの属性情報です。これらのデータを元に、2週間の測定データを解析し、測定継続の有無を9割以上の高精度で予測するAIモデルが完成しました。

予測の精度

解析の結果、特に測定頻度が継続に大きく影響することが明らかになりました。具体的には、平日の測定頻度が減少したり、2週間の最高血圧が一定の基準を超えた場合、継続的な測定が難しくなる傾向が見られました。AIはこうしたパターンを識別し、リスクの高いユーザーを特定することができるようになりました。

今後の展望

このAIモデルは、高血圧管理をより効果的に行うための基盤となります。家庭血圧測定におけるアドヒアランスの低下を事前に予測することが可能になり、必要なサポートを適切に行うことで、患者の健康管理を向上させることが期待されています。

京都大学とオムロンヘルスケアが共同で行う「健康医療AI講座」では、今後もAIを駆使した健康管理の実現に向けて取り組んでいく予定です。デジタル技術を活用し、医療分野における革新を促進するこの研究プロジェクトは、私たちの健康管理の在り方を変える大きな一歩となるでしょう。