機械学習による心肺機能検査数値の推定

機械学習により、運動負荷なしで心肺機能検査数値を推定することをめざす研究です。

• 心血管疾患の予防や治療後の再発・再入院の抑制のためには適切な強度での運動（心臓リハビリ）の継続が重要となります。
• 運動の処方や効果測定のために、現在はエルゴメータやトレッドミルにより患者に限界まで運動負荷をかける検査（心肺運動負荷試験、CPX）が行われています。
• 本研究は運動負荷によらずに機械学習により検査値を推定します。

※医薬品医療機器等法上の医療機器ではありません

【現在】CPX検査

【提案】機械学習によるCPX検査数値の推定

• 通常のCPXのように運動負荷をかけることなく、運動処方に必要なCPX検査数値を推定します。
• 日本最大の心臓リハビリ症例数を有する専門病院との共同研究により、幅広い種類かつ数多くの症例に基づいて推定モデルを構築します。
• AT時心拍数、AT1分前負荷をはじめ、各種のCPX検査数値の推定が可能となります。

⇒設備や体制の整った大規模な医療機関だけでなくクリニック等でも運動処方が可能になれば、心臓リハビリの普及につながると期待されます。

佐久間 大樹 (Hiroki Sakuma)
コミュニケーション科学基礎研究所 メディア情報研究部 生体情報処理研究グループ