脈拍の測り方

【ガッテン】寝るだけ脈落としのやり方のポイント!「脈拍」を測ることで心筋梗塞や脳卒中など怖い病気の将来のリスクを予測できる!?


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2019年1月9日放送のNHK「ガッテン」では「新発見“寿命がわかる数値”!?1分間で寿命点検SP」がテーマです。

今回ポイントとなるのが「脈拍」!

「脈拍が速ければ速いほど、その後、心筋梗塞や脳卒中などにかかりやすくなる」ことや「脈拍」を測ることによって、怖い病気の将来のリスクを予測できる可能性があること、そして寝ながらできる脈拍数を下げる方法も紹介するそうです。

そこで、放送前に予習をしてみたいと思います。

【目次】

■脈拍が速ければ速いほど、その後、心筋梗塞や脳卒中などにかかりやすくなる

脈拍の測り方
脈拍の簡単な測り方|手首の脈がとれない?脈はどの場所・位置を測ればいいの?

心拍数と心臓病|日本心臓財団によれば、高心拍数と高コレステロール、高血糖、高血圧、肥満、多血(赤血球数が多いこと)、高中性脂肪、低HDL(善玉)コレステロールなどと強い関係があることがわかったそうで、つまり、心拍数が高い人は病気になるリスクが高い可能性があるということです。

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■「脈拍」を測ることによって、怖い病気の将来のリスクを予測できる可能性がある

Apple Heart Study|Apple Watchの心拍センサーを使って心房細動を通知するアプリ スタンフォード大学と提携によれば、Appleは、スタンフォード大学と提携して、Apple Watchの心拍センサーを使って不規則な心臓リズムに関するデータを収集し、心房細動(AFib)を経験しているユーザーに通知するアプリ「Apple Heart Study」アプリを発表しました。

Appleによれば、脳卒中の主な原因である心房細動(AFib)は、毎年アメリカで約13万人の死者と75万人の入院患者の原因となっているそうです。

フィットネストラッカーのデータから心房細動は脳卒中によるものと判断され救われたケースがあるによれば、すでにフィットネストラッカーをつけている人の心拍数のベースラインと異常値のデータを参考に病気を判断したケースがありました。

フィットネストラッカー「Fitbit Charge HR」に記録されている心拍数のデータを参考に、医師は心房細動は脳卒中によって引き起こされたと判断し、電気的除細動を行なったそうです。

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【ガッテン】脈をとる習慣で心房細動に気づいて、巨大血栓による重症化しやすいタイプの脳梗塞を防ごう!によれば、「脳梗塞」は、血栓が脳の血管に詰まることで発症する病気ですが、寝たきりや重症化しやすいタイプの脳梗塞の割合が最近増えていることが分かってきているそうです。

重症化しやすいタイプの脳梗塞とは、血栓のサイズが大きいものの場合です。

通常の血栓のサイズは直径2-6mmなのですが、最大で3cmを超えるものもあるそうです。

なぜこれほどまで大きい血栓ができてしまうのでしょうか?

それは大きな血栓ができる場所が「心臓」であり、心臓の震えによって、直径数センチもの大きな血栓を作り出すからです。

この心臓の震えは「左心房(さしんぼう)」で起こり、「心房細動」といいます。

なぜ心房細動による脳梗塞が増えているのか?2つの理由によれば、高齢化に加えて、高血圧糖尿病などの生活習慣病の人が増加傾向にあるため、心房細動になる人が増えていると考えられるそうです。

重症化しやすいタイプの脳梗塞を防ぐには、この「心臓の震え」に気づくことが重要になります。

それでは、どのようにすれば、心臓の震え=「心房細動」に気づくことができるのでしょうか?

それは「脈をとること」!

心房細動になると、心臓は不規則に拍動するため、脈をとる習慣を持つことで、自分の脈のリズムを知ることができれば、心房細動に気づくことができます。

→ 脈をとって脳梗塞の原因となる心房細動を見つけよう! について詳しくはこちら

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■まとめ

スタンフォード大学医学部では「Precision Health(直訳すると、精密医療・高精度医療でしょうか?)」をスローガンとして掲げているようで、プレシジョン・ヘルスとは、病気の予防、病気の発症予測、健康とQOL(生活の質)をできる限り維持することを目的とし、データサイエンスツールを活用して膨大な研究と臨床データを患者や医師が利用できるようにすることを考えているようです。

スマートウォッチは病気の早期発見に役立つ|正常値とベースライン値の確立が重要|スタンフォード大で紹介したスタンフォード大学のマイケル・スナイダーの研究によれば、フィットネスモニターや他のウェアラブルバイオセンサーが心拍数、肌の温度などの異常が起きているかを知らせてくれることにより、病気になっていることを伝えてくれることについて取り上げており、現在進行中の研究の重要な要素は、正常値またはベースライン値を確立することということでした。

つまり、これからはいかに病気を判断するベースラインの値を確立することができるのか、そしてそのベースラインの値を基に病気を予防していくのかに注目が集まっていきます。

予防医療が広がることで、自分の健康状態を天気予報を見るようにダッシュボードで見て予測できるような未来になる!?でも紹介しましたが、これからは天気予報を見るような感じで、自分の健康状態の予測ができるようになる未来がくるでしょう。

また、スマートスピーカー×音声分析サービス×AIを活用した病気診断支援システムで予防医療【#HEALTHTECH】【#未来予測】でも取り上げましたが、スマートスピーカーと音声分析サービス、AIを活用した病気診断支援システムを組み合わせて、ユーザーがふとつぶやいた言葉(〇〇が痛い、ふらふらするなど)を記録しておき、その言葉がある一定以上の条件に当てはまると、医療情報が出てきたり、アプリの医療相談ができるような仕組みになっていくかもしれませんね。







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