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
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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




【目次】

■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

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
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

参考画像：Apple Heart Study launches to identify irregular heart rhythms（2017/11/30、Apple）｜スクリーンショット

以前、APPLE WATCHの心拍数を表示する機能によって、17歳の青年の命が救われた！？というニュースを取り上げましたが、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。

以前「HEARTILY」｜東大とドコモ、RESEARCHKITで脈の揺らぎを測定するアプリを開発　不整脈と生活習慣病の関連性解析では、Appleが提供している医学・医療研究向けに設計したオープンソース・ソフトウエアフレームワーク「ResearchKit」とiPhoneのカメラを活用して、脈を検知し、脈拍を定期的に収集することによって脈の揺らぎを簡単に測定・記録するiPhoneアプリ「HearTily(ハーティリー)」を公開し、臨床研究を開始したというニュースを取り上げましたが、この考え方に近いものですね。

スタンフォード大学の医学部長であるロイド・マイナー（Lloyd Minor）さんによれば、「Apple Heart Studyを通じて、スタンフォード大学医学部は、Apple Watchの心拍センサーのようなテクノロジーが、Precision Healthアプローチの中心的な予防的ヘルスケアの新しい時代を導く助けとなるかどうかを探求します。」とあります。




■Precision Healthとは？

Precision Healthとはどのような考え方なのでしょうか？

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、スタンフォード大学はAppleと提携することで、予防医学を前に進めようと考えていることではないでしょうか。

■スタンフォード大、Apple Heart Studyの結果発表

Apple Heart Study demonstrates ability of wearable technology to detect atrial fibrillation（2019/3/16、スタンフォード大）によれば、参加者40万人のうち0.5％が不規則な心拍（心房細動などの兆候である恐れがある）の通知を受信したそうです。

【参考リンク】

■まとめ

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。

Fitbitのおかげ。世界初、フィットネストラッカーが人命救助

(2016/4/20、ギズモード)

患者の検査の際に、腕に付けるアクティビティトラッカー（Fitbit Charge HR）を着用していることが確認されました。それは患者のスマートフォン上のアプリケーションと同期されており、フィットネス・プログラムの一環として彼の心拍数が記録されていました。このアプリケーションを患者のスマートフォンを通じて閲覧したところ、彼の心拍数のベースラインが毎分70から80回であり、脳卒中が発生した大体の時間において突如、持続して毎分140から160回の幅へと上昇していたことが分かりました。心拍数はジルチアゼムを投与するまで上昇した状態が続きました。

Fitbitのデータのおかげで、心房細動は脳卒中によって引き起こされたものであり、電気的除細動を行って良いことが確認されたということです。

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。

ウェアラブルデバイスで得た生体データによる病気の予兆を検知することで運転手の突然の体調変化による死亡事故を未然に防ぐシステムによれば、リストバンド型の血圧測定デバイスを運転手につけてもらい、脈拍、心電図、体温、呼吸数、血中酸素濃度をクラウド上でモニターすることで、病気の予兆を検知するサービスが考えられています。

また、福井の京福バスではIoTで交通事故を防ぐシステムの実証実験が行われているそうで、運転手がNTTと東レが開発した機能素材を使った衣類を着用することにより、心拍数をリアルタイムでチェックし、また運転手の動作（急ハンドル・急ブレーキ）や車の動きを総合して分析し、事故を未然に防止することを目的としています。

今後、様々な生体データのベースラインを見つけることができれば、スマートウォッチでの健康管理にもっと活かせるようになるのではないでしょうか。







【参考リンク】

Apple Heart Study launches to identify irregular heart rhythms

（2017/11/30、Apple）

AFib, the leading cause of stroke, is responsible for approximately 130,000 deaths and 750,000 hospitalizations in the US every year. Many people don’t experience symptoms, so AFib often goes undiagnosed.
To calculate heart rate and rhythm, Apple Watch’s sensor uses green LED lights flashing hundreds of times per second and light-sensitive photodiodes to detect the amount of blood flowing through the wrist. The sensor’s unique optical design gathers signals from four distinct points on the wrist, and when combined with powerful software algorithms, Apple Watch isolates heart rhythms from other noise. The Apple Heart Study app uses this technology to identify an irregular heart rhythm.

“Through the Apple Heart Study, Stanford Medicine faculty will explore how technology like Apple Watch’s heart rate sensor can help usher in a new era of proactive health care central to our Precision Health approach,” said Lloyd Minor, Dean of Stanford University School of Medicine.

How Stanford Medicine will “develop, define and lead the field of precision health”

（2015/6/8、Stanford Medicine）

Precision health includes precision medicine but boldly expands its focus. Precision medicine provides personalized treatments once illness occurs; in contrast, precision health aims to prevent and predict illness, maintaining health and quality of life for as long as possible. Precision health draws on data science tools to translate volumes of research and clinical data into information patients and doctors can use.

【参考リンク】

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