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英NHS、BabylonのAIテクノロジーを活用し、病気の症状について質問することができるAIチャットアプリの試験開始




■英NHS、BabylonのAIテクノロジーを活用し、病気の症状について質問することができるAIチャットアプリの試験開始

英NHS、BabylonのAIテクノロジーを活用し、病気の症状について質問することができるAIチャットアプリの試験開始
英NHS、BabylonのAIテクノロジーを活用し、病気の症状について質問することができるAIチャットアプリの試験開始

参考画像:Online Doctor Consultations & Advice – babylon|スクリーンショット

あなたの症状を診察するAIチャットアプリ:英NHSが試験開始

(2017/1/11、WIRED)

『フィナンシャル・タイムズ』の記事によると、このアプリのアルゴリズムは利用者の症状の「緊急性を判断」し、次の行動に関するアドヴァイスを与えるという。「BabylonのAIテクノロジーを使えば、人間よりも素早く、正確に、何十億という症状の組み合わせを理解することができます」とBabylonは説明している

<中略>

Babylonは2016年9月、「研究結果では、Babylonの『症状チェッカー』はトリアージを行う際に医師や看護師よりも優れた結果を出した」と発表した。

以前、FACEBOOKのチャットのやり取りから病気を探せる「症状チェッカーBOT」|MEDLEYでは、Facebook Messengerアプリに対応させ、自身の症状を入力することで該当する病気を調べられる「症状チェッカー」を紹介しましたが、英国営保健サービス(NHS、Natural Health Service)は、病気の症状について質問することができるAIチャットボットの試験を開始するそうです。

Babylon Health

【参考リンク】

『サードウェーブ 世界経済を変える「第三の波」が来る』(著:スティーブ・ケース)では、第三の波(あらゆるモノのインターネット)によって、あらゆるモノ・ヒト・場所が接続可能となり、従来の基幹産業を変革していく中で、企業や政府とのパートナーシップが重要になると書かれています。

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今回紹介したサービスもBabylonは英国営保健サービス(NHS、Natural Health Service)と一緒に取り組んで問題を解決しようとしています。

NHSとの新しい取り組みは、111サーヴィスにかかる負担の減少を目的としている。この電話サーヴィスは医療的な訓練を受けていないスタッフが担当することも多く、批判されることが増えている。

NHSへ連絡をする「111」サービスにおける人手不足やコストの問題をBabylonのAIテクノロジーを活用することで解決しようとしています。

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■まとめ

「症状チェッカーbot」がリリースされた後に、どんな使い心地か試してみましたが、普段Facebook Messengerをするような感覚で病気を検索できるというのはコミュニケーションアプリ世代の人たちにとっては親しみやすいのではないかなと思いました。

ただ、病気や症状を検索する際に気になっていることが一つあって、それは、ユーザー側が自身の不調を言語化できていないと、有効にその機能を使えないのではないかということです。

どんな部位で、どんな症状かを言葉にできていないというのは自身の経験でもよくあります。

そうしたあいまいな言葉を対面する医師にくみとってもらうことで正確な病気や症状を伝えることができるのですが、自分自身で症状を入力する場合には、どうしてもすでにその言葉が言語化できていないと上手く伝わりません。

この痛みは「ズキズキ」「ジンジン」?オノマトペと病名には一定の関係がある!?によれば、どのような痛みかを伝える手段として、「ズキズキ」「ジンジン」といったオノマトペ(擬音語、擬態語)を使うことがありますが、言語学を専門とする竹田晃子・元国立国語研究所特任助教と、痛みの臨床研究で知られる小川節郎・日本大学総合科学研究所教授の研究によれば、このオノマトペと実際診断された病名には一定の関係があることがわかったそうです。

例えば、体の痛みも、子音や母音の違いで感覚的に区別して表現しているそうです。

こうした感覚的に区別して表現しているオノマトペを活用できれば、より正確な治療ができるようになるのではないでしょうか。

また、身体の部位であったり、痛みであったり、というのはその土地・地域の方言で伝えたほうが患者さん自身も伝えやすいはずです。

ただでさえ、感覚的な痛みを伝えるのは難しいのですから、それを標準語に直すとなると、正確に伝えるのはさらに難しくなります。

そこで、AIチャットボットのようなシステムに、オノマトペや方言などが組み合わさることができれば、医療を補助するシステムとしてより活用できるのではないでしょうか。







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ヘルスケアアプリ「カロミル」において食事画像データを自動的に判別する人工知能(AI)を自社開発|ライフログテクノロジー




■ヘルスケアアプリ「カロミル」において食事画像データを自動的に判別する人工知能(AI)を自社開発|ライフログテクノロジー

ヘルスケアアプリ「カロミル」において食事画像データを自動的に判別する人工知能(AI)を自社開発|ライフログテクノロジー
ヘルスケアアプリ「カロミル」において食事画像データを自動的に判別する人工知能(AI)を自社開発|ライフログテクノロジー

参考画像:「カロミル」|スクリーンショット

ヘルスケア アプリ「カロミル」において食事画像認識AIを自社開発。8割超えの識別率を確認

(2017/8/8、ライフログテクノロジー PR Times)

サービス開始以降、ヘルスケア アプリ「カロミル」を通してユーザーから取得した食事画像と、当社で保有する食事画像を合わせた約20万件を用いて、機械学習を開発してきました。
今回、ユーザーから収集した食事画像のうち、機械学習に用いていない写真をテストデータとして無作為に15,000件を選び、開発した食事画像認識AIに料理判定(食製品を含む)させたところ、その識別率は82%となりました。

ライフログテクノロジーは、日々の食事や運動の記録・管理ができるヘルスケアアプリ「カロミル」のユーザーから取得した食事画像データを自動的に判別する人工知能(AI)を自社開発したと発表しました。

ユーザーの食事記録のステップがこれまで以上に短縮化される見込みですで、今後は蓄積されたライフログからユーザー一人一人に最適な食事や運動の提案する機能も実装予定なのだそうです。

以前、糖尿病アプリで行動が変化し、空腹時血糖値や収縮期血圧が試験前より改善|東大病院では、糖尿病患者向けの生活習慣の改善や糖尿病の自己管理のためのアプリ「DialBetics」には、食事の記録に関して、撮影画像を認識して料理を提示し、ユーザーの入力を補助する機能を備えているというニュースをお伝えしましたが、この機能に近いものですね。

【糖尿病予防】ウェアラブルデバイスで健康データを記録し生活習慣を改善するモデル事業|経済産業省(2016/6/20)では、ヘモグロビンA1c値が高いが腎機能障害がない糖尿病一歩手前の人にウェアラブルデバイスをつけてもらい、心拍数・歩数・消費カロリー・睡眠の深さ・興奮・リラックス状況などのデータを計測し、そして血圧・体重・食事内容などを半年間記録してもらい、状態が悪化すると警告が出て、医師や看護師、管理栄養士が情報を提供し、生活習慣を改善するモデル事業が行われるというニュースを取り上げました。

ただ、こうした記録を続けることは大変であり、食事データを自動判別する機能があると、食事記録をつける上で大変便利でしょうね。

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■まとめ

「#NOOM」|人工知能(AI)と専門コーチが行動変容をサポートするヘルスケアアプリ|特定保健指導プログラムも開始では、人工知能(AI)とトレーニングコーチを組み合わせたアプリを紹介しました。

フィットネスアプリ「Fysta」|パーソナルトレーナーが監修した運動プログラムの動画&体重管理・ランニング機能|キングソフトでは、パーソナルトレーナーの動画と体重のレコーディング機能やランニング機能を搭載した無料フィットネスアプリを紹介しました。

先程紹介したのはレコーディング機能にAIを組み合わせたアプリであり、現在のトレンドとしては、AIとパーソナルトレーニングと動画・レコーディング機能をどのような組み合わせで提供するかというものになっているのではないでしょうか?







Apple ARKitと機械学習を活用して相手の生存期間を予測し表示するアプリ版「#デスノート」のアイデアを活かした健康管理アプリができる!?




■Apple ARKitと機械学習を活用して相手の生存期間を予測し表示するアプリ版「#デスノート」のアイデアを活かした健康管理アプリができる!?

Death Mask – an AR experiment
Death Mask – an AR experiment

参考画像:Death Mask – an AR experiment|YouTubeスクリーンショット

Death Mask – an AR experiment

Apple ARKitと機械学習を用いて相手の生存期間を予測し表示するiPadアプリ「Death Mask」の実験映像が登場

(2017/11/29、Seamless)

Apple ARKitと機械学習を用いて相手の生存期間を予測し表示するiPadアプリ「Death Mask」の実験映像が登場しました。

映像では、iPadを相手にかざし、相手のデスマスクと同時に相手が何年生きられるかの年数がオーバーレイして表示されます。

「Death Mask」とは、Apple ARKitと機械学習を用いて相手の生存期間を予測し表示するiPadアプリなのだそうです。

このアイデアを聞くと、マンガやアニメ、映画で人気となった「Death Note(デスノート)」を想像する人も多いのではないでしょうか?

実際にこのアイデアが実装されるというのは倫理的にはないと思いますが、この考えに近いものが病気予防に活用されることは考えられます。

CARDIOLENS|HOLOLENSを使って相手のバイタルサインをリアルタイムで可視化するAR・MRアプリで紹介した論文によれば、MicrosoftのHoloLensを用いて”相手のバイタルサイン”をリアルタイムに見ることができるツールが考え出されているようです。

この論文の中では、リアルタイムで血流を視覚化することが手術する外科医にとって有益であるとありましたが、血行状態が視覚化することができれば、病気になる前に病気のサインを見つける未病対策にも役立つのではないでしょうか。

以前、血行状態が映る「魔法の鏡」開発|将来的には自律神経指標に基づく未病対策が目的|東北大学では、ビデオカメラとコンピューターを内蔵した鏡型ディスプレーの前に立つだけで、その時の血行状態などが分かる血行状態モニタリング装置「魔法の鏡」を開発したというニュースを紹介しましたが、健康状態をわかりやすく表示するものというアイデアはすでにスタートしています。

また、第一生命、スマホアプリ「健康第一」に健康年齢測定やカロリーチェック機能などを追加には、「Face AI」という未来の顔がわかる機能があり、「年齢・BMIの変化」に加え、「若返り・老化」「メタボ」「喫煙習慣」「飲酒習慣」「白髪化」のシミュレーションができるそうです。

未来の顔をもとに生活習慣を見直すきっかけにするというものですが、今後はこうした健康状態をわかりやすく表示するというアイデアに注目が集まっていくのではないでしょうか?




■まとめ

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|スタンフォード大によれば、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なのだそうです。

Verily(元Google X)のProject Baseline studyの目的は、病気のサインを見つけ病気の予防をすること!?で紹介したプロジェクト「Baseline Study」では、尿・血液・唾液・涙といった成分からデータを収集・解析し、健康の基準値(ベースライン)を見つけることで、生体の状態や病態を示す指標「バイオマーカー」を発見し、健康維持や病気の早期発見に役立てることを目指していました。

病気が発症してからではなく、健康な体が病気になりそうなサインを見つけるというアイデアは、東洋医学における「未病」という考え方に近いものです。

人によっては、健康診断などの検査結果で異常がないにもかかわらず、体がだるい、疲れやすい、頭痛、肩こり、めまい、眠れないなどといった体の不調に悩まされた経験もあるのではないでしょうか。

「はっきりとした症状はでていない」「数値には現れないけどなんだか体調がよくない」というときを、健康な体から病気の身体へと向かう途中だと考えるとすれば、その途中で起きる「サイン」に着目して、何らかの対処を行なうことが最も効果的な医療になっていくのではないでしょうか。

そのためにも、病気かそうではないかの「Baseline(ベースライン)」を見つける研究に注目が集まっていると考えられます。

ただ、健康管理がどんなに大事だとわかっていても、情報にあふれる現代では数字だけで表現されていても直感的には理解できずに、継続できなければ意味がありません。

健康管理に対する関心は高いのに、なぜウェアラブルデバイス市場の成長は鈍化しているのか?|「リストバンド型」から「腕時計型」へでも取り上げましたが、ウェアラブルデバイスが「リストバンド型」から「腕時計型」へ移りつつあるのも、リストバンド型では直感的に理解できないことが関係しているのかもしれません。

そのため、これからは健康管理をする上で、いかにその情報(言葉、画像、テキスト、動画など)をわかりやすく、受け取りやすい形に編集して、製品やサービスを利用を通じて得られる体験であるUX(ユーザーエクスペリエンス)をよいものにするかが重要だと思います。







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芸能活動引退の会見で小室哲哉さんが最後にメッセージを伝えた「高齢化社会」「介護の大変さ」「社会のストレス」についてみんなで考えてみよう!




■芸能活動引退の会見で小室哲哉さんが最後にメッセージを伝えた「高齢化社会」「介護の大変さ」「社会のストレス」についてみんなで考えてみよう!

2040年の日本の社会構造・課題
2040年の社会構造|無人化、自動化、ロボットとの協働、高齢者の見守り等、人口減少日本を支える社会経済基盤が必要

参考画像:IoT新時代の未来づくり検討委員会事務局資料(2017/11/17、総務省)|スクリーンショット

小室哲哉「お騒がせした償い=退く」/一問一答2

(2018/1/19、日刊スポーツ)

たった1人の言動で日本、社会が動くとは全く思ってはいませんが…何となくですが高齢化社会、介護の大変さ、社会のストレスであったりとか少しずつ、この10年で触れてきたと思うので、こういうことを発信することで、皆さんも何かいい方向、幸せになる方向に動いてくれたら良いと心から思っています。微力ですが。少しでも響いたらいいなと思います。

小室哲哉さんが芸能活動引退の会見で行なった最後のスピーチが印象的ですよね。

小室哲哉さんは病気(C型肝炎)の治療を行なったり、KEIKOさんの介護があり、会見では自身の音楽のピークからすると下がったような、枯渇したような感覚などあったとおっしゃっていました。

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小室さんが感じているような高齢化社会・介護の大変さ、社会のストレスというのは決して他人事ではなく、私たちのすぐ目の前まで来ているといっても過言ではないでしょう。

■高齢化

日本の構造変化
日本の人口は2008年をピークに減少し、2040年には人口が約1億1千万人を下回り、毎年100万人近く減少。2042年には団塊ジュニア世代が高齢者となり、高齢者人口がピークになり、アジア諸国より約20年先行して超高齢化を経験。経済成長率が段階的に低下。
2040年の日本の社会構造・課題
2040年の社会構造|無人化、自動化、ロボットとの協働、高齢者の見守り等、人口減少日本を支える社会経済基盤が必要
未来の年表
未来の年表によれば、少子高齢化の深刻化により、今後日本の労働力人口が大幅に減少→ICTによる労働力人口減少への対策が必須

参考画像:IoT新時代の未来づくり検討委員会事務局資料(2017/11/17、総務省)|スクリーンショット

【参考リンク】

■老後の不安

日本の人口の推移|平成28年版情報通信白書|総務省
日本の人口の推移|平成28年版情報通信白書|総務省

参考画像:少子高齢化の進行と人口減少社会の到来|平成28年版情報通信白書|総務省スクリーンショット

少子高齢化の進行と人口減少社会の到来|平成28年版情報通信白書|総務省

総務省の国勢調査によると、2015年の人口は1億2,520万人、生産年齢人口は7,592万人である。。国立社会保障・人口問題研究所の将来推計人口(出生中位・死亡中位推計)によると、総人口は2048年に1億人を割り、2060年には8,674万人にまで減少すると推計されている

総務省の国勢調査によれば、日本では少子高齢化が進んでおり、生産人口が減少し、総人口も減少を始めています。

Population of Japan|日本の人口ピラミッド
Population of Japan|日本の人口ピラミッド

参考画像:Population of Japan|PopulationPyramid.net

2045年の人口ピラミッドを70-74歳代が最も多く、その下の若い世代はどんどん少なくなっていくと予想されます。

高齢化社会をイメージする図としてよく紹介されるのがこのような図です。

2000年は65歳以上1人を20-64歳3.6人で支える。2050年は65歳以上1人を20-64歳1.2人で支える。
2000年は65歳以上1人を20-64歳3.6人で支える。2050年は65歳以上1人を20-64歳1.2人で支える。

参考画像: [将来の税はどうなるの?] 少子・高齢化|国税庁スクリーンショット

性別(男性・女性)・年齢階級別にみる悩みやストレスの原因からわかることによれば、男性は、25歳から54歳にかけては、1位「仕事に関すること」、2位「収入・家計・借金」と悩みの順位は変わらないのですが、55歳以上になると、「自分の健康・病気」や「老後(介護・収入)」への悩みが大きくなっていきます。

【男性】性・年齢階級別にみた上位5位までの悩みやストレスの原因|悩みやストレスの状況|平成13年 国民生活基礎調査の概況|厚生労働省
【男性】性・年齢階級別にみた上位5位までの悩みやストレスの原因|悩みやストレスの状況|平成13年 国民生活基礎調査の概況|厚生労働省

参考画像:表22 性・年齢階級別にみた上位5位までの悩みやストレスの原因|悩みやストレスの状況|平成13年 国民生活基礎調査の概況|厚生労働省

女性は、45歳以上から「自分の健康・病気」や「老後(介護・収入)」への悩みが大きくなっていきます。

【女性】性・年齢階級別にみた上位5位までの悩みやストレスの原因|悩みやストレスの状況|平成13年 国民生活基礎調査の概況|厚生労働省
【女性】性・年齢階級別にみた上位5位までの悩みやストレスの原因|悩みやストレスの状況|平成13年 国民生活基礎調査の概況|厚生労働省

参考画像:表22 性・年齢階級別にみた上位5位までの悩みやストレスの原因|悩みやストレスの状況|平成13年 国民生活基礎調査の概況|厚生労働省

老後に不安なこと|平成28年版厚生白書
老後に不安なこと|平成28年版厚生白書

参考画像:老後に不安なこと|平成28年版厚生白書|スクリーンショット

厚生労働省で行った意識調査で40歳以上の男女に「あなたにとって、老後に不安が感じられるものは何ですか?」と質問に対して、「健康上の問題(73.6%)」が最も多く、次いで「経済上の問題(60.9%)」となっています。

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■重介護問題

「#重介護問題」とは?|#介護 の問題は遠い未来の問題ではなく、今目の前にある問題!によれば、少子高齢化に伴って、介護される側(要介護者・寝たきり高齢者・患者)・介護する側(家族・社会)への重く厳しい負担がかかる「重介護問題」を解決を目指すことが求められています。

要介護者等と同居の主な介護者の年齢組み合わせ別の割合の年次推移平成28年国民生活基礎調査の概況|厚生労働省
要介護者等と同居の主な介護者の年齢組み合わせ別の割合の年次推移平成28年国民生活基礎調査の概況|厚生労働省

参考画像:平成28年国民生活基礎調査の概況|厚生労働省|スクリーンショット

75歳以上同士の「老老介護」初の30%超|65歳以上同士の「老老介護」は過去最高54%に|平成28年国民生活基礎調査によれば、介護をする側と介護を受ける側の両方が高齢者の組み合わせである「老老介護」が話題になっていますが、平成28年国民生活基礎調査で発表された、同居の主な介護者と要介護者等の組合せを年齢階級別にみると、60歳以上同士70.3%、65歳以上同士54.7%、75歳以上同士30.2%となっており、また年次推移でみると、上昇傾向にあるのがわかります。

介護予防・生活支援サービス市場は2025年に1兆3000億円によれば、今後高齢者人口と高齢者世帯の増加に伴いサービス市場は拡大し、介護予防・生活支援サービス市場は2025年に1兆3000億円に迫るそうですが、介護職員は2025年には約38万人不足するおそれがあるそうです。

介護福祉士ピンチ!?介護福祉士を養成する大学や専門学校への定員に対する入学者の割合が約46%によれば、公益社団法人「日本介護福祉士養成施設協会」の調査によれば、2016年度の介護福祉士を養成する大学や専門学校への定員に対する入学者の割合が約46%だったそうです。

アメリカのプライム世代の女性の36%が「介護」を理由に仕事に就けない!?|働き盛り世代が無償の介護をしなければならない問題を解決するアイデアで紹介した米ブルッキングス研究所(Brookings Institution)のハミルトン・プロジェクト(The Hamilton Project)が発表した報告書によれば、アメリカでは2016年、成人の3分の1(37.2%)以上が仕事に就いておらず、そのうち「働き盛り世代」(25~54歳)に当たる人たちの5分の1近くが就業しておらず、女性の36%が介護を理由に仕事に就けないそうです。

要介護(要支援)認定者数の推移|平成28年版厚生白書
要介護(要支援)認定者数の推移|平成28年版厚生白書

参考画像:要介護(要支援)認定者数の推移|平成28年版厚生白書|スクリーンショット

要介護(要支援)認定者数は2015年には約608万人|要介護者にならない段階(フレイル)で食い止める対策が重要で紹介した平成28年版厚生白書によれば、要介護(要支援)認定者数は、2000年の約218万人から2015年には約608万人と増加しています。

その理由としては、生活習慣病(慢性疾患)中心への疾病構造の変化や高齢化が進んでいることが挙げられています。

実際に高齢者人口は増加しており、高齢化率(65歳以上人口割合)は1950年4.9%→1985年10.3%→2005年20.2%と上昇し、2015年には26.7%と過去最高となっており、今後の予測としては、2025年30.3%となるなど、2060年まで高齢化率はずっと上昇していくことが見込まれているそうです。

年齢3区分別人口及び高齢化率の推移|平成28年版厚生白書
年齢3区分別人口及び高齢化率の推移|平成28年版厚生白書

参考画像:年齢3区分別人口及び高齢化率の推移|平成28年版厚生白書|スクリーンショット

つまり、この予測をもとにして、現状のままの仕組みで行くとすれば、要介護者の数は増加していくでしょう。

「重介護問題」は遠い未来の問題ではなく、今目の前にある問題なのです。

■まとめ

小室哲哉さんからの会見からは、病気・体力の低下・年齢による健康への不安や介護する側への重い負担、社会のストレスといったこれから日本が直面するであろう問題が濃縮されていたような感じがしました。

「インクルージョン」という考え方を知れば、あなたの周りの世界はやさしくなる!?で紹介した「インクルージョン(Inclusion)」とは、包含・含有・包括性・包摂・受け入れるといった意味を持ち、誰も排除せず、様々な人を受け入れるという考え方があります。

これからの私たちは、それぞれの問題を一人一人で抱えるのではなく、少しずつを分け合って、テクノロジーやアイデア、つながりをフル活用して、苦手なところは任せながら、自分の得意とするところでは率先して解決をしていくことが必要になってくるのではないでしょうか。







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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

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■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

Can Your Fitness Tracker (Fitbit®) Save Your Life in the ER?
Can Your Fitness Tracker (Fitbit®) Save Your Life in the ER?

参考画像:Can Your Fitness Tracker (Fitbit®) Save Your Life in the ER?|YouTubeスクリーンショット

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。

Can Your Fitness Tracker (Fitbit®) Save Your Life in the ER?

通常心臓は一定のリズムで一分間に60から100回拍動しますが、心房細動になると、心臓は不規則に300回以上拍動します。

心房細動が起きると、心臓の中の血がよどんで血のかたまり(血栓)ができやすくなり、それが血流にのって、脳の血管に詰まると脳梗塞を引き起こします。

→ 脳梗塞とは|脳梗塞の症状・原因・予防 について詳しくはこちら

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。

つまり、脳梗塞を予防するためにも、心房細動のチェックと生活習慣の見直しをすることが重要になります。

フィットネストラッカーの精度については医療の判断材料となりうるのかどうかは疑問もありそうですが、今後こうしたケースは増えていきそうです。

→ 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 について詳しくはこちら







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