ウェアラブルデバイス健康データを活用した未病検知

予防DXで病気にならない時代を目指します!


日本の定期健康診断で異常の所見がある人、つまりC判定以に相当する人は、人生100年時代として真ん中世代に相当する33~66歳でなんと84%になります。

未病(発病には至らないものの健康な状態から離れつつある状態)を放置して徐々に進行するループを何十周も繰り返しているうちに、やがてガン、心臓病、脳卒中などの大病に発展してしまう。このような課題を解決したいと考えています。

工場の機械は既にDXで簡単に故障しない時代になっています。

想像してみてください、そういったテクノロジーを、替えが効かないもっと大切な存在である人間にも応用して、簡単に病気にならない時代の実現を目指します。

人間に最も普及しているセンサー・AppleWatchを活用して健康データを自動取得します。

ユーザー専用の異常検知教師無し機械学習モデルを作成して、異常がないかを自動分析する研究に取り組んでいます。

実際に本研究所代表・山田の4年分のAppleWatch健康データを使ってモデル作成を試行しており、まだ研究段階で課題は山積みですが、様々な気づきや改善点が得られてきています。

もし本研究に興味・関心がある方がいらっしゃったらぜひお問合せフォームよりご連絡ください。意見交換などさせていただきたく存じます。


また、AppleWatchで取得したデータを分析するための前準備は労力を要しますが、参考になるコードが世にほとんど公開されていないため、本研究所では各自がAppleWatchのデータ分析を行うための準備用に参考コードを公開しています。

i-phoneのヘルスケアデータ(AppleWatchのデータも含まれる)をデータ加工して、可視化したり、機械学習したりできるようにするための簡易Pythonコードになります。詳細は以下GitHubをご参照ください。

https://github.com/minatokuwellness/applewatch