AIとウェアラブルデバイス：予防医療の新時代を創る AIとウェアラブルセンサーで労働開始を予測：妊娠中の健康管理に革新的アプローチ 緑道での散歩がストレス軽減に効果的：ウェアラブルセンサーと唾液コルチゾールで証明 ウェアラブルデバイスとAI：健康予防の未来を拓く新しい研究

AIとウェアラブルデバイスが予防医療を変えようとしている AIとウェアラブルデバイスの組み合わせが、予防医療の分野に新たな機会をもたらしている。ウイジング・センサーを活用することで、「エラーライト」のような健康指標を人間にも提供する可能性が出てきた。 助産師とAIが陣痛の予測に挑む アリゾナ大学ヘルスサイエンスセンターコンピュータサイエンスで博士号を得たShravan Aras博士は、センサーデータの分析と実装に着手。彼は、助産師のElise Erickson博士と共に陣痛開始の正確な予測を目指している。現在の臨床ツールでは陣痛の予測が困難であり、そのため妊娠中の女性は自覚症状による判断を求められるが、これは誤認の多い方法だ。 EricksonとArasの研究チームは、スマートリングから収集した体温データを用いて深層ニューラルネットワーク（DNN）ベースのAIモデルを開発。このモデルは高頻度の体温データを1分間に1回ずつ収集し、陣痛開始の予測を行った。結果、モデルは自然分娩の79%を4.6日のウィンドウ内で正確に予測できた。さらに、10日前には7.4日のウィンドウ内での予測が可能となった。 研究チームは、より大規模な臨床試験でモデルをテストし、既存のウェアラブル製品や医療機器へのソフトウェア実装を目指している。 自然散歩がストレスを軽減 Aras博士は、传感器からのデータ最適化のもう一つの研究に取り組んでいる。「Is Greener Better? Quantifying the Impact of a Nature Walk on Stress Reduction Using HRV and Saliva Cortisol Biomarkers」という論文では、自然環境での散歩とストレステストの関係を調査。 8年前にベセスダのウォルター・リアド国立軍医センターで建設された「グリーンロード」を使って、被験者は20分間の散歩を自然路と都市の路で行い、心拍変動（HRV）と唾液コルチゾールの生物指標を測定した。結果、グリーンロードでの散歩は都市路よりもストレス軽減効果が高く、コルチゾールの減少が有意に多かった。 しかし、HRVの測定結果は個々の体験によって大きく異なることが判明。一部の被験者は大きなポジティブな影響を受けた一方で、他の被験者には影響がAlmost negligibleだった。 現在進行中のSternberg博士とRunyon博士との共同研究では、デジタル汗バイオマーカーを用いたAIによるストレス反応評価が行われており、この夏に成果の公開を予定している。 業界の反応 「AIとウェアラブルデバイスの組み合わせは、医療データの収集と処理を大幅に高速化し、非症状の予兆を早期に察知する可能性を開いた」とAras博士は述べている。彼の目標は、人々が持つほぼすべてのウェアラブルデバイスからデータを取り込み、症状出現前の段階で健康問題を予測することだ。アリゾナ大学ヘルスサイエンスセンターでは、医療とテクノロジーの融合による革新的なプロジェクトが続々と展開されている。