パッシブモバイルセンシングを用いた健康追跡手法

概要

自己報告式質問票などの従来の健康スクリーニング手法は、客観的かつ継続的な行動変化の捕捉に限界があります。本プロジェクトでは、パッシブモバイル・ウェアラブルセンシング技術を用いて、産後うつ（PPD）の早期検知、パーキンソン病のモニタリング、物質使用の評価など、医療機関との連携による健康追跡・疾患管理に取り組んでいます。

アプローチ

• ZeroPPD（UbiComp 2025）: 産後女性からセンサ由来の行動指標（移動量、活動量、スマートフォン利用）を継続的に収集するiOSアプリ。乳幼児・母親の睡眠の自己報告データとEPDSスコアを組み合わせ、線形混合効果モデルで分析
• パーキンソン病モニタリング（JMIR 2020）: スマートフォンの加速度センサを用いた振戦強度パラメータ（TIP）による手の振戦重症度の定量化と服薬効果の評価
• 物質使用の検出（Biosensors and Bioelectronics 2021, JMIR 2019）: モバイルセンサによる自然環境下での大麻中毒の検出と認知機能への急性影響の評価

結果

• PPD検知: 乳幼児関連の睡眠障害、日中活動パターンの変化、ストレス関連の移動変化など、EPDSスコアと有意に相関するPPD特異的デジタルバイオマーカーを特定
• パーキンソン病: TIPは自己評価UPDRSスコアと有意な相関を示し、服薬前後の加速度信号に有意差を確認
• 物質使用: 主観的な大麻「ハイ」評価が高いほど、認知タスクでの反応時間遅延と正答数減少が認められた

意義

本研究は、パッシブモバイルセンシングが健康関連の行動変化の継続的・客観的モニタリングの有効な手段となることを実証しています。日常のスマートフォン利用からデジタルバイオマーカーを特定することで、患者に追加負担をかけることなく、データ駆動型の早期リスク特定とタイムリーな臨床介入の実現に道を開きます。