歩行解析で病気の兆しをキャッチ！
ヘルスケアの新たな可能性

何気なく行っている「歩行」には健康情報を知る莫大なデータが眠っています。戸谷教授は高齢者の転倒防止を出発点に、腕の動きや機械学習を用いた歩行パターン解析で健康状態や病気の兆候を数値化する技術開発に取り組んでいます。今回は戸谷教授の研究内容をもとに、歩行データを活用した予防医療の最新事情やその未来について伺いました。【戸谷 伸之教授】江別市民1,200人を対象に、10年間にわたり採血や認知機能、心身の健康状態の検査と合わせて、関節の角度、重心の動き、歩行周期などの歩行データを収集。これらのデータからAIの機械学習を活用し、体力レベルや疾病の兆候、認知症の初期サインや服薬の影響など、健康状態の微細な変化を高精度で識別する、新手法の確立を目指しています。

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