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東京大学大学院 山本義春教授対談 健康情報学とヘルスケアIoTへの期待

ニューチャーネットワークス 代表取締役
高橋 透

 昨今、健康寿命延伸がホットワードになりつつありますが、これからは個人が老年時に「どのようになりたいか」をイメージし、コントロールしていく時代です。私が設立から携わっているヘルスケアIoTコンソーシアムでも、試験環境を構築し、実証実験のフェーズに突入しました。
 今回対談させていただいた山本先生は、IoTが出てくる以前から、心と体の状態の測定、分析をする健康情報学をご専門に研究されています。健康情報学の歴史と、これからのヘルスケアIoTへの期待について伺いました。

今回は東京大学大学院山本義春教授(右)との対談です。

高橋:山本先生にはヘルスケアIoTコンソーシアム(通称HIT)会長をお勤めいただいていますが、先生が健康情報学に至るまでのご経歴やどのような研究をされてきたかをお聞かせいただけますか。

山本:大学院時代から、呼吸や循環系の生理学の研究をしていました。呼吸ごとの酸素摂取量や循環の変化について研究をする中で、大規模データ分析の必要性に直面し、そこから実際の複雑な生体から特徴量を抽出するための数理解析のモデルの適用や、独自の解析手法を研究するようになりました。東京大学で博士課程修了後、カナダのウォータールー大学に4年間在籍している間も、応用生理学分野の特徴量抽出の仕事を行い、1990年代には生体情報処理が本業のようになっていました。今でもそうですが。

 21世紀に入ってからは人の行動の複雑な変化を分析する必要性に気づき、またその指標となるデータを測定できる機器が出てきたこともあって、人間の行動の変化の研究をするようになりました。米国の慢性疲労症候群の第一人者との共同研究で、患者さんの症状を加速度計も利用したEcological Momentary Assessment(EMA)という手法で測れるように独自開発しました。現在のApple Watchのようなもので、このようなEMAの臨床応用は、当時では先駆けであったと思います。
 そのようなアプローチから、慢性疲労症候群では動きの鈍さを表す特徴量抽出を、またうつ病や躁うつ病など精神疾患の患者ではそれぞれ特徴的な行動パターンを、中村亨先生(現・大阪大学基礎工学研究科特任教授)と調べ、症状と関連した特徴を大量のデータから抽出する手法を開発しました。心拍などからも特徴抽出することができるので、最終的にはリアルタイムに症状を把握しその場で介入することを目指しています。2002年から現在まで、メーカーと臨床用のウェアラブルの仕様を検討してきましたが、メーカー側も撤退や死の谷等があり、なかなか進まない面もありました。ウェアラブルが出始めた当時は、センサの通信環境、バッテリー、小型化等の課題がありましたが、ここ数年は技術的にも随分と向上がみられ、日常の中で生体情報をリアルタイムで測定し、通信、介入することができるようになってきましたし、実際にそういった研究開発も行っています。
 EMAは日常生活下の人の生理、環境、行動や心理状態を評価することをコンセプトとしていますが、ほんの少し前までは技術的に困難な面もあり、実際には心理評価のみにとどまっていました。IoTが普及した今、本来の意味でEMAが機能を発揮できるようになったと思っています。今後は、大量にとれるデータをどのように分析するかが鍵になりますが、私どもの場合はその分析を先がけて研究していたので、データさえ得られればアドバンテージ(答え)を持っている状況です。

高橋:先生のご所属は教育学研究科ですが、ご研究は医学部との連携もあり、東大内で良い交流が成果につながっていると感じます。どのようなきっかけで医学部等と他の分野と交流されるようになったのでしょうか。

山本:本学に限らず、医学側もデータ分析のニーズがあり、交流先を探していたという面があります。例えば、循環器の医師であればホルター心電計で取ったデータを有しており、分析したい。それで私に声がかかり、臨床データから特徴を抽出するための分析をお手伝いしたり、一緒に医学文献を見ながら解釈を作るというコンサルティング的な役割をしています。HITで理事を務めていただいている本学附属病院心療内科科長の吉内一浩先生も、ストレスに起因する各種の疾患を扱っており、心拍の揺らぎから自律神経バランスを見るためのアプローチを模索されていた中で共同研究のお声がけをいただいたのがきっかけで、コンソーシアムにもご参加いただくような今日の関係に至っています。
 そういった交流は海外にも広がっています。米国のニュージャージー医科歯科大学とは、研究内容が非常に近いことからコンタクトしたのがきっかけで共同研究に至り、また吉内先生や私の研究室からも代々留学しています。同大学との交流の中で、EMAを提唱したArthur A. Stone氏や、EMAを治療介入に発展させEcological Momentary Intervention(EMI)を始めたJoshua M. Smyth氏の紹介を受け、現在の研究につながっています。

高橋:日常のデータをとれるようになってきている今日、先生のご研究の日常モニタリングにおいて先行していることには、どのようなことがありますでしょうか。

山本:日常をどのような心理・行動状態で過ごしており、それに影響を与えている生理的、環境的要因等を同時に測りながら、かつ連続的に、分析の結果に応じて介入の仕方も検討できるということを実現しつつあります。病気の症状や兆候と要因が結びつくようになってきたことが重要です。

高橋:エビデンスを得るためには十分な期間の縦断的なデータが必要になると思いますが、実験環境を確保する難しさもあるかと思います。

山本:行動医学という分野になりますが、日常生活は人それぞれ異なるという難しさがあります。しかしながら、モバイル機器を使うことでたくさんの人にアプローチでき、それによってたくさんの人のデータをとることで、何らかの傾向がみられるという点は強みです。

高橋:そういった意義を理解し、協力を受けられる実験環境をHITで作っていく必要がありますね。

山本:そうですね。HITの試験環境については後ほどお話しいたしますが、モバイル機器の使い方に関連して、昨年のIEEE(アイ・トリプル・イー;米国電気電子学会)の学会誌に面白い記事が出ています。スマホにはWi-FiやGPSで位置や活動を、加速度計で歩く速さを、輝度センサで明るさを、近接センサで他の人との接触/孤独状況を、マイクで音声も拾うことができ、カメラで感情モニタリングや心拍も測ることができて、さらにはタッチパネルでEMAを実施できる、精神疾患の症状や行動異常を評価できるではないか、いう記事です。一部の医師からもスマホは活用できるとの評価が出つつあり、メーカーも臨床への応用を検討している状況です。
 スマホ等を活用することでこれまで使われてこなかった膨大な環境情報等も取れるようになり、こういった(IoTデバイスからの)情報の扱いをどうするかが今議論されています。例えば、うるさかったり眩しかったりといったことがある種の精神疾患の症状や行動に影響を与えるだろうといったことです。HITには様々な分野の臨床医学の先生方にご参加いただいておりますが、ご一緒に環境・行動データ等のIoTデータも活用した診断、治療の体系づくりをやっていく必要があると考えており、面白いところでもあります。

高橋:問診での判断に依存していた体制が変わりつつあるということですね。「2045年問題」のようにシンギュラリティというと大げさに感じますが、2045年頃にかけて加速度的に解釈が進むのは当然だろうと感じます。

山本:ウェアラブルを代表するFitbitやApple Watchは既に膨大なデータも収集しており、データから傾向を見出しつつあります。しかし、それらの企業は個人のデータを自社の保有物にしており、解析結果をオープンにしていません。HITではそれを開放的にすることで、さらにデータを集めることを目指しています。

高橋:HITの10年、20年後のビジョンは、どのように描かれていますか?

山本:HIT全体に統一した目標としては、ミッションとしてPerson Driven Healthcareやヘルスケアデータ流通、行動変容とwell-beingの向上を掲げており、実現する社会イメージもありますが、参加者(社)も各自の多様な分野の中でそれぞれ目標を持っています。そのため、HITが一つのビジョンを描きその方向に向かって進むというようなことは考えておりません。むしろ、HITは出会いや勉強の場と試験環境を中心に提供し、そこから多様なビジョンが創発されるイメージでしょうか。
 2016年に設立してから会員の皆で幾度となくディスカッションをしてきた中で、健康経営、見守り、モビリティ、保障などのテーマ領域が出てきました。これから以下の図にある試験環境で実証を行っていきますが、クラウドデータベースサーバーを統合したデータ流通プラットフォームには膨大なデータが得られるでしょう。ビジョンというほどのものではありませんが、個人的な興味としては、例えば100~200人のユーザーの心理・行動・環境状態が3か月間分ほど縦断的なビッグデータとして得られれば疾病症状が悪化する瞬間のデータも得ることができるかも知れず、病気の予兆発見にも使うことができるのではとの期待を持っています。
 また、試験環境では患者さんやユーザーに介入やアドバイスを返すことができるので、ケースによって誰にどのような介入やアドバイスを返すか、その時にどのような効果が見られたかを記録し、いわゆる人工知能でケースに応じて最も効果的な介入やアドバイス手法を学習させるというようなことも可能かも知れません。医師やその他メディカルスタッフを総動員しても、すべての介入やアドバイスを「人力」で行うことは不可能ですので、ビッグデータ化し人工知能を活用することで、このような「行動変容の自動化」を実現できるかも知れないと考えています。

高橋:健康寿命も延びてきているのもあり、個人が老年時にどのようになりたいかとイメージしコントロールするように、世の中の認識も大きく変わってきているように感じます。

山本:ビッグデータ活用によってリスクがより細かく定量的に示されることにより、コントロール(行動変容など)がしやすくなると思います。HITは、ヘルスケア情報のビッグデータ化を促進する「仕掛け」を提供して行きたいと考えています。

高橋:HITでリスクの示し方を作ることで、行動変容による経験価値がどのくらい大きなものかが伝わるようになり、それを支えるアドバイスやサービスを企業から提供していけると良いですね。

【対談者プロフィール】
東京大学大学院教育学研究科・教授 山本義春
1990年東京大学大学院教育学研究科博士課程修了(教育学博士)。1993年東京大学教育学部体育学健康教育学科講師。1997年同助教授。2000年同教授。この間、1991年カナダ・ウォータールー大学応用健康科学部研究準教授、1999年米国ニュージャージー医科大学神経科学部客員助教授。主な著作に『AT その変遷と新しい理解』『ATの話』(ともに共著・ブックハウスエイチディ)などがある。米スポーツ医学会「New Investigator Award」(95年)はじめ受賞多数。2016年よりヘルスケアIoTコンソーシアム会長を務める。

 

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