東北大学

COI TOHOKU ずっと健康 変わらず元気 そんな理想の暮らしを目指して
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さりべないセンシングと日常人間ドックで実現する理想自己と家族の絆が導くモチベーション向上社会創生拠点

ごあいさつ

機構長あいさつ

機構長 高山 卓三

機構長
高山 卓三

Takuzo Takayama

生きがいを持って毎日を健康快活に過ごしたいということは、誰もが願うことでしょう。しかし、病気への不安、孤独感、離れた家族の心配などがあり、現実は必ずしも理想通りとは限りません。いつでも、どこにいても、自分や家族の生活や健康の状態がわかり、理想自己の実現に向けた応援支援が得られるさりげないセンシングによる「日常人間ドック」の開発を行います。

「日常人間ドック」とは、非接触型センサやパッチセンサ、飲込みセンサ等でさりげなく健康とその要因の情報(生活因子、環境因子)を収集し、体質の情報(遺伝的因子)とともにクラウド上でビッグデータPHR(パーソナルヘルスレコード)として一元管理し、理想自己の実現に向けた励まし、指導、家族の見守り、緊急時の消息確認・連絡救護等さまざまに活用するものです。
 このようなさりげないセンシングと日常人間ドックを社会に提供し、常に自分や家族の生活や健康状態がわかり、周囲が見守り支援する「強い絆」モチベーション向上社会を創ります。

このようなさりげないセンシングと「日常人間ドック」を社会に提供し、常に自分や家族の生活や健康状態がわかり、周囲が見守り支援する「強い絆」モチベーション向上社会を創ります。

このプロジェクトは文部科学省が平成25年度より開始した「革新的イノベーション創出プログラム(COI STREAM※)」の「さりげないセンシングと「日常人間ドック」で実現する理想自己と家族の絆が導くモチベーション向上社会創生拠点」としてJSTの委託事業により実施されています。東北大学と株式会社東芝、日本光電工業株式会社、オムロンヘルスケア株式会社、NECソリューションイノベータ株式会社を中核機関とし、東北大学に設置された「革新的イノベーション研究機構」が研究開発を推進します。

※Center of Innovation Science and Technology based Radical Innovation and Entrepreneurship Program

 

研究リーダー あいさつ

研究リーダー 末永 智一

研究リーダー
末永 智一

Tomokazu Matsue

 健康状態の評価や病気との中間である未病状態の判別を厳密かつ客観的に行うことは技術的課題が多く、健康や生活のデータをセンサや体重体脂肪計などの計測器ライフログとして収集・解析し、本人にフィードバックすることはまだ一般には普及していません。その大きな理由は ①使い勝手に難がある ②性能が発展途上である ③サービスに必要な基盤データが不足している ④健康な人が健康管理・サービスになかなか投資しない といったものです。
 これらを克服し「日常人間ドック」に必要なイノベーションを実現するため、東北大学を中心に150名の研究者を組織して以下の開発課題を実施します。

 

さりげないセンシングが可能な超小型の自律駆動型デバイスの開発

東北大学の強みであるMEMS、材料工学、通信などの技術を融合させて、小型で装着感のない自律駆動型のセンサデバイスを開発する。デバイスには肌になじむ柔らかい素材、マイクロセンサ、小さくて高性能な電池や無線通信システムが搭載され、日常さりげなく行動情報(音声、位置、加速度等)や生体情報(体温、脈拍、血流、生体磁気等)を連続的に取得することを可能とする。これに飲込みセンサで取得する摂食情報を組み合わせ、ライフログとして収集する。

ライフログ・ビッグデータPHRの集積と管理技術の開発

センサから収集される膨大なライフログおよび医療カルテ情報などのパーソナルヘルスケアレコード(PHR)をクラウド(仮想化サーバーなど)上で一元管理し、ゲノム情報と組み合わせて解析できるシステムを構築する。このシステムにより、個人の健康状態や、病気への距離感を見える化し、発症前の予兆や発作にいたる異常データを抽出することが可能となる。さらに仮想人物応答システム「健康予報」では、膨大なデータから算出された「理想化された自身」の健康値に基づいて、実際の家庭医や家族の「分身(バーチャルクローン)」がテレビや携帯端末上で本人と対話しながら健康づくりの手法や進捗状況を具体的に示し、本人の健康へのモチベーションを更に高める。

個別化予防のためのライフログ・ビッグデータPHR活用基盤の構築

国内最大規模のゲノム疫学コホートである東北メディカル・メガバンク機構やその他のコホート等で蓄積されるデータを用いて、健康・未病・発症者の乖離データ、ライフログ上の異常サインなどを類型化し、ゲノム情報との関連を明らかにする。日常のデータ監視を強化するなかから、予兆を見逃すことなく捕捉し、精度良く早期警戒情報や発症予防措置を各個人や医療機関へフィードバックすることが可能となる。これは、あらかじめ登録した離れた家族の情報も同様にフィードバック可能である。

社会システムの構築に必要なビジネスモデル及び事業の開発

PHRデータバンクのビジネスモデルを構築し、データの二次利用から生み出される収益をシステム維持コストなどに充当可能かなどを経済学的に検証する。そして、健康管理を継続するモチベーションを作りとして、個人に対し何らかのインセンティブを付与するサービスモデルの構築を目指す。さらに、成果を社会実装するにあたって必要な倫理・法制度における検討を行う。

組織図