保健医療情報技術で創り出す 情報薬

第一回日独医療情報医療情報シンポジウムin Fukuoka
保健医療情報技術で創り出す
情報薬
OK!
心拍数に余裕があるよ.
ペースアップ!!
中島直樹
九州大学病院
メディカルインフォメーションセンタ
野原先生、平松先生、アシル先生、井上先生、マルフ氏、パルサ氏、黒田氏
など多くの方に感謝します
世界中で、そして特にアジア太平洋地域での
生活習慣病の急激な増加 !!

高齢者は増加しているが、出生率は低下している

内臓脂肪（メタボリック症候群）に基づき、高脂肪食や運動不足
で惹起される糖尿病、高血圧、脂質異常症などの生活習慣病の罹
患率は、増加している

脳卒中、心筋梗塞、認知症、腎不全、足の切断、失明などの重症
合併症は増加している

癌もまた生活習慣病の一種であり、増加している

これらの疾患は日本における死因の70％を占める

これらの疾患の予防は、高齢者の生活の質を改善するためには重
要である
「情報薬」のコンセプトについて
情報は人を健康にする（薬になる）！
もし適正な情報を適切なタイミングで与えることができれば
旧来の薬（錠剤など）
情報薬
適正な量の投与
適正な情報の投与
血中濃度を介して効果
意識変容と日々の生活習慣を介して効果
効果を測定する方法がある
ITによって効果が測定できるようになった
副作用がある
副作用がある（過剰なダイエットや運動）
※「情報薬」コンセプトは、札幌医大・辰巳治之教授が提唱
情報薬によるリアルタイムおすすめ行動のイメージ
夕食の時に・・・
ジョギングをしている時に・・・
あ、薬を飲むのを忘れてた
ちょっとペースが速すぎたかな。
心疾患があるから、ちょっと
慎重にならなければ
スマホ
夕食ですね。お薬は飲みましたか？
電車にとりましたね？一駅早く降りて帰宅
しては？
電車の中で…
ふーむ, 次の駅まで
歩くのも悪くないかもね
心拍数が速すぎます! ペースを落としましょう
あなたの血糖値は高すぎます。インスリンを打ち
ましたか？
自己血糖測定をしている時に
あえれ, インスリンをうち忘
れていた。今から打とう
ネットワーク
スマホ
ネットワークを用いた携帯などによる
リアルタイムのおすすめ行動提供
train_sit
changeup
22種の行動における89％の正答率
TOTAL
stepup
train
elevator_up
escalator_up
escalator_walk_up
escalator_walk_down
rope_jumping
escalator_down
officework
bus
smoke
bicycle
sit
stand
sleep
takemeal
elevator_down
データセンタ
walk
20Hzで送信
stepdown
3軸加速度センサ
run
どうやって情報薬の効果を評価するか？
ＩＴを使えばリアルタイムで日常の行動を自由に認識できるようになってきた！
上昇するエレベータで
立位の人のサンプルのセンサーデータ
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
情報薬を創るために

どうやって患者の意識や日常行動を変えられるかを
知らなければならない
（どの情報を？どのタイミングで？どうやって伝える？
 日常生活の情報を収集する
 大量のデータを集め解析する
 医療安全を確保する

成果の評価や費用対効果を考えなければならない
情報薬をだれもが使えるように
するために。。
--情報薬のコンセプトは種々の慢性疾患に有用で、また健
康者への保健指導やメンタルヘルスケアにも有用である
--国際標準を策定する努力が既にAPEC, OECD, ISOなど
の組織によってはじめられている。保健医療分野でも
IHE, HL7, DICOMなどがある
--プライバシー保護などに関する共通の（国際）ルールが
必要である
--データ解析技術もさらに必要である
“カルナ”, は日本における慢性疾患に対する
疾病管理研究事業
カルナコールセンタからの事前の介入による糖尿病の1次～3
次予防、合併症の発症予防を目的とする。カルナのゴールは、
低コストで高品質の医療提供システムを構築することである
“カルナ” はローマの健康の女神
典型的なディジーズマネジメント手法
コールセンタ事務局
社会イノベー
ション！
郵送
電話
クリニカルパス
と
データベース
第三者事務局
クリニックと患者へ
情報サービス
IT
外向きコールセンタ
支援
支援
医療機関
患者
かかりつけ医
（産業医含む）
連携
個人
信頼関係の構築
企業
健康保険組合
糖尿病
眼科
腎臓
歯科
自治体
専門医
9
2009年度の患者側ネットワーク
サーバ
インターネット網
ＩＰ
ルーター
（または）
FOMA-NW
SoftBank-NW
FOMA
ホームサーバー
内蔵
ホーム
サーバー
携帯電話
手入力
Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ
血圧計
Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ
体重計
血糖計
10
行動計
2009年-1
実証事業の成果－システム稼動率ー
3か月間の実証事業中の稼働率を示す
kg
体重
mg/dl
血糖
リコメンデーション通知実績
＋は通知メール１通を表す
患者ＩＤ
時間（日）
mmHg
血圧（拡張期）
時間（日）
mmHg
血圧（収縮期）
時間（日）
時間（日）
時間（日）
11
2009年度-2
体重モニタによりダイエット状況や健康状況が把握できた
体重
順調ダイエット型
• 様々なパターンが把握でき
た（上、中）
kg
リバウンド型
• 体調不良時の体重減少の
把握がリアルタイムで可能
であった（下）
kg
体調不良
kg
12
時間（日）
2009年度-3
リコメンデーションで測定の頻度が変わる
計測件数
計測件数
計測頻度が少ない場合
計測頻度が高い場合
計測間隔
体重の計測間隔ヒストグラム
件数
緑：推薦前
赤：推薦後
測定間隔（日）
計測間隔
血圧の計測間隔ヒストグラム
血糖値の計測間隔ヒストグラム
緑：推薦前
赤：推薦後
件数
測定間隔（日）
13
件数
緑：推薦前
赤：推薦後
測定間隔（日）
2009年度の情報大航海実証事業の成果－情報薬の効果２
リコメンデーション前後１日の行動の増減の集計
速歩、自転車が増加
「昨日はあまり歩けません
でしたね。20分を目標に頑
張りましょう。」
ハードな運動を検知
「体調はどうですか？今日はあ
まり運動しすぎないように！」
推薦後の行動の変化量（平均）
推薦後の行動の変化量（平均）
分
分
↑
速歩
↑
自転車
14
速歩
↓
自転車
↓
入院医療と在宅医療の類似
今後の慢性疾患は
在宅医療へ移行する
成果、効率性と安全性が
重要なのはどちらも同じ
入院医療
在宅医療
2011～2012研究
入院患者における医療プロセスと医療成果との関連解析
場所；
・済生会熊本病院
研究の目的；
・客観的な患者生体情報と最終的な医療アウトカムとの関連抽出
・医療プロセス（パス）に記載している全ての医療行為・判断を解析
・パスに記載していない新規の臨床指標（ＣＩ）を抽出
方法
 研究の方法；
・アウトカム志向型のパスを用いる
・患者や病室に様々なセンサーを装着する
・看護師に行動識別センサーを装着しＲＦＩＤで患者と紐づける
・数理統計学的手法および機械学習を用いて解析する
入院患者における医療プロセスと医療成果との関連解析
4日間の経皮的冠動脈形成術(PCI)クリニカルパス
の解析結果 (N=135）
• 目的変数: 在院日数
（日数≦4日間 :0, 日数≧5日間 :1）
• 解析方法：ロジスティック解析
年齢
食事摂取ができる（３日目）
1.12*
73.52*
95%-confidence
interval
1.02-1.23
1.46-3692.33
穿刺部に問題がない（３日目）
23.12*
1.14-467.57
0.041
バイタルサインが安定している
（４日目）
32.55*
1.55-684.94
0.025
説明変数
Odds
27のアウトカムから４つのCIを抽出した
p-value
0.015
0.032
18
PCI患者(入院日～退院日)
赤線は、看護師の入退室を示す
150
50
心電図
モニタ
２日目
退院日（４日目）
心拍数
加速度
400
３日目
datetime
60
20
心拍数2
15
5
ベッド圧
センサ
呼吸数
seq(ISOdatetime(2011, 8, 1, 12, 0, 0), by = "sec", length.out = length(w atch))
bed$time
2.0
1.0
ベッド上所在
bed$time
65
湿度
55
%RH
75
0.0
Status(Bed)
3.00
Respiration
25 0
Heart Rate(Bed)
0
wrist
800
0
Heart Rate
入院日
25
27
エアコンの影響がよくわかる
温度
htc$Date.Time
dB
騒音
エアコンやテレビの音も拾っている
htc$Date.Time
LUX
照度
Date.Time
西日やカーテン開閉の影響がわかる
0
1000
2500 40
60
80
10023
Deg C
bed$time
19
01 19:00 01 21:00 01 23:00 02 01:00 02 03:00 02 05:00 02 07:00 02 09:00 02 11:00 02 13:00 02 15:00 02 17:00 02 19:00 02 21:00 02 23:00 03 01:00 03 03:00 03 05:00 03 07:00 03 09:00 03 11:00 03 13:00 03 15:00 03 17:00 03 19:00 03 21:00 03 23:00 04 01:00 04 03:00 04 05:00 04 07:00 04 09:00 04 11:00
DateTime
time
3つの加速度センサーとRFID tagを持つ看護師
胸
手首
ポケット
腰
20
テストデータでの識別結果
全クラス平均で62.2％（最高100％、最低11.8％）
収集したデータ量(2012年10月まで)
• 患者データ (93患者)
– 2011年4月から 2011年7月までRFIDデータなし
• 環境センサーと加速度センサー570時間(患者あたり70時間),
ECG 410時間, ベッドセンサー 228時間
– 2011年8月から RFIDデータあり
• 環境センサーと加速度センサー5600時間(患者あたり66時間
), ECG 4060時間, ベッドセンサー 4100時間
• 看護師データ
– 模擬看護データ (41行動種)
• 合計 70時間 4994データ (1行動あたり120データ)
– 実看護データ（RFIDなし）
• 合計4600時間
– 実看護データ（RFIDあり）
• Total 4400時間 [82時間のデータがRFIDでラベル]
22
国別のGDPとそれぞれの普及率の関係
▲ネット
○固定電話
×携帯電話
普及率（%）
250
1995
200
九州大学
普及率（%）
250
経済学
篠崎彰彦教授からの引用
2000
200
150
150
100
100
50
50
0
0
0
0
10,000 20,000 30,000 40,000 50,000 60,000 70,000
10,000 20,000 30,000 40,000 50,000 60,000 70,000
一人あたりGDP（購買力平価（USD））
普及率（%）
250
2005
一人あたりGDP（購買力平価（USD） ）
普及率（%）
250
200
200
150
150
100
100
50
50
0
0
0
10,000 20,000 30,000 40,000 50,000 60,000 70,000
一人あたりGDP（購買力平価（USD） ）
0
2010
10,000 20,000 30,000 40,000 50,000 60,000 70,000
一人あたりGDP（購買力平価（USD） ）
国別の識字率とそれぞれの普及率の関係
▲ネット
○固定電話
×携帯電話
250
普及率（%）
経済学
篠崎彰彦教授からの引用
普及率（%）
250
1995
200
九州大学
2000
200
150
150
100
100
50
50
0
0
0
20
40
60
80
100
識字率（％）
20
2005
40
60
80
100
80.0
100.0
識字率（％）
普及率（%）
250
普及率（%）
250
200
0
2010
200
150
150
100
100
50
50
0
0
0.0
20.0
40.0
60.0
識字率（％）
80.0
100.0
0.0
20.0
40.0
60.0
識字率（％）
ポータブルクリニック・プロジェクト
サービスが届いていない人々への、手ごろな価格で、使い易く、継続性があり、予防に用いられる保健医療システム
アルゴリズムに従って
被験者を階層化
第三者的疾病管理事務局
正常；定期健診
DB
軽症；健診＋パンフレット
中等症；健診＋遠隔医療（遠隔処方）
コールセンター
（医師所属）
トリアージ
重症；健診＋遠隔医療＋通院・入院勧奨
150
50
100
0
wrist
60
60
20
15
5
bed$time
2.0
3.0
0
Respiration
25 0
Heart Rate(Bed)
0
20
datetime
seq(ISOdatetime(2011, 8, 1, 12, 0, 0), by = "sec", length.out = length(w atch))
bed$time
150
50
60
datetime
60
20
seq(ISOdatetime(2011, 8, 1, 12, 0, 0), by = "sec", length.out = length(w atch))
15
5
bed$time
2.0
1.0
bed$time
65
bed$time
25
htc$Date.Time
60
htc$Date.Time
1500
500
Date.Time
0
LUX
40
dB
80
10023
Deg C
27
55
%RH
75
0.0
Status(Bed)
3.00
Respiration
25 0
Heart Rate(Bed)
0
20
wrist
100
0
Heart Rate
看護学生による
グラミン医療レディ
02 15:00
02 15:10
02 15:20
02 15:30
02 15:40
02 15:50
02 16:00
DateTime
time
02 16:10
02 16:20
02 16:30
02 16:40
02 16:50
02 17:00
65
25
60
htc$Date.Time
1500
Date.Time
500
LUX
40
dB
80
10023
Deg C
27
55
%RH
bed$time
htc$Date.Time
0
・コール
・メール
・携帯Web
75
0.0
Status(Bed)
（日常・緊急指示）
Heart Rate
橙・赤階層には、遠隔医療や処方
情報薬配信
1.0
容易に扱える機器と
ネットワーク
02 15:00
02 15:10
02 15:20
02 15:30
02 15:40
02 15:50
02 16:00
DateTime
time
02 16:10
02 16:20
02 16:30
02 16:40
02 16:50
02 17:00
バングラデシュにおける健診 – 遠隔医療 in 2012
トリアージ
&
登録と1回
目問診
1回目健診
トリアージ
&
パンフレットによ
る教育
遠隔医療
（n=8690）
アドバイス・遠隔処方
&/or
受診勧奨
のみ
2ヶ月後
トリアージ
&
登録と2回
目問診
2回目健診
トリアージ
&
パンフレットによ
る教育
遠隔医療
アドバイス・遠隔処方
&/or
受診勧奨
Portable Clinic in Attachecase Summer Version 2012
Barcode reader
Measure
(Height, Waist, Hip)
Name cards
with barcode
Thermo
meter
Pulse oximeter
(Oxygen in
blood)
Urine tester tape
（protein, sugar）
Blood sugar meter
Blood pressure
行動計
Buttery
Paper
and pen
Mobile modem
Android terminal
Weight scale
Including 1) sensor devices, 2) transmission system,
3) data management software, and 4) doctor call center services
アタッシュケース型ポータブルクリニック構想
バーコード
リーダ
バーコード
付き名札（200枚）
体温計
メージャー
身長、腹囲、臀囲
血中酸素濃度
脈拍計
血糖計
尿検査紙
（尿蛋白、潜血）
血圧計
行動計
バッテリー
紙カルテと
ペン
3G通信機器
アンドロイド端末（Skypeインストール）
体重計
１）センサー類、2）送信システム、３）データマネジメントソフト、
４）医師のコールセンターサービスまでを含む
BAN標準 IEEE802.15.6
2012年2月に公表された初めての医療BAN
 1つの共通MACに３つの物理層 (PHYs)
 QoSの保証
 堅固なセキュリティの実施
 低電力消費
 安全な比吸収率レベル
パイロット研究結果2012(7月から11月)
1回目健診(n=791)
2回目健診
(リピート率= 96/167=57%)
緊急(12%)
遠隔医療
緊急(3%)
発症(18%)
発症(88%)
健康(10%)
1回目健診
注意 (69%)
緊急(13%)
保健指導
発症(43%)
健康(2%)
注意(43%)
2回目健診
1回目の健診の結果
色のレベ
ル
緑
人数
緊急
1419
黄
5588
橙
1471
赤
212
総計
N= 8690
健康
8690
発症
注意
32
ポータブルヘルスクリニック研究
から得たもの
• Big Data
– また、おそらく健康状態の改善も得ている (解析中)
• フィードバックするシステムの課題
• フィードバックする運用の課題
• バングラデシュとの関係
2013年もバングラデシュ研究を続けます
33
災害地における強化した保健医療情報システム
第三者的疾病管理事務局
クラウドなど
コールセンター
DB
個別の医療
必要性をアルゴ
リズムで判断
EHR/PHR
情報薬配信
（日常・緊急指示）
患者
モニタリング ・コール
・メール
容易な設置/通信 ・携帯Web
150
スマートフォン
処方箋発行。慢性疾患や
メンタルヘルスケアにも対応
datetime
60
20
seq(ISOdatetime(2011, 8, 1, 12, 0, 0), by = "sec", length.out = length(w atch))
15
5
bed$time
2.0
1.0
bed$time
65
bed$time
25
htc$Date.Time
60
htc$Date.Time
Date.Time
500
LUX
40
dB
80
10023
Deg C
27
55
%RH
75
0.0
Status(Bed)
3.0
0
Respiration
25 0
Heart Rate(Bed)
0
20
wrist
行動計
60
100
0
Heart Rate
血糖計
遠隔地からの遠隔医
療
0
仮設住宅
脈拍計
位置計
遠隔医療
50
内服薬の配送
1500
避難所
・センサ管理のみ
・遠隔診療
・訪問診療
・緊急搬送
02 15:00
02 15:10
02 15:20
02 15:30
02 15:40
02 15:50
02 16:00
DateTime
time
テレビ（地デジ）
血圧計
体重計
高齢者や慢性疾患などの高リスク者
02 16:10
02 16:20
02 16:30
02 16:40
02 16:50
02 17:00
疾病管理提供者
コールセンター
データセンター
(診療情報とセンサ情報の融合)
EHR/PHR
EAN
DB
EMR/CHOE
医療支援
センサーデータの可視化
WAN
情報薬配信
（日常・緊急指示）
携帯電話
脈拍計
位置計
PC
PAN
血糖計
調整
遠隔医療
スマートホン
行動計
血圧計
・コール
・メール
・携帯Web
かかりつけ医
専門医
保健医療サー
ビス提供者
体重計
合併症を持つ高リスクの在宅患者
介護事業者
技術移転の方向性
＝
先進国のニーズ
＋
先進国の技術（シーズ）
新ソリューション
さらなる先進国の技術
＝
国際標準の活用
開発途上国のニーズ
＋
先進国のソリューション
（新しいシーズとして）
新ソリューション
やソリューション向上
先進国へフィードバック
（リバースイノベーション）
他の途上国への普及
ご静聴ありがとうございました!
本研究は主として「最先端研究開発支援事業（First）」による
ご質問は?
もしなにかございましたら下記まで
中島直樹
[email protected]