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クラウドで実現！ IoT機器と機械学習による糖尿病患者への 行動変容支援 あいち健康の森健康科学総合センター 加藤綾子 センター長 津下一代 1 あいち健康の森健康科学総合センター （愛称：あいち健康プラザ） 健康づくりや生活習慣病予防、介護予防 等のプログラムの研究開発と事業評価、 健康づくりリーダー等のボランティアや保 健指導者の育成、市町村等への出張支 援、学校や企業への出前講座など、地 域と連携した新しい健康づくり事業を展 開している。 また、厚生労働科学研究や県のモデル 事業を積極的に推進し、その成果を政 策提言や国際交流支援に役立てている。 平成２７年度の主な実績 総来館者 ７４万人 実践指導事業 ８１，１９２人 総利用者 ４３万人 健康度評価事業 １４，４６７人 健康づくりリーダー登録者数 小中学校出前講座 ２，３２３人 指導者養成研修会 ２，１０２人 ５５回 １５，０４７人 支援事業（市町村等へ ３２，５６０人 の指導者派遣） あいち健康プラザの使命 ～すべての県民に健康を！～ 不良 有疾患者に対す る運動処方、 生活習慣改善 プログラム開発 健康状態 健康科学総合センター 良好 介護予防支援センター 小児生活習慣病 生活習慣病予防 科学館 展示 出前講座 子ども 開発館 学生 健康づくり教室、プログラム開発 市町村支援、指導者養成 成人 高齢者 あいち健康プラザでの実証 平成 27 年度あいち健康プラザ年間総来館者数 約 74 万人 このうち生活習慣改善支援を実施している 約 24 万人 人 検査ﾃﾞｰﾀの結果 介護予防を目的とした 9 か月間の教室参加者 1 年間で特定保健指導・体重・血糖値減少を目的とした 筋力の指標である「椅子立ち上がり（5 回）テスト」が、 健康づくり教室において、平均 2kg 体重減少した。 全参加者（2,259 人）から 約 4.5 ﾄﾝの脂肪減少 教室終了時平均 4 秒早くなった。下肢筋力の向上。 教室の効果 特定保健指導・体重・血糖値減少を目的とした健康づくり教室 において、 メタボリックシンドロームに該当または予備群の人 82.3%⇒56.5%に減少 あいち健康プラザの介護予防・筋力トレーニングを目的 とした健康づくり教室に参加した人、介護認定を受けな かった。（教室に参加しない人は 4.5%認定を受けた。） 経済的効果 メタボ改善！生活習慣病予防・ 重症化予防で医療費適正化 健康寿命の延伸！元気高齢者を 増やして介護予防給付費の削減 18 年間のノウハウを愛知県全域全ての年代の人へ 民間・企業 ﾍﾙｽｹｱ 専門機関 医療機関 産業 ﾈｯﾄﾜｰｸ 事業 国の施策へ 厚生労働省・経済産業省・総務省 など健康政策に関わるモデルの 提供及び法の制度化 施設内外 の支援 市町村 技術支援 指導者 セミナー 健康づくり ﾘｰﾀﾞｰ養成 介護予防 支援ｾﾝﾀｰ との連携 健康づくり技術支援による国際貢献 ＪＩＣＡ（独立行政法人国際協力機構） 課題別研修「生活習慣病予防対策コース」。 平成 12 年度から「生活習慣病予防対策」集団 研修プログラムを実施。これまでに累計 26 か国、94 人の研修生を受け入れている。 健康寿命の延伸・健康長寿あいちの実現 毎日の糖尿病管理を七福神が伴走！ 未受診・脱落・コントロール不良をなくせ!! 総括事業代表者：あいち健康の森健康科学総合センター センター長 津下一代 愛知製鋼健保 デンソー健保 アイシン健保 等 糖尿病の目標設定の考え方 健康寿命の延伸・健康格差の縮小 生活の質の向上 社会環境の質の向上 糖尿病及びその合併症を抑制 三次予防 合併症による臓器障害の 予防・生命予後の改善 二次予防 重症化予防 一次予防 発症予防 ○糖尿病腎症による年間新規透析導入 患者数の減少 ○治療継続者の割合の増加 ○血糖コントロール指標における コントロール不良者の割合の減少 ○糖尿病有病者の増加抑制 健康日本21（第二次） 厚生労働省 糖尿病 指摘の状況 25.0% 24.2% 23.0% 20.0% 18.0% 18.3% 14.3% 15.0% 15.0% 11.6% 10.0% 8.1% 3.7% 5.0% 女性 5.1% 2.4% 代以上 70 代 60 代 50 代 40 代 30 代 20 総数 0.0% 0.0% 男性 9.4% 平成26国民健康・栄養調査報告 7 糖尿病が強く疑われる者 未治療割合 45.0% 40.0% 40.0% 35.0% 30.0% 25.0% 35.8% 33.3% 31.3% 32.1% 29.7% 26.1% 25.6% 22.7% 21.9% 20.0% 男性 女性 15.0% 10.0% 5.0% 0.0% 0.0% 代以上 70 代 60 代 50 代 40 代 30 代 20 総数 0.0% 0.0% 0.0% 平成26国民健康・栄養調査報告 8 血糖コントロールと合併症 Kumamoto Study 網 膜 症 の 進 行 率 腎 症 の 進 行 率 Okubo et al: Diabetes Res Clin Pract 28: 103, 1995 9 1年後の体重変化率と検査値変化量 （肥満症を対象とした積極的支援、n=3,480） 収縮期血圧の変化 （mmHg） 拡張期血圧の変化 （mmHg） 2.0 2.0 1.0 0.0 * 0.0 -1.0 -2.0 -2.0 -3.0 -4.0 -4.0 -6.0 -8.0 * (ref.) ±1 ≧1％gain 1≤<3 3≤<5 * -5.0 -6.0 * (ref.) -7.0 5≥ ≧1％gain トリグリセライドの変化 （mg/dl） 1≤<3 3≤<5 HDL-Cの変化 （mg/dl） * * ±1 * * 5≥ * * * (ref.) (ref.) * 空腹時血糖の変化 （mg/dl） HbA1cの変化 （%） 0.15 0.10 増加群 ；n=832 ±1％群 ；n=756 1-3%群 ；n= 717 3-5％群 ；n=482 5％以上群；n= 693 * 0.05 0.00 -0.05 * (ref.) * -0.10 -0.15 * * -0.20 ≧1％gain ±1 1≤<3 3≤<5 * 5≥ (ref.) ＊：一元配置分散分析、±1%群と比較し有意差あり Muramoto A、Tsushita K. ORCP, 2014, 8: 466-475. 糖尿病 • 発症予防、重症化予防、生命予後の改善 • 罹患率は加齢とともに増加も、未治療者多い • 血糖をコントロールすることが、合併症予防 解決したい課題 治療の継続、脱落予防 血糖コントロールのための生活習慣支援 11 課題の解決にむけて IoT活用 患者：結果が悪いと怒られる 医師：なぜ結果が悪いのだろう 患者：日常の頑張りを褒められた やる気がでた 医師：生活習慣をみて薬剤調整可 12 健康情報を活用した行動変容を促すサービス創出（経済産業省 平成27年度） （１）課題： ①医師等が適切なタイミングで効果的なアプローチができず、 個人も日々効果が確認できない。 ②健康情報のフォーマットや精度等が異なるため、統合的に利活用 しにくい。 （２）目指すべき姿： 健康情報等の活用で、個人等に対して適切なタイミングで健康改善 をアラートすることにより、糖尿病等の重症化予防に向けた行動変容 を促すための仕組みを構築。 （３）対応策： 本人同意の下、医療機関や医療保険者、企業、サービス事業者等が、 レセプト情報、健診情報、健康情報等を統合的に解析・活用する 仕組みを構築する。 これを基にして、分野（フレイル予防等）及び主体（中小企業等） の拡大を図る。 健康情報を活用した行動変容を促すサービス創出（経済産業省 平成27年度） 【目指す行動変容のイメージ】 企業・保険者 健康データ 統合 検査データ等 運動指導 健 康 情 報 健 康 情 報 医師・保 健師 本人 自分の状態 が不安 フィードバック 健 ループがまわる 康 情 報 適切なタイミン グで介入 要 医 療 機 関 受 診 （歩数、脈拍、体 温、体重、血圧、睡 眠… 医療機関 健 康 情 報 悪化したら アラート（警 告） 改 善 健康診査 健診データ 健康診査 健康度 医療機関モデル レセプトデータ 生活習慣病重症化予防におけるレセプト・健診・ 健康データを活用した実証イメージ 症状の見える 化で継続しや すく プログラム実施体制構築 愛知製鋼健保 デンソー健保 アイシン健保 等 総括事業代表者：あいち健康の森健康科学総合センター センター長 津下一代 モデル作成時の課題 • 期間、費用 • 関連機関との連携（23病院、2保健指導機関） • 各病院での倫理審査（個人情報取り扱い） • 短期間での対象者確保 • 新規アプリ開発 既存デバイスの活用、クラウド利用 多種多様な連携 16 平成２７年度補正予算ＩｏＴ推進のための新産業モデル創出基盤整備事業 （企業保険者等が有する個人の健康・医療情報を活用した行動変容促進事業） 【糖尿病モデル】 福禄寿 布袋 恵比寿 毘沙門天 弁財天 寿老人 毎日の糖尿病管理を七福神が伴走！ 未受診・脱落・コントロール不良をなくせ!! 【背景】 ・平成23年度愛知県特定健診・特定保健指導106万人のデータ分析によると、 HbA1c6.5％以上は70,008人（8.2％） ・そのうち未治療者は34,795人（49.7％）、特に40-50歳代で未受診率が高い ・糖尿病治療中でHbA1c7.4％以上は32.2％でコントロール不良な実態も把握 【目的】 ・食事、運動療法を楽しく続けたくなるようなしかけやサポートが必要 ・医療と生活情報をつなげ、適切なアドバイスを低コストで発信できる仕組み 【実証事業名】 糖尿病モデル 毎日の糖尿病管理を七福神が伴走！ 未受診・脱落・コントロール不良をなくせ!! 介入プログラム ベース ライン 経済産業省 商務情報政策局 ヘルスケア産業課 平成27年度補正予算ＩｏＴ推進のための新産業モデル創出基盤整備事業 （企業保険者等が有する個人の健康・医療情報を活用した行動変容促進事業） 医療職：対象者データ閲覧 対象者：活動量計・体重計・血圧計にて半年間モニタリング 診察、保健指導時に応援 デバイスデータを利用した七福神応援メッセージ（週２回以上） 介入開始 対象者の日常活動・測定記録情報に基づく診察／保健指導 使用） IoT デバイスにて歩数（活動量）・体重・血圧・モニタリング 通常の外来診療／保健指導 （終了時） 対照群 （開始前） 七福神アプリからの生活記録状況フィードバック、 応援メッセージ等（週2回） 6か月後 検査データ 介入群（ 検査データ 入院・外来受診・健診受診 n=100 3か月後 （中間評価） 歩数（活動量）・体重・血圧・モニタリングを推奨 n=100 18 新規開発アプリの課題 • どの指標を活用するのか • メッセージ配信のキャラクター • メッセージ配信頻度 • メッセージの改変 指標は簡便に、 メッセージがきても受け入れられるキャラクター、 頻度は飽きがこない、 改変はできるのか、どうするのか？ 19 （３） 事業全体スケジュール 4月 5月 全 体 ・実施体制整備 6月 7月 8月 9月 ★採択決定 ・提案書作成、提出 ・倫理審査 8/30中日新聞 ・プレスリリース 11月 10/8 全体会議 2月末 11月 中間報告 ・7/15～プラザ実証開始 ・8/1～他機関実証開始 2月 成果報告 2月末 報告書提出 契約書類作成 システム（ 七福神アプリ） 8/1アプリ配信開始 仕組み検討・ロジック作成 アプリ開発 システム 検討会 システム 検討会 参加者ログイン状況確認 ・アプリテストラン ・バグ修正 ・ストア申請 システム 検討会 システム 検討会 機械学習の活用と可能性検討、 効果分析 システム 検討会 実証事業 ・実証機関体制整備 ・6/11、18名大説明会 ・7/5聖隷説明会 ・研究デザイン検討 システム 検討会 システム 検討会 システム 検討会 システム 検討会 システム 検討会 デバイス記録データ、検査データ取得 分析内容の検討、評価 倫理審査（各機関） デバイス使用・記録状況確認 9/9 プラザ・聖隷 リクルート済 7/15～プラザ 継続支援（メール支援＋3・6か月後検査） 8/1～聖隷 プログラム プログラム プログラム プログラム プログラム 検討会 検討会 検討会 検討会 検討会 プログラム 検討会 継続支援（メール支援＋3・6か月後検査） 8/1～医療機関 プログラム検討会 外来診察 【実証事業名】 糖尿病モデル 毎日の糖尿病管理を七福神が伴走！ 未受診・脱落・コントロール不良をなくせ!! 効果検証の方法 対象者：行動変容、検査値の改善 実証機関：糖尿病診療への応用 対象者 評価対象 評価視点 経済産業省 商務情報政策局 ヘルスケア産業課 平成27年度補正予算ＩｏＴ推進のための新産業モデル創出基盤整備事業 （企業保険者等が有する個人の健康・医療情報を活用した行動変容促進事業） 介入群 実証機関 七福神システム 対照群 ストラクチャー （構造、体制） プロセス 七福神：ログ評価、汎用性の検討 実施体制の整備、研修 倫理審査、参加者募集 スケジュール管理 アプリ開発、ロジック作成 データフロー、 個人情報管理方法 対象者の登録状況確認 システムエラーに対する対応 前半：ロジックに基づくメッ セージ発信 後半：機械学習によるメッセー ジ発信検討 （過程、段取りよく 流れている） 継続受診、検査受診 デバイス利用状況 アプリ利用状況 継続受診、検査受診 対象者の登録 デバイス使用方法説明 実践状況を踏まえた生活 習慣支援 アプリの活用状況 アウトプット 外来受診率・保健指導継 続率 脱落率、デバイス装着率 外来受診率・保健指導継 続率 デバイス装着率 外来受診・保健指導継続 率、アプリ活用率 アプリ閲覧ログ 検査値群内、群間比較 6か月後検査値変化 （HbA1c、体重、血圧等） 治療内容の変化 モニタリング習慣の変化 糖尿病診療・保健指導へ の活用性 費用対効果 システム継続性、汎用性 （事業実施量） アウトカム （結果、何が知りた いか） （HbA1c、体重、血圧等前 後比較、検査改善率、服薬 変更内容、受診率） モニタリング習慣の変化 ※医療機関、保健指導機関アンケート → IoT活用度、糖尿病診療への有用度、改善点について調査 ※医療モデルへの進展、システム汎用性 → 事業終了後も継続運用し検討する 21 機械学習に期待すること ＨｂＡ１c改善 体重 減少 歩数 増加 アプリ 閲覧 歩数 測定 薬剤 追加 薬剤 減量 血圧 低下 体重 測定 血圧 測定 医療 受診 検査 閲覧 糖尿病の生活習慣支援に どの項目がどのようにつながっているか 【実証事業名】 糖尿病モデル 毎日の糖尿病管理を七福神が伴走！ 未受診・脱落・コントロール不良をなくせ!! 経済産業省 商務情報政策局 ヘルスケア産業課 平成27年度補正予算ＩｏＴ推進のための新産業モデル創出基盤整備事業 （企業保険者等が有する個人の健康・医療情報を活用した行動変容促進事業） 対象者：行動変容、検査値の改善 七福神アプリ 実証機関：糖尿病診療への応用 ＜七福神キャラクター＞ 7アイコンにて生活習慣を表現・それぞれ健康項目を担う 七福神：ログ評価、汎用性の検討 ＜七福神アプリ 画面例＞ 応援メッセージ、注意喚起を表示 がんばって おるのう 七福神 ＤＢ （オラクル） Wellness LINK ＤＢ （オムロン） 福禄寿 寿老人 弁財(才)天 恵比寿 記録日数 血圧値 全体の取り組み 歩数 布袋尊 毘沙門天 大黒天 体重 活動量 食事 ＊大黒天は実証後にシステム開発 23 クラウドで実現！ IoT機器と機械学習による 糖尿病患者への行動変容支援 クラウドテクノロジー事業統括 Cloud Platform事業推進室 Cloud/Big Data/DISプロダクト本部 テクノロジーディレクター Ph.D. , CISA, CISM 下道 高志 Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 以下の事項は、弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明するも のです。また、情報提供を唯一の目的とするものであり、いかなる契約にも 組み込むことはできません。以下の事項は、マテリアルやコード、機能を提 供することをコミットメント（確約）するものではないため、購買決定を行う際 の判断材料になさらないで下さい。オラクル製品に関して記載されている機 能の開発、リリースおよび時期については、弊社の裁量により決定されま す。 OracleとJavaは、Oracle Corporation 及びその子会社、関連会社の米国及びその他の国における登録商標です。 文中の社名、商品名等は各社の商標または登録商標である場合があります。 Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 25 システム構成要素 Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 26 IoT機器：Bluetooth／NFC通信対応の活動量計、体重計、血圧計 （オムロンヘルスケア株式会社様提供資料より） Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 27 活動量計、体重計、血圧計のIoTデータはスマホ経由で Wellness LINK*上へ蓄積 Wellness LINK* （ http://www.wellnesslink.jp/p/service/index.htmlより作成） *Wellness LINK はオムロンヘルスケア株式会社の商標です Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 28 Oracle Cloud Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 29 IoTデータをWellness LINKからOracle Cloudへインポート Wellness LINK Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 30 健診データをOracle Cloudへインポート HbA1c….. 血糖値…. Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 31 Oracle Database Cloud Service (DBCS)でデータを処理 指導医 参加者 Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 32 なぜクラウドか？ Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 33 実装が求められた機能 • IoTデータをデータベースに集積 • 健診データ（HbA1c、血糖値等）をデーターベースに集積 • 集積したデータの統計分析 • スマホへ七福神キャラクターとともにメッセージを返信 • 一定期間データ集積後、機械学習機能を実装。高度な分析と予測を行う – 閾値を越えた、もしくは傾向値を越えそうな状況を予測 – 随時被験者にアラート等の内容・タイミングを示唆 次の制約条件の下、サービスとして提供が必要 Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 34 制約条件 • 期間。採択後、本番稼働まで1ヶ月 –従来のオンプレ上のシステムでは不可能 –コンソーシアム内の何処へ設置し、誰が運用するか？ • 費用 –実証実験であり年度内のみの予算措置 • セキュリティ –健診データや測定データの保持。医療関係者が最も気にする点 Oracle Database Cloud Service (DBCS)上に実装 Confidential – Internal/Restricted/Highly Restricted Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.Oracle | 35 Oracle Database Cloud Service (DBCS) • Oracle Database 12c • 本システムではEE High Performance エディションを利用 • 基本機能に加えて、主に以下の機能を本システムで採用 –RESTによるOracle Database操作：Oracle REST Data Services ( ORDS ) –Webブラウザだけで作成するアプリケーション：Application Express ( APEX ) –統計解析と機械学習：Oracle Advanced Analytics, Data Miner –セキュリティ：Transparent Data Encryption (TDE) Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 36 本システムで 採用した主な機能 Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 37 機能1 Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 38 REST APIだけで Oracle Database をアクセス Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 39 スマホアプリ開発者は SQLもLinuxも知らなかった Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 40 Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 41 Oracle REST Data Services リレーショナルデータベースがJSONフォーマットのデータを提供 Oracle REST Data Services URI JSON Transform Map and Bind Transform to JSON SQL SQL Result Set HTTP(S) client Oracle Database • データは標準的な表とカラムに格納されていればOK • Oracle REST Data Services (ORDS) が URI<>SQL マッピンングを行う • アプリケーション開発者はHTTP GETとPOSTでURIをたたく Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 42 Oracle REST Data Services でデータベース上の情報を取得 参加者 Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 43 機能2 Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 44 DBアプリを簡単につくる Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 45 実証実験では現場からの「あるある」要求に対応 • 追加の実装要求 七福神アプリをどれだけ利用しているか、ユーザのアクセス頻度を見たい！ 指導医に対し、患者の測定データの値（判定サマリー）を提供したい！ 作りましょう！！ Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 46 DBCSのAPEXだけで実現 Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 47 Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 48 判定サマリー（個人用） • 分析DB内に蓄積するデータを可視 • 指導医は七福神アプリから取得し 化機能によってレポーティングWeb た歩数・血圧・体重等のサマリー情 報のグラフの閲覧が可能 アプリケーションを作成 Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 49 数分で完成 1日で提供 Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 50 機能3 Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 51 機械学習 Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 52 機械学習を用いた分析手法 • 分析DB（Oracle）内に蓄積するデー タをGUIによる操作で機械学習分 析が可能 • 分析対象の属性を指定することに よって、対応する複数のアルゴリズ ムが同時に実行 • 内部的にテストも実施、予測精度 や属性ごとの影響度等を算出 Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 53 実証実験開始後１ヶ月間だ けのデータでも結果が出た Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 54 機械学習機能によって、 BMI xx 以上の被験者は xx 日目から離脱する、と予測 Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 55 Oracle Data Minerアーキテクチャ SQL Developer + Data Miner ODMRSYS Data Miner リポジトリ SQL, PL/SQL サービス Data Mining XML DB USERS Scheduler 機械学習用 テーブル/ビュー Text Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 56 機能4 Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 57 セキュリティ Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 58 データを守るためのセキュリティ実装 • データベースの暗号化、権限管理 – Oracle Database ならではの機能 • ネットワークのセキュリティ対策 – ポート制御、多層防御によるデータベースインスタンス の隠蔽 • セキュアなアプリケーションを設計・実装 – URI、表名、ID、パスワード等の難読化 • “Security by Design” の思想でプロジェクトをスタート。 メンバー各々もセキュリティに対する意識が高くなった Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 59 （実装例） 判定サマリー（個人用）、機械学習プラットフォームの権限分離 • 分析DB内で可視化と機械 学習分析が行われる • 外部データを分析DBに取 り込む – 分析DB内のデータと合わせ ての分析・可視化 – 判定サマリー(個人用)と機械 学習プラットフォームの操作 権限は分離 分析DB Oracle Database Application Express 判定サマリー(個人用) 指導医1 HTTPS Oracle Data Miner 機械学習プラット操作画面 Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 指導医2 60 What I learned….. Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 61 まとめ • 参加者に継続してもらうには、正のフィードバックが必要で、活動 量計・血圧計・体重計に通信機能が必須 (IoT / Wellness LINK) • 指導医に参加患者の情報を提供することによって、参加者とのコ ミュニケーションを向上できる (APEX) • 要求される機能と納期・費用等を鑑みてクラウドしか選択はあり 得なかった（Oracle Database Cloud Service)(セキュリティ) • スマホアプリの開発者は従来のSQL・Linux技術者とはスキルが 違う( Oracle REST Data Services ) • 機械学習機能は糖尿病予防のための行動変容への道しるべを 示すと期待される Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 62 Oracle Digitalは、オラクル製品の導入をご検討いただく際の総合窓口。 電話とインターネットによるダイレクトなコニュニケーションで、どんなお問い合わせにもすばやく対応します。 もちろん、無償。どんなことでも、ご相談ください。 Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 63 Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 64 Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 65 Copyright © 2016 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. |