「デジタルヘルスケア」から作られていく、未来の健康のカタチ
MINO HIROYUKI-
背景
仮想空間と現実空間を融合させ、
新しい健康科学を創造する内閣府が「Society5.0」という近未来像を掲げています。端的に説明をすると、サイバー空間（仮想空間）とフィジカル空間（現実空間）を融合させ、経済発展と社会的課題の解決を両⽴する⼈間中⼼の社会のことです。私は、⽣体信号を⽤いたデジタルヘルスケアがより⾝近になれば、誰もが⾃分の⾝体を“⾒える化”できるようになり、健康管理や疾患の早期発⾒を⾏えるようになるのでは？と考え、⽣体信号の特徴抽出処理研究を進めてきました。
-
目的
疾患による脳神経で発⽣している異常な状態を
電気、磁気、超⾳波などの刺激⽅法を使って正常に戻していくこと特徴抽出処理研究は、脳波による精神神経疾患、⼼電図による⼼疾患の検出や経過観察のためのシステム開発が主な領域です。私は、スマートフォンと⾝体に⾝につけるバイオセンサーを⽤いて、脳波や⼼電図などの⽣体信号を計測し、これらのデータを⼈⼯知能に学習させるシステムを研究しています。最近は、神経の計算モデルをニューロモジュレーション（電気や磁気、薬剤などの刺激によって神経の働きを調整する治療法）に応⽤させ、疾患による脳神経の異常な状態を、正常に戻すための技術研究を主に取り組んでいます。
-
提案手法
適切な刺激波形が何かを⾒極め、選定していく
適切な刺激波形を⾒出していくために神経の計算モデルをコンピュータ上に実装し、様々な刺激波形に対する神経の応答を観測する模擬実験を⾏っています。そこから、脳神経を操るために適切な刺激波形を⾒出していくことが⽬的です。
-
検証
刺激波形を微調整しながら投与すると脳神
経を上⼿く操れるかも知れない。パルス状（信号が脈打つこと）の鋭く尖った刺激波形を微調整しながら投与すると、脳神経を上⼿く操れるかも知れないと⼿応えを得ました。また、脳の状態は時々刻々と変化をしているので、各時点での状態に合わせた刺激波形を決定するために、深層強化学習（強化学習とディープラーニングを組み合わせた機械学習の⼿法）を採⽤して⼈⼯知能に学習をさせています。⽇々の健康管理や疾患の早期発⾒を⾏うようなシステムの完成が近いかもしれません。
-
まとめ・効果
誰もが⾃分の⾝体を“⾒える化”できるようになるために。
サイバー空間（仮想空間）とフィジカル空間（現実空間）を融合させ、仮説‧検証を繰り返しながら計測データを⼈⼯知能に学習をさせていくことで、医療技術の進歩ひいては脳神経系疾患を持つ⼈々の治療に寄与する研究が発展していくことに繋がっていきます。デジタルヘルスケアをより⾝近に、誰もが⾃分の⾝体を“⾒える化”できるように、今後も研究を続けていく所存です。
SITE CONTENTS
