[1L4-OS-18a] 生体信号を活用した医療・ヘルスケアAI

[1L4-OS-18a-02] 耐ノイズ性を高めた血圧計測法

〇和田 洋貴¹、内田 滋穂里¹、佐々木 勇輝¹、小泉 昌之¹、柳川 由紀子¹、中嶋 宏¹ (1. オムロン株式会社)

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キーワード：血圧推定、ノイズ耐性、機械学習

日本人の死因で1位の「がん」に続く2位,3位は「心疾患・脳血管疾患」であり、高血圧がそれを引き起こす要因として挙げられている。心疾患、脳血管疾患は初期段階では自覚症状がないことが多いため、毎日の血圧測定によって健康状態を正しく把握することが重要である。近年、ウェアラブル型の血圧計が開発されており、日中の活動時や就寝時の血圧計測を行うことで、より詳細な健康管理が可能になってきている。しかし、ウェアラブル型の血圧計はデバイスの小型化によって、従来の据え置き型よりも計測精度が悪くなる課題がある。筆者らは、オシロメトリック波形に関する新しい特徴量の導入を行い、血圧推定の精度向上を試みた。高血圧者を含む85名の被験者、1名あたり3回計測のデータに対して血圧推定を行った結果、従来法との比較において、SDE(standard deviation of error)が最高血圧で1.177、最低血圧で0.657向上した。