研究テーマ
心房細動モニタリングAIシステム
我々はこれまでに，ウェアラブルセンサで取得した30拍のR-R間隔（RRI）データ（約30秒）のみから，機械学習を用いてAFの有無のみならず，AFのリスクとなりうる頻発する期外収縮を自動で検出するAIシステムのプロトタイプを開発した．本事業では,ウェアラブルセンサとして豊田通商株式会社のロータスハート（クラスII）を採用し実用化をすすめる.
詳しくは、STARTUP LEAGUE WEBサイトへ
採択者
川治 徹真
- 2025
我々はこれまでに，ウェアラブルセンサで取得した僅か30拍のR-R間隔（RRI）データ（約30秒）のみから，心拍変動（HRV）解析技術と機械学習を用いて，AFの有無のみならず，AFのリスクとなる頻発する期外収縮を自動で検出するAIシステムのプロトタイプ（次ページ）を開発した． 本AIシステムでは，AF，期外収縮，正常のいずれかを判断でき，スマートフォンアプリ上で結果を即時に確認できる．これまでスマートウォッチではAFの有無しか判定できなかったが，AFが隠れている可能性を示唆する期外収縮を評価することで,ごく短時間の装着負担で適切にAFを検出できる.