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データから価値を発掘...!!

がんのり

安静時のデータって大事だけど…　安静の特定は難しい

日常生活で バイタルサイン計測をしている際、「安静」を特定するのは 難しい。寝起き直後に 急激な運動をするヒトは 皆無だろうから、その時の心拍数を計測して、安静時心拍数　とすることは理解するモノの…. 、 得てして　睡眠前に計測器を 枕元に置いて寝てしまい….  起きて 暫くして　計測器を身につけることも よくあることなのである。そんな日は、安静時心拍数　無し　とすることもできるのだろうが、多くの人は 　この計測器ってボロだとなぁ 安静時心拍数すら 。。。。上手く計測しない！　と思うようだ。
スマートウォッチなどのモバイル計測器での処理では、その日 歩行などの運動が殆ど無く　心拍数が最も低い　活動中の心拍数　を、 代用として　安静時心拍数　としている処もあるようだ。
その補正を強めに行なっている処もあれば、殆ど寝起きの値にこだわる処もあるようだ。だから、計測機器 または そのメーカを跨いでの   安静時….何ちゃら のバイタルサインデータ(略して　ViSiDaとする)は、連続して扱えない〜別のデータとして扱うべきと考える。
　
でも、　比較的「安静(状態)」であることが確定な時間が ある。
それは、睡眠時　である。
大方のヒトは 横になって寝る。寝返りなどの運動はあるモノの　多くは 極軽度のモノだ。言い争ったり〜会話をしたり… というコトから受けるストレスも比較的少なく、あっても そんな夢をみてしまう…. 短い時間だけだ。
寝室の温度などの刺激はあるモノの　外部からの大きな刺激は 少ない。

精神的ストレスを処理するために　コルチゾール　というホルモンを分泌させるのだが、昼から とても気になるコトがあったり〜多く/大きな ストレスを受けると 多量の分泌がされ〜消費される。すると、深夜〜未明　コルチゾールを生成する器官である 副腎皮質 が疲れていて、分泌できるだけのストックが無い状態になる。
実は、睡眠から目覚めるためには　このコルチゾールの分泌が要って 、これがないと 交換神経が活発になりにくく　良い目覚めにならない。
つまり、睡眠休養感が 悪い　目覚めになる。
※計測データ処理的には、心拍間隔揺らぎの周波数分析をして、
　２種類の自律神経の優位さの変遷/変化を観ることになる。
　以下の私のデータ・グラフのLH/HFでは、この値が未明(４時くらい)から高くなっていることから　交感神経の活発が推定できる。

。。。というように、ストレスで すら 　睡眠時のViSiDaを観ることで、大まかなダメージ度合いを把握できる。
ユーザの状態が"安静"であるが故に　データから　価値あるモノを読み取れるコトがある。 それは、　データ計測項目；VO2maxから心肺機能の高さ 現状を知りたいのなら、今から かなりシンドイ負荷の運動を 平地で競歩でする！という状態であるコトが、大事　。。。というのと同じである。 　

体調不安定の推定

風邪などで体調を崩しかけると、安静時心拍数が日頃より上昇するとされるとされているので、これ１項目で体調不調と判断することは 推定精度が悪いようだ。
上記に示したように　安静時　でもある　睡眠　でのViSiDaを活用すると精度は上がるようである。
例えば　心拍数の中央値、25%タイル値で、直近の２週間程度からの変化を観て、短期間で急上昇していたら アラート、10日程度  緩やかだけど上昇がある場合 コーション。
Fitbitの睡眠スコアは、 アラートレベルの体調不良になったことは把握できそうだけど、体調不安定を知るには 厳しいようだ。
　
ヘルスケアの一環として 体調不安定時に自愛を求める! ! のであれば、
安静時心拍数だけでなく　睡眠中のViSiDaだけでなく、色々な項目から推定するロジックが必要になるようである。
そして、それらの項目から 上がってくるコーションやアラートから、複合的に判断することで 精度を高くできる….と考える(笑)。

何が言いたいかというと、
ViSiDaとして 心拍数 が採れているから。。。グラフにするコトが　見える化　では無い。そのユーザさんにとって 体調不安定になりそうなら 知らせるコトが価値がある場合であっても、その方の体調不安定になるパターンみたいなものがあって　それを その方の過去 ViSiDaからモデル作成してみて、本人の体調確認を取りながらでない(モデルの擦り合わせ)と　ユーザさんの納得のいくレベルに達しないと考える。
それが、データから 価値発掘をする醍醐味であり、面白味だと考える。
　
余談、
Pythoinでは、BioSPPy ,Pyhrvや Hexoskin API　を使って、心拍数の周波数分析はできます。また、その辺のデータ分析や処理する ビジネスを　されている方は　既に おられる。
PoCには 手間暇をかける必要があるし、ユーザさんに寄り添う必要がある。
一番の課題は　ひとりひとり の 実利に合うように活用してあげる様に 仕上げるコトであり、それが かなり 難しいことだ思う。
予測が精度良くできる様になったとして　告知だけが課題となったとしても、難しい。例えば　気象病というのがあり　それで頭痛になる人がいたとして　その発症予測が精度良くできたとしても、明朝 頭痛発症の告知　することは、その人にとって実利に合い 尚且つ　正しいのか？　告知自体が発症誘発させることになるのでは？…と 考えてしまいます。でも、ひとつひとつ 課題クリアしていく努力は積んでいくべきだと考えている。