心拍変動と機械学習による熱中症検知

Heat illness detection with machine learning models and heart rate variability

　熱中症は臓器不全や死を引き起こしてしまうことがあるため，予防や早期発見・早期治療により軽症にとどめることが重要である．そのような背景から，心拍変動（HRV）指標の異常な変化をモニタリングすることで，熱中症の兆候を検知する機械学習手法が提案された．その手法では，暑熱ストレスによる自律神経活動の変化を捉えるための特徴量としてHRV指標を用いている．そして，その特徴量に対して異常検知手法の一種である多変量統計的プロセス管理（MSPC）を用いることで，自律神経の状態における異常なイベントとして熱中症を捉えようと試みている．本稿では，その手法の概略・性質，検証実験，およびその結果について紹介する．本研究分野における今後の展望として，より先進的な機械学習技術をウェアラブル計測装置や生理指標と組み合わせることにより，実用化に向けて研究が一層推進されていくことが望まれる．