約30万人分の家庭血圧データから、血圧測定の継続性を予測するAIモデルを開発

プレスリリース詳細　https://kyodonewsprwire.jp/release/202512171169

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~京都大学大学院医学研究科とオムロン ヘルスケアの共同研究~

京都大学大学院医学研究科（奥野恭史教授、以下京都大学）とオムロン ヘルスケア株式会社（本社所在地：京都府向日市、代表取締役社長：岡田 歩、以下オムロンヘルスケア）による共同研究講座の研究グループ（以下研究グループ）は、オムロンヘルスケアの健康管理アプリ利用者約30万人の大規模な家庭血圧の測定データを解析し、2週間の測定データとユーザー属性から血圧測定の継続性を予測するAIモデルを開発しました。

当研究論文「機械学習を用いた家庭血圧測定における測定継続性の予測（Predicting measurement continuity in home blood pressure monitoring using machine learning）」は、2025年11月7日にHypertension Research で発表されました。

高血圧は脳・心血管疾患の最大のリスク要因であり、その管理には家庭での血圧測定の継続が不可欠です。家庭血圧は、危険な血圧の変動を捉えたり、投薬効果を確認したりできるなど、高血圧の適切な治療において重要です。しかし、アドヒアランス*1の維持が難しく、多くの患者が途中で測定を中断してしまうのが実態です。血圧測定の中断は治療効果を損ない、重症化リスクを高める可能性があります。そのため、中断の可能性が高い患者に対して事前の働きかけを可能にするために、AIを活用して測定継続性を予測するなどの新しいアプローチが求められていました。

*1患者が医師や医療従事者の指導に沿って治療や生活習慣の改善を継続すること

このたび、研究グループはオムロンヘルスケアの健康管理アプリ「OMRON Connect」に上腕式血圧計を登録している約30万人分のデータを解析しました。その結果、年齢や性別、血圧値や測定頻度、曜日ごとの測定パターンなどのユーザー属性と過去2週間の測定データの傾向から、4週間後における測定継続の有無を9割以上の高精度で予測するAIモデルを開発しました。

【画像：https://kyodonewsprwire.jp/img/202512171169-O1-ZaB6Ee8a】

解析の結果、血圧値に加え、測定頻度が、測定の継続に大きく影響することが明らかになりました。特に、平日の測定頻度が前週に比べて減少したユーザーや、2週間の中での最高血圧値が一定以上高いまたは低いユーザーでは、アドヒアランスが低下する傾向がみられました。

今回、蓄積されたデータを機械学習の手法を用いて定量的に解析したことで、従来捉えにくかったこれらの特徴をAIが抽出し、測定中断リスクの高いユーザーを早期に特定できるようになりました。

本研究で開発したAIモデルにより、家庭血圧測定のアドヒアランス低下のリスクを早期に予測し、継続的な測定を支援することが可能になります。

今後は、本研究で得られたAI予測モデルを次世代に向けたよりよい高血圧管理の実現のために積極的に活用していきます。さらに、オムロンヘルスケアが保有する健康機器から得られた大規模なデータと、京都大学の臨床知見・医療データ解析の知的基盤を融合し、医療とテクノロジーをつなぐ「健康医療のDX（デジタル・トランスフォーメーション）」を実現していきます。

【京都大学大学院医学研究科とオムロンヘルスケアの共同研究について】

京都大学大学院医学研究科とオムロンヘルスケアは、AI解析技術と今までにない革新的な家庭計測データを用いた共同研究を行う「健康医療AI講座」（2021年6月～2025年3月）、「健康医療DX講座」（2025年4月～）（研究代表者：京都大学　大学院医学研究科　人間健康科学系専攻　教授　奥野 恭史）を開設しました。本講座では、医療機関や家庭用の健康機器から得られる大規模な時系列データを活用し、個人ごとの健康に関わるリスクを早期に検出・予測・改善する、次世代型の予測医療技術の創出に取り組んでいます。