アレルサーチで花粉症の発症を予防したり症状を軽くしたい！

iPhoneを用いたビックデータ解析で、花粉症を予防したり、症状を軽減するためのアプリを開発したい！

 

ご覧いただき、ありがとうございます。順天堂大学医学部眼科の猪俣武範ともうします。毎年、2月頃から春になると、花粉症の患者さまがひっきりなしにご来院されます。花粉症は1年間で約3,000万人がかかる最も多いアレルギー疾患とされ、国民の約4人に1人が花粉症といわれています。

 

そこで私たちは花粉症に関する情報を集め、ビッグデータ解析し、症状の予防や軽減につなげられるようなアプリケーションをつくりたいと考えています。スマホに入ったそのアプリケーションから、花粉症予防や個人にあった症状軽減対策が提示されたら、どんなに快適になるでしょうか。

 

より多くの人に利用してもらい、そしてより精度の高い対策を、より多くの人に提供するこのプロジェクトをどうか応援よろしくお願いいたします。

 

 

花粉症による労働生産性低下がもたらす経済損失は約5,000億円！！

 

毎年春になると「花粉症か、そうでないか」が話題になりませんか？　あなたのまわりにはどれだけ花粉症の方がいらっしゃるでしょうか。また、あなたは花粉症ではありませんか？　花粉症は日本で約3,000万人がかかる最も多いアレルギー疾患といわれ、今後もますます増加すると考えられています。

花粉症になると目がかゆい、涙が止まらない、などアレルギー性結膜炎やアレルギー性鼻炎として症状が現れます。それらは睡眠障害や日常生活のQOL (quality of life)の低下、出社していても生産性が低下してしまう状況（疾病就業: プレゼンティーイズム）を引き起こします。

花粉症による経済的損失は約5,000億円にも及び、昨今話題の企業の健康経営・働き方改革においても重要視されている疾患のひとつです。また、花粉症は医療機関を受診する疾患としても上位を占め、国民の医療費増加にも多大な影響を与えています。

 

 

 

世界初（※）・花粉症アプリケーションで花粉症を予防・症状軽減を可能にしたい

※2017年10月6日時点 Apple社よりリサーチキットを利用した取り組みとしては初であること確認済み

 

本プロジェクトは世界で初めてIoTを利用した花粉症アプリケーションによる大規模臨床研究です。プロジェクトの流れは以下を想定しています。

 

Step1；花粉症のビッグデータの収集

スマートフォンのアプリケーションを用いて、生活習慣、環境要因、疫学的要因など花粉症発症に関与する要因に関する大規模データを収集します。スマートフォンを使うので、ユーザーとのアクセスが容易であることがポイントになります。

また、Apple社のHealthKitとも連携しながらビッグデータを効率的に取得でき、リアルタイムな花粉症の発症状況を届けるといった、ユーザーとの相互コミュニケーションをしながらデータを収集していきます。

たとえば
・歩数などの運動量、食事内容、喫煙の有無
・リアルタイムの花粉飛散情報やPM2.5分布情報
・家族構成や年齢、既往歴など
についてです。
また、その際に結膜炎の症状を診断するための画像データもiPhoneのインカメラを用いて収集します。

ユーザーはデータを提供する一方で、リアルタイムの「花粉症マップ」や「大気汚染マップ」などの情報を受け取ることができます。

 

Step2；花粉症発症のアルゴリズムを実装し、ユーザーのQOL向上
収集したビッグデータをもとに複合的な花粉症の発症要因を紐解き、個人レベルで予防・症状軽減できるようなアルゴリズムを創出します。

個人にとって最適化＝パーソナライズされた花粉症予防対策を可能とし、ユーザーのQOLが向上するようアプリをアップデートします。

たとえばユーザーは、
・花粉症発症予測アラートの通知
・生活習慣の改善の提案（マスクやメガネの着用、食事や運動の提案、抗アレルギー薬の予防投与）
などを受けることができるようにます。

加えて、収集した画像データからアレルギー性結膜炎の自動診断補助機能を開発していきます。気になったときにすぐにスマートフォンで結膜炎の管理ができるようになり、重症化を防ぐことができます。

 

 

花粉症を保険診療からセルフメディケーションへシフト。 医療費削減による社会貢献と、その先には……

平成26年度の国民の医療費は、前年より1.9％増の40兆8,071億円（厚生労働省）でした。今後の超少子高齢化社会を迎えるにあたって医療費削減は避けられない問題です。

本プロジェクトの花粉症アプリケーション「アレルサーチ」を普及させることにより、花粉症を保険診療からセルフメディケーション（自己管理）へシフトさせ、医療費削減に貢献したいと考えます。

さらには次のような段階も想定しています。

Step3；AIによる診断プログラムの開発と専用IoT機器の開発
花粉症に関するビッグデータと結膜炎の画像データを掛け合わせて、AI機能による自動解析アルゴリズムを開発します。さらに、将来の予防医療の推進、アレルギー疾患に関する診断予測プログラムの開発を想定しています。

また本プロジェクトから開発した花粉症の重症化を予測するアルゴリズムを用いて、花粉症の予防につながるIoT機器を開発予定です。たとえば、重症度の高い花粉症患者が部屋にいると自動的に空調機が湿度を調節するような機器です。

 

◇◆◇アレルサーチの特設ホームページ＆Facebookページ◇◆◇
アレルサーチに関する詳細な情報ならびにアイコン投票先はコチラ
http://allergy-search.com/

https://www.facebook.com/アレルサーチ-176414406250986/

 

◇◆◇プロジェクトチームのご紹介◇◆◇

研究責任者　順天堂大学眼科助教　猪俣武範, MD, PhD, MBA
一般社団法人IoMT学会代表理事
ResrearchKitアプリ「ドライアイリズム」を2016年11月にリリース。リリース後1ヶ月で1万DL。現在ユーザーは18,000人に及ぶ。

 

アプリ開発　メディカルローグ株式会社　野口宏人
これまで、インフルレポート、などのResearchKitのアプリケーションの開発実績。

＜研究協力者＞　
本プロジェクトでは疾患横断的なチーム編成により、より複合的な花粉症の発症要因の解明に挑みます。

海老原　伸行　順天堂大学眼科教授
専門は、眼アレルギー、アレルギー性結膜炎

中村真浩　順天堂大学耳鼻科
花粉症担当

内田浩一郎、北浦次郎　順天堂大学アトピー疾患研究センター
花粉症における免疫、アレルギー担当

岩上将夫　London大学
研究プロトコールにおける疫学的妥当性の検証、データ解析における信頼性の検証、ビックデータ解析

 

◇◆◇ご支援金の使用用途◇◆◇

皆さまからご支援いただいた資金は、アプリケーション開発費（300万円）、ホームページ制作費・運営費（69万円）の一部に充てさせていただきます。
本プロジェクトを通じて、花粉症の人が少しでも症状を軽減できるよう尽力して参りますのでよろしくお願いいたします。