| 講演名 | 2023-03-01 ユーザ嗜好と血糖値を考慮した高血糖抑制支援システムの実現と評価 道浦 菜々子(奈良先端大), 松田 裕貴(奈良先端大), 諏訪 博彦(奈良先端大), 安本 慶一(奈良先端大), |
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| 抄録(和) | 近年，糖尿病患者のための高血糖抑制のための自己管理システムの開発が盛んに行われている．しかし，糖尿病を発病する前の健常者を支援する手法は，ほとんど存在しないのが現状である．糖尿病は一度発症すると寛解しても完治しないため，糖尿病を発症する前に防ぐことが必要不可欠である．そこで本研究では，リアルタイムに血糖値を把握しながら，摂取予定の食事内容が高血糖になると予測した場合に，ユーザ嗜好を考慮した上で摂取量を減らすべき食品を算出し，その結果をユーザへ提示する高血糖抑制支援システムを提案する．本稿では，提案システムの実現可能性を調査するための実験設計と血糖値予測モデルの構築・評価を行った．血糖値予測モデルの構築にあたっては，2時間後の血糖値を予測することを目的とし，被験者10名から血糖値に影響があるとされるデータ（食事情報，睡眠情報，被験者の身体情報）を収集した．血糖値予測モデルの評価を行った結果，最も精度の高い被験者において RMSE（二乗平均平方根誤差）は 7.66，MAE（平均絶対誤差）は 4.66 となることが示された． |
| 抄録(英) | In recent years, there has been much effort to develop self-management systems to control hyperglycemia for diabetic patients. However, there are few ways to help non-diabetic people avoid becoming diabetics. Since diabetes cannot be completely cured even after remission, it is necessary to prevent diabetes before it develops. In this paper, we propose a system to support the prevention of diabetes by monitoring blood glucose levels in real-time, calculating the foods to be reduced in consideration of the user's preferences, and presenting them to the user when the system predicts that the planned meal will cause hyperglycemia. In this paper, we design an experiment to investigate the feasibility of the proposed system and construct and evaluate a model for predicting blood glucose levels. To construct the blood glucose prediction model, we collected data (dietary information, sleep information, and physical information of the subjects) from ten participants to predict blood glucose levels two hours later. The results show that the constructed model could predict blood glucose levels with RMSE of 7.66 and MAE of 4.66. |
| キーワード(和) | 血糖値予測 / 食事摂取量推薦 / 高血糖抑制 |
| キーワード(英) | Blood Glucose Prediction / Dietary intake recommendation / Hyperglycemia control |
| 資料番号 | SeMI2022-112 |
| 発行日 | 2023-02-21 (SeMI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI / IPSJ-UBI / IPSJ-MBL |
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| 開催期間 | 2023/2/28(から2日開催) |
| 開催地（和） | 名古屋大学 工学部2号館 講義室241 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | センサネットワーク, モバイルインテリジェンス, モバイルコンピューティング, ユビキタスコンピューティング, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 山本 高至(京大) / 中澤 仁(慶應義塾大学) / 山口 弘純(大阪大学) |
| 委員長氏名（英） | Koji Yamamoto(Kyoto Univ.) / Jin Nakazawa(Keio University) / Hirozumi Yamaguchi(Osaka University) |
| 副委員長氏名（和） | 門田 和也(日立) / 大和田 泰伯(NICT) / 猿渡 俊介(阪大) |
| 副委員長氏名（英） | Kazuya Monden(Hitachi) / Yasunori Owada(NICT) / Shunsuke Saruwatari(Osaka Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 勝間田 優樹(NTTドコモ) / 中山 悠(東京農工大) / 内山 彰(阪大) |
| 幹事氏名（英） | Yuki Katsumata(NTT DOCOMO) / Yu Nakayama(Tokyo Univ. of Agri. and Tech.) / Akira Uchiyama(Osaka Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 松田 裕貴(奈良先端大) / 田谷 昭仁(青学大) / 平井 健士(阪大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yuki Matsuda(NAIST) / Akihito Taya(Aoyama Gakuin Univ.) / Takeshi Hirai(Osaka Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Sensor Network and Mobile Intelligence / Special Interest Group on Ubiquitous Computing System / Special Interest Group on Mobile Computing and Smart Society System |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ユーザ嗜好と血糖値を考慮した高血糖抑制支援システムの実現と評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Implementation and Evaluation of a Hyperglycemia Control Support System Considering both User Preference and Blood Glucose Level |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 血糖値予測 / Blood Glucose Prediction |
| キーワード(2)（和/英） | 食事摂取量推薦 / Dietary intake recommendation |
| キーワード(3)（和/英） | 高血糖抑制 / Hyperglycemia control |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 道浦 菜々子 / Nanako Michiura |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学(略称：奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology(略称：Naist) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 松田 裕貴 / Yuki Matsuda |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学(略称：奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology(略称：Naist) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 諏訪 博彦 / Hirohiko Suwa |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学(略称：奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology(略称：Naist) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 安本 慶一 / Keiichi Yasumoto |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学(略称：奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology(略称：Naist) |
| 発表年月日 | 2023-03-01 |
| 資料番号 | SeMI2022-112 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | SeMI-390 |
| ページ範囲 | pp.31-36(SeMI), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-02-21 (SeMI) |