研究・臨床試験の被験者バイタルデータ収集を効率化する方法――ウェアラブルデバイスとFITINSIGHTで実現するデータ管理の最適化
- isana.net
- 1 日前
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大学や研究機関で実施される介入研究・観察研究では、被験者のバイタルデータを長期間にわたって正確に収集することが不可欠です。しかし、従来の紙ベースの記録や個別アプリを使ったデータ収集には多くの課題があり、研究の精度と効率を下げる要因になっています。
研究現場が直面するデータ収集の課題
被験者数が数十名以上になると、データ管理の負荷は急速に増大します。よくある課題として次のようなものが挙げられます。
被験者ごとにデータを個別に収集・確認する手間がかかり、研究スタッフの工数を圧迫する
心拍数・睡眠・歩数など複数の測定項目をバラバラのアプリやツールで管理している
手動入力・転記によるミスや漏れが生じやすく、データの信頼性が低下するリスクがある
長期観察研究では途中脱落やデータ欠損が生じやすく、解析精度に影響が出る
SPSSやRなど統計解析ソフトへのデータ移行に多大な工数がかかる
ウェアラブルデバイスが研究現場にもたらす変革
Fitbit・Apple Watch・mSafetyなどのウェアラブルデバイスは、被験者が日常生活を送りながら、以下のバイタルデータを自動的・継続的に取得できます。
歩数・消費カロリー・アクティブゾーンミニッツ（活動強度の指標）
心拍数・心拍変動（HRV）・安静時心拍数
睡眠ステージ（深睡眠・レム睡眠・浅睡眠）・睡眠時間
皮膚体温・血中酸素濃度（SpO2）・VO2Max
従来のアンケートや週1回の測定では捉えられなかった「日常生活の中でのバイタルの変化」を、リアルタイムかつ客観的なデータとして取得できることが、研究の質を根本から変えます。
FITINSIGHTが研究・臨床試験向けに提供する機能
FITINSIGHTは、イサナドットネット株式会社が提供するウェアラブルデバイスデータ一元管理プラットフォームです。企業の健康経営から医療・研究分野まで幅広く対応しており、研究用途では以下の特長が特に評価されています。
① 研究IDによる個人情報の分離管理
被験者の氏名などの個人情報と計測データを切り離し、研究IDや独自管理番号で紐づけることが可能です。倫理審査委員会（IRB）の要件に合わせたデータ管理体制を構築できます。
② マルチデバイス対応で被験者のデバイスを選ばない
Fitbit・Apple Watch・mSafetyなど複数デバイスを同一プラットフォームで管理できます。被験者が異なるデバイスを使用していても、一元的にデータを収集・比較できます。Apple ヘルスケアアプリ / Google Health Connectアプリ経由であれば、GarminやOura Ringなど多様なデバイスにも対応しています。
③ CSVエクスポートで統計解析ソフトとスムーズに連携
期間・データ種別を指定してCSV形式でエクスポートできます。SPSS・R・Pythonなどの統計解析ソフトへのデータ投入が容易になり、解析準備の工数を大幅に削減できます。
④ 分単位（Intraday）データの取得
Fitbitのインイントラデイデータ取得に対応しており、1日単位ではなく分単位の詳細な時系列データを研究に活用できます。より精度の高い介入効果の測定や、時刻と連動した行動分析が可能です。
⑤ 研究ロジック・分析アルゴリズムのカスタマイズ実装
研究室独自の評価指標や分析ロジックをFITINSIGHTに実装することも可能です。汎用SaaSには難しいカスタマイズ要件にも、個別対応でご支援します。
研究機関での導入実績
FITINSIGHTはすでに、国立大学法人 富山大学医学部・筑波大学・三菱総合研究所などで研究プロジェクトに活用されています。観察研究・介入研究・コホート研究など多様な研究デザインに対応し、数名規模のPoCから数百名規模の大規模試験まで同一プラットフォームで対応可能です。
小規模PoCから始められる柔軟な導入フロー
「まず10名程度で試験運用してみたい」「特定のデータ項目だけを収集したい」といったご要望にも柔軟に対応しています。研究の規模感や測定項目、倫理的要件などに合わせて、最適な導入プランをご提案します。
まとめ
ウェアラブルデバイスとFITINSIGHTを組み合わせることで、研究・臨床試験における被験者のバイタルデータ収集・管理を大幅に効率化できます。データの正確性・継続性・管理コストの観点から、従来の収集手法に限界を感じている研究者や研究支援スタッフの方に、ぜひご検討いただきたいソリューションです。
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