Apple Watchなどのスマートウォッチで、体調管理をしている方が多いと思います。でも、そのデータを表計算ソフトと人工知能Aiを使って、データを整理してみました。
Apple Watchでデータを自動収集
Apple Watchをつけていると、iPhoneのヘルスケアアプリを通して、歩数、睡眠の状態、薬の内服管理、心電図、心拍数など、いろいろなデータを特に意識することなく、収集可能です。また、例えば、上のイラストのように、体重計は、スマホを持って体重計に乗れば、体重は自動的にスマホへ送ってくれる製品も出ています。
Androidのスマホでも、似たような機能を持つアプリはあるかと思いますが、私はAppleユーザーのため、Androidのことは分かりません。もし、Androidユーザーでこんな健康アプリを使っている方がお見えでしたら、下部にあるコメント欄にお書きくださるとありがたいです。
さて、集めたデータを今までは、下記のように表に起こしていました。
この表について説明します。行動欄は仕事をしたり、睡眠を取ったり、外出したりした時間帯を色で塗っていき、その時に動きやすさについて、該当する欄に色を塗ります。薬を飲んだら、飲んだ時間帯に色を塗り、大体の日中なにをしていたか、また動きやすさと薬のタイミングが一覧でわかるものです。四角で囲っているところには備考欄として、１日の歩数、睡眠時間の合計、問題が起こった場面の詳細を書きこみました。
これを診察する一週間前から表に記録をつけて、主治医に持っていきましたが、うまく伝わっていない感じがしていました。主治医に気圧の急激な低下が起こると、うまく動けない傾向があるのを伝えても、「気圧ねー」とイマイチの反応。ちょっとカチーンときたので、検証してみることにしました。
データを集めてAiに、データから特徴をまとめる
まず、気象データは、気象庁の発表している、天気や気圧、温度などの気象情報を過去データから必要な期間分を検索し、ダウンロード。解析に必要なデータとして、iPhoneのヘルスケアにある睡眠分析、ステップカウント（歩数）、内服の記録をピックアップして、”Auto Export”という有料アプリでiPhoneからパソコンへ、データを移動しました。また、転倒や、無動が起きたなどの問題がある行動については、iPhone純正アプリのジャーナルへ記録し、パソコンへ移動。
それら、5つのファイルをGoogleのAiに入れて、レポートとして書き出してもらったのがこちら。
主治医は医師という科学者。5つのファイル全データは約3000件/1ヶ月あるので、その処理の結果がA4レポート2枚になりますが、主治医は大変、分かりやすかったようです。次回の診察時に具体的な目標が定まり、その方針に基づいて、薬の量を調整することになりました。
検証データを持っていくのは主治医にとっても、自分にとっても客観視できる良い機会です。まだまだ、効果的なレポートの作り方を探り探りやっているので、地道に記録をとりながら、やっていきます。
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