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ワークショップ (国内) 気象データを統合的に用いたクラウドソーシングに基づく頭痛発生傾向の検知
飯田 静空 (NAIST), 若宮 翔子 (NAIST), 清水 伸幸, 藤田 澄男, 荒牧 英治 (NAIST)
第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM)
2024.2.29
気象の影響を受けて体に痛みが生じる現象は天気痛と呼ばれており，最も多い症状は頭痛である.日本で 天気痛の潜在患者は 1000 万人以上存在するため，頭痛が発生しやすいタイミングを事前に把握することは，効果的な 先制医療に繋がる.一方で，気象データから頭痛発生傾向を検知するアプリケーションは，主に気圧の特徴量のみに 依存しており，多様な気象データを用いる点で改善の余地が残されている.さらに，気象と頭痛発生の関係性を示す 研究結果には相反が見られるため，気象の変化による頭痛発生の病態メカニズムは未だ不明な点が多い.本研究では， クラウドソーシングの回答に基づいた頭痛発生の指標である「頭痛率」を定義し，気圧，気温，湿度などの気象デー タを統合的に用いて頭痛発生傾向を検知する.実験の結果，気象データを統合的に用いることで頭痛発生傾向の検知 性能を改善できること，気象状況が1日単位で大きく変化する時期は，気象データを用いた頭痛発生傾向の検知性能 が向上することが分かった.
Paper :
気象データを統合的に用いたクラウドソーシングに基づく頭痛発生傾向の検知
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