2019 年度情報処理学会関西支部 支部大会

D-01

食事量・タイミング推薦に向けた血糖値測定に基づく空腹度推定・予測手法の開発
Developing a method of hunger degree estimation
for recommending the amount of food and meal time理沙 †藤本 まなと †Risa Tamaki

Manato Fujimoto

玉置1.

はじめに食生活の多様化が進む現代社会において，健康維持の諏訪博彦 †Hirohiko Suwa

安本慶一 †

Keiichi Yasumoto

2.

関連研究

2.1

食事・行動履歴に基づく空腹度推定ために適切な食事量の摂取が推奨されている．食生活が杉田ら [2, 3] は，単一の被験者に対して約一週間穿刺乱れ，適切な食事量を上回る食事量を摂取し続けること型の血糖値測定器を用いて定期的に測り，主観的な空腹で，肥満をはじめとした生活習慣病が引き起こされる可度と関連付け，食事・行動履歴をもとに血糖値を予測する能性がある [1]．適切な食事量を摂取するには，いつ空腹モデルを作成することで空腹度を予測する手法を提案しであるのかを正確に把握することが極めて重要となる．ている．単一被験者を対象としたこの実験では, 食事・行そのためには，血糖値の測定が非常に重要である．空腹動情報の記録に合わせて 1 日に計 4 回の測定を行っていと血糖値は密接に関連しており，例えば，空腹であるほる．ここで計測した実際の血糖値をグラウンドトゥルー

ど血糖値が低いとされ，100mg/dL 未満の時が空腹時でスとし, 実験におけるパラメータとの比較を行っており，あるとされている．また，人の主観的な空腹の度合いをまた，食事・行動情報の記録は, 記録シートを用意し適「空腹度」とする．血糖値を正確に把握することができ宜シート上に記入している．なお，実験においては食事れば，空腹度の推定・予測が可能となる．空腹度推定・情報・行動情報の他に，計測時の空腹感の強さの 5 段階予測が可能になれば，いつどのくらいの食事量を取れば評価値し，摂取した食事のカロリーや，計測時の体調のよいかの推薦が可能となる．

良さの 5 段階評価値をパラメーターとして取り入れた．

既存の杉田らの研究 [2, 3] では，食事・行動履歴から血しかし，この研究では，食事量は考慮しているが食事糖値と空腹度を推定している．この研究では，推定モデの糖質量までは考慮していないため，血糖値の測定にルの構築のため，痛みを伴う穿刺型の血糖値測定器によ一定の誤差が生じるといった問題点がある．また，穿刺る定期的な穿刺が必要なこと，血糖値の推定精度がそれ型の血糖値測定値を用いたことにより，血糖値測定のたほど高くないという問題があった．また，Gyuk らの研め，数時間ごとに穿刺が必要，被験者への負担が大きい

究 [4] では，数学モデルを使用して血糖値を予測したが，といった問題もある．

対象ユーザーが糖尿病患者であったため，健康な成人の血糖値予測が行われておらず，ユーザーの特性にあった血糖値の予測が困難であった．
本研究では，既存の研究の問題点を解決するため，血糖値測定用専用センサ（Freestyle リブレ）[5] を一定期間（約 2 週間）にわたって非糖尿病患者である被験者に装着してもらうことで血糖値データを収集する．この装置は継続的に血糖値を収集することが出るため，より高精度な推定が可能となる．また，継続的な血糖値のデータ収集により，血糖値の推移の要因の特定が可能となる．
本研究では，収集した血糖値データから，時間の経過，食事の摂取に伴う空腹度の変化を推定・予測する新たな手法の開発を達成目標とする．

2.2

データマイニングを用いた血糖値測定

山口ら [6] は，対象ユーザとして糖尿病患者を想定し，血糖モニタ，代謝率モニタおよびそれらを接続したコンピュータ上から入力したデータに対してデータマイニングを行い，血糖値を推定する手法を提案している. ソ
フトウェア上で食事内容を入力することで，総摂取カロリーを計算し, 加えて血糖モニタ，代謝率モニタ, モバイ
ルコンピュータの 3 つのポータブルデバイスを用い，得られた入力データに対し，データマイニングを行い，血糖値推定モデルを構築することで，翌朝の血糖値を最高90%の精度で推定している．
ユーザの翌朝の血糖値しか推定できない点，およびデータマイニングに際して血糖値だけではなく，代謝率および代謝率測定モニタ, 食事による摂取カロリーを必要とする点が課題として挙げられる．

†奈良先端科学技術大学院大学，Nara Institute of Scienceand Technology

表 1: 機械学習における特徴量
特徴量
食事後経過時間 [8]食事時間 [9]GI 値 [10]内容
食後の血糖値上昇を考慮
咀嚼回数と食事時間の長さが血糖値に及ぼすことを考慮
食事に含まれている糖質を考慮(b) リブレリーダ(a) リブレセンサ

図 1: 血糖値測定機器

3.

提案方式

3.1

概要

本研究では，既存研究の問題点を解決するため，負担 の少ない血糖値測定器である Freestyle リブレ∗ を用いて約 2 週間分の継続的な血糖値データを取得する．機械学

 

*

* GI
* "習を用いて血糖値を予測することで，時間の経過，食事の摂取に伴う空腹度の変化を推定・予測する新たな手法$ を提案する．
 

3.2

使用機器

本研究では，図 1(a) に示す Freestyle リブレセンサと'%()&
# * !#

図 1(b) に示すリーダを使用する．Freestyle リブレセン
サは，ほとんど痛みの伴わない 500 円玉（3cm 程度）サ
イズのシール状血糖値測定用専用センサで，被験者の上腕部に貼ることで，皮下中の間質液中のグルコース濃度

図 2: 提案方式

2.3

数学モデルを用いた栄養とインスリン投与記録に基づく糖尿病患者の血糖値予測

Gluk ら [4] は，連続グルコースモニタリングシステムを用いて継続的に血糖値を測定し，インスリンの摂取量を推定することを目的とする研究を行っている．試験は，20 人を超える糖尿病患者を含む臨床試験を含むデータセットに対して行われた．その結果，食事摂取からのグルコース吸収をモデル化するいくつかの方法を利用してインスリン吸収を含む栄養吸収を計算し，血糖値を予測する数学モデルを使用することで，92.5%の精度で血糖値を予測することに成功したと報告している．この研究では，グルコースの吸収モデルに着目しているが，食品の糖質量を考慮していない点が課題である．

2.4

糖尿病管理のための血糖値を予測する機械学習ア
プローチを連続的に測定できる．また，センサにリーダをかざし，スキャンすることで，連続測定した間質液中グルコース濃度変動パターンをリーダの液晶画面上に表示できる．
この時，リーダの液晶画面上には間質液中グルコース濃度を血糖値に変換した値が表示される．

3.3

空腹度の推定・予測手法

本提案では，図 2 に示すように，二段階の機械学習を行う．第一段階として，血糖値の予測を行う．被験者は１日 3 回，8 時間毎（例えば，起床後，午後，および就寝前）にセンサにリーダをかざすことで血糖値データを収集する．また，血糖値の測定に伴い，被験者には食事情報（量・種類と時間）と主観的な空腹度を 10 段階でアンケートに記入してもらう．被験者の食事情報，例えば，表 1に示すように，食事経過時間，食事時間，GlucoseIndex
値 (GI 値) を特徴量として入力し，回帰的かつ非侵襲的に血糖値の予測を行う．また，このとき被験者の食事に含まれる GI 値は下記のサイト [10] より引用する．

Plis ら [7] の研究では，連続グルコースモニタリング第二段階として，空腹度の予測を行う．血糖値と空腹システムを用いて 5 人の 1 型糖尿病患者から血糖値の度を紐づけ第一段階で予測した血糖値をもとに, 空腹時データセットを作成し，食事のタイミング，糖質量，食血糖値との差異を特徴量として入力することで，クラス事の組成，頻度を特徴量とする機械学習により血糖値の分類にて空腹度の予測を行う．機械学習を適用すること予測を行い，血糖値が低血糖とされる値になる 30 分前により，非侵襲的に血糖値の予測を行い，予測された血の時刻を導出している．その結果，低血糖時の 30 分前

糖値データから，時間の経過，食事の摂取に伴う空腹度の予測を 23%の精度で予測している．この研究では，対象者を糖尿病患者としている点が課題である．

∗ Freestyle リブレ：連続測定したグルコース濃度の変動パターンを表示するグルコースモニタリングシステム．

の変化を推定・予測する．最終的には，推定・予測された空腹度の情報から，食事のタイミングや食事量を提案・推薦できるシステムの開発を最終目標とする．

women. The American journal of clinical nutrition, Vol. 76, No. 6, pp. 1207–1213, 2002.
[2] 杉田敢, 諏訪博彦, 荒川豊, 安本慶一. 食事・行動

4.

実験方法

履歴に基づく非侵襲的空腹度推定手法. 2015 年度

4.1

実験目的と概要

情報処理学会関西支部 支部大会 講演論文集, Vol.

本研究では，適切な食事量の摂取のため食事のタイミングと食事量の推奨することを目的としたシステムの開発を目指す．研究の実施において，健康な成人男性およ2015, , 2015.
[3] Isamu Sugita, Morihiko Tamai, Yutaka Arakawa,

び成人女性，小規模多機能施設の高齢者を合わせて約 20

and Keiichi Yasumoto. A method for estimating
hunger degree based on meal and exercise logs. In

名を研究対象者とする．実験の順番としては，安全性をMobiHealth 2014, pp. 11–14, 2014.

考慮し，本学の学生/教員を対象とした実験を行った上で，小規模多機能施設の高齢者を対象とした実験を行う．

[4] Péter Gyuk, István Vassányi, István Kósa. Blood

被験者は１日 3 回，8 時間毎（例えば，起床後，午後，glucose level prediction for diabetics based on nu-および就寝前）にセンサにリーダをかざすことで血糖値

trition and insulin administration logs using per-

データを収集する．また，推定・予測された空腹度の情

sonalized mathematical models. Journal of health-報から，食事のタイミングや食事量を提案・推薦できる

care engineering, Vol. 2019, , 2019.

システムの開発を最終目標とする．測定期間中は被験者には通常通りの生活を行ってもらうものとする. なお、
本実験は奈良先端科学技術大学院大学に設置された倫理審査委員会の承認のもと行う予定である．
評価方法

4.2

[5] Freestyle リブレ. available from https://http://myfreestyle.jp/.
[6] Masaki Yamaguchi, S Kanbe, Karin Wårdell,
Katsuya Yamazaki, Masashi Kobayashi, Nobuaki

被験者の継続的な血糖値のデータと食事量や主観的Honda, Hiroaki Tsutsui, and Chosei Kaseda.

空腹度のデータ採取する．また，食事情報を特徴量とTrend estimation of blood glucose level fluctua-して入力し，機械学習を使用し，最終的に交差検証を行

tions based on data mining. In The 7th worldう．推定に対する評価指標には，適合率：Precision，再multiconference on systemics, cybernetics and in-

現率：Recall，F 値を用い，交差検証として k-fold crossvalidation を用いる予定である．

[7] Kevin Plis, Razvan Bunescu, Cindy Marling, Jay
Shubrook, and Frank Schwartz. A machine learn-結論5.

formatics, pp. 86–91, 2003.

本研究開発により，血糖値測定用専用センサ（freestyleリブレ）を用いて血糖値データを測定・収集することにより，空腹度の推定および予測を可能とする手法が実現可能となる．空腹度の推定・予測が可能となれば，摂取すべき食事量をその時の空腹度に合わせて提示が可能な，

ing approach to predicting blood glucose levels
for diabetes management. In Workshops at theTwenty-Eighth AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2014.
[8] 危 険 な 食 後 の 高 血 糖.

available

食事量・タイミング推薦システムをはじめとする様々な

https://www.boehringerplus.jp/sites/

生活支援システムの研究開発が加速的に活発化すること

default/files/sup-diabetes-02.pdf.

が期待できる．また，現在倫理審査申請中であるため，申請が受理され次第，実験を行う予定である．

[9] 安藤雄一, 花田信弘, 柳澤繁孝. 「ゆっくりとよく噛んで食べること」 は肥満予防につながるか? ヘル
スサイエンス ヘルスケア, Vol. 8, No. 2, pp. 51–63,

謝辞
本研究の一部は，科研費基盤研究 (C)(No.16K00126)の助成によって行った．

2008.
[10] 食 品 の GI 値 一 覧 表.

available from https://lpi.oregonstate.edu/mic/food-beverages/

参考文献[1] Barbara J Rolls, Erin L Morris, and Liane SRoe.

fromPortion size of food aﬀects energy in-take in normal-weight and overweight men andglycemic-index-glycemic-load.