糖尿病予防のための血糖値コントロールに向けた予測モデルの開発
Development of Predictive Model to Control Blood Glucose Levels for Diabetes Prevention
玉置 理沙*1 藤本 まなと*1 諏訪 博彦*2 安本 慶一*1
*1

奈良先端科学技術大学院大学*2

理化学研究所

要旨: 近年，糖尿病患者のための血糖値コントロール支援が盛んに行われている．しかし，糖尿病患者ではない成人への支援システムは，ほとんど存在しない．長時間に及ぶ食後高血糖は，2 型糖尿病をはじめとする様々な生活習慣病を引き起こす原因となり，糖尿病患者と診断される前の段階で予防することが重要である．生活習慣病を予防するには，血糖値コントロールが必要であり，日常的にリアルタイムで血糖値を把握しながら食後血糖値の予測が可能なシステムが望ましい．本研究では，予測モデル作成に向けたデータセット作成のため，ライフログの収集と分析を行った．本研究では，Freestyle リブレを用いてリアルタイムで血糖値を測定し，得られたデータから予測モデルを構築することを最終目標とする．
キーワード: 血糖値，ヘルスケア，機械学習

Abstract: Recently, the blood glucose levels control supports for diabetic patients has been actively performed. However, there
are few support systems for adults who are not diabetic patients. It is likely that high blood sugar levels for a long time causes
lifestyle-related diseases such as type 2 diabetes. Therefore, to prevent lifestyle-related diseases, blood glucose levels control isnecessary, and a novel system capable of predicting blood glucose levels is desirable. In this paper, blood glucose levels aremeasured in real time using the FreeStyleLibre and a prediction model is constructed.
Keywords: blood glucose levels, healthcare, machine learning
定できない人」も約 1,000 万人にのぼり，糖尿病

1. はじめに
近年，生活習慣の欧米化に伴い，我が国では生活習慣に起因する疾患である２型糖尿病の有病率が高くなっている．２型糖尿病は，遺伝素因と環境因子が関与する多因子疾患であり，糖尿病になりやすい遺伝素因に，肥満，過食，運動不足，ストレスなどの環境因子が加わって発症に至り，日本
人の糖尿病の 90%以上を２型糖尿病が占めている．
2019 年 3 月 1 日に厚生労働省から発表された「2017年患者調査の概況」によると，糖尿病の通院患者数は平成 26 年の前回調査と比較して約 12 万 3,000人増加し，328.9 万人となった．
また，2017 年 9 月に報告された平成 28 年「国民健康・栄養調査」[1]からは「糖尿病を強く疑う者」は約 1,000 万人と，前回調査が行われた 2012年から約 50 万人増加した．「糖尿病の可能性を否および糖尿病予備軍を合わせると，日本国民の 5人に 1 人がこれに該当することからも，糖尿病の発症予防が必要不可欠であるといえる．
糖尿病になる前の段階である「糖尿病予備軍」
において，食事から 2 時間後の血糖値が下がらない状態である「食後高血糖」は，重要な指標となっている．しかし，通常，食事抜きで行われる健康診
断では，食後高血糖が検知されず，糖尿病が進行した状態でなければ空腹時の血糖値は病気のレベルまで上がらないため，糖尿病予備軍や初期の場合，診断から漏れてしまう可能性が非常に高い．
通常，健康な人の場合，血糖値の上昇にともない適切な量のインスリンが分泌されるため，食後2 時間程度で 140 mg/dL 未満まで低下する（血糖値の正常範囲は 70～140 mg/dL）．しかし，糖尿病予備軍の場合，インスリンが分泌されていても正常に働かなくなることによる「食後高血糖」が起こる．そのため，糖尿病予防や早期発見において，しかし，この研究では，食事量は考慮しているが食血糖値の予測が有意義であるといえる．血糖値の事の糖質量までは考慮していないため，血糖値の測定予測が可能となれば，糖質を控える食事に変えるに一定の誤差が生じるといった問題点がある．また，等，食生活を変えることにより血糖値をコントロ穿刺型の血糖値測定値を用いたことにより，血糖値測ールすることが可能となる．

定のため，数時間ごとに穿刺が必要，被験者への負担

本研究では，血糖値を上げる要因を食事の種類の分類から特定し，最終的に糖尿病を予防したい成人に向けた血糖値コントロールのための予測モデルの作成を目指す．
代表的な既存手法である杉田らの研究[2]では，食事・行動履歴から血糖値と空腹度を推定している．この研究では，推定モデルの構築において，従来の穿刺型の血糖値測定器を用いたため，定期的な穿刺により，離散的なデータしか得られないという問題がある．
本研究では，この問題を解決するため，血糖値測定用専用センサである Freestyle リブレを一定期間（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できるため，より高精度な予測が可能になると考えられる．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も可能となると考える．本研究では，血糖値予測モデルの作成に向け，データセット作成のためのデータ収集と分析を行った．

2. 関連研究が大きいといった問題もある．
2-2. データマイニングを用いた血糖値測定

山口らの研究[3]では，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．
しかし，この研究では，ユーザの翌朝の血糖値しか推定できない点，及び，データマイニングに際して血糖値だけではなく，代謝率や代謝率測定モニタ，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．
2-3. 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

Plis らの研究[4]では，連続グルコースモニタリングシステムを用いて 5 人の 1 型糖尿病患者から血糖値のデータセットを作成し，食事のタイミング，糖質量，2-1. 食事・行動履歴に基づく空腹度推定

杉田らの研究[2]では，単一の被験者に対して約一週間穿刺型の血糖値測定器を用いて定期的に測り，主観的な空腹度と関連付け，食事・行動履歴をもとに血糖値を予測する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ている．単一被験者を対象としたこの実験では，食事・行動情報の記録に合わせて 1 日に計食事の組成，頻度を特徴量とする機械学習により血糖値の予測を行い，低血糖になる 30 分前の時刻を導出している．その結果，低血糖時の 30 分前の予測を 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，また，精度が高くない点が挙げられる．
2-4. 本研究の課題

4 回の測定を行っている．ここで計測した実際の血糖関連研究の問題点として，離散的なデータしか得ら値をグラウンドトゥルースとし実験におけるパラメーれない点，及び，推定モデル作成の際に食事のカロリタとの比較を行っており，また，食事・行動情報の記ーのみしか考慮されていない点が挙げられた．本研究

録は記録シートを用意し適宜シート上に記入している．

では，これらの問題を解決するため，連続的なデータ

なお，実験においては食事情報・行動情報の他に，計が得られるよう，リアルタイムで血糖値を測定し，か測時の空腹感の強さの 5 段階評価値し，摂取した食事つ血糖値へ影響を及ぼすと考えられる GI 値（Glycemicのカロリーや，計測時の体調の良さの 5 段階評価値をパラメータとして取り入れた．

Index）を，血糖値予測におけるデータベース構築のための要素として有効であるかを検討する．

#  "!

 

(a) Freestyle リブレリーダ (b) Freestyle リブレセンサ
図１ Freestyle リブレ 

3-3. 血糖値の予測手法

本提案では，血糖値予測の際に機械学習を用いる．
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
図 2 提案システム概要図

3. 提案手法

血糖値データを収集する．
また，血糖値の測定に伴い，被験者には食事ログ（種類と時間）と基礎代謝を記入してもらう．被験者の食事情報，例えば，食事時間，食事内容または食品の血糖値上昇指数を表す GI 値を

3-1. 概要

本研究では，関連研究の問題を解決するため，図 1

特徴量として入力し，回帰的に血糖値の予測を行う機
械学習を適用することにより，非侵襲的に血糖値の予に示すような，負担の少ない血糖値測定器である測を行う．

Freestyle リブレを用いて，約 2 週間分の継続的な血糖3-4. GI 値値データを取得するとともに，食事ログを取得する．
図 2 に提案システムの概要図を示す．得られた情報から特徴量を抽出し，機械学習にて血糖値を予測する．
最終的には，予測された血糖値データから，血糖値の過剰な上昇を抑制する食事や行動を推薦するシステム

本研究では，血糖値に影響を及ぼす大きな要因の一つとして，GI 値を考慮した．GI 値は，以下の式により示される．
𝐺𝐼 =検査飼料を糖質 50𝑔摂取した時の𝐴𝑈𝐶 血糖値曲線下面積 ×100の開発を最終目標とする．なお，本稿における提案手

基準食を糖質 50𝑔分摂取した時の𝐴𝑈𝐶

法は，血糖値予測のための基礎的な手法であり，予備一般的に，GI 値が高いほど血糖値が上昇しやすいとさ実験に基づきより詳細な手法を検討する必要があるとれているが，Foster らの研究[5]によると，肉類，魚類，考えている．

や芋類を除く野菜には，炭水化物はほとんど含まれな

3-2. 使用機器いため，GI 値が極めて少ないとされている．表 1 にシ

本研究では，図 1(a)に示すような Freestyle リブレセンサと図 1(b)に示すような Freestyle リブレセンサを使用する．センサは，ほとんど痛みの伴わない 500 円玉サイズ（3cm 程度）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

ドニー大学の Search for the Glycemic Index [5]と Foster[6]を参考とした GI 値の一例を示す．

4. 予備実験
4-1. 実験方法

中のグルコース濃度を 24 時間連続的に測定できる．

本研究では，倫理審査委員会での承認（承認番号

また，センサにリーダをかざし，近距離無線通信によ2019-M-2）のもと，血糖値予測モデルの構築にあたっ

り読み取ることで，測定した間質液中のグルコース濃ての予備実験を行なった．予備実験では，約 2 週間糖度の値や変動パターンをリーダの液晶画面上に表示で尿病患者でない成人 4 名（男性：3 名 女性：1 名）をきる．この時，リーダの液晶画面上には，間質液中の対象に，血糖値データや食事情報・身体データ・運動グルコース濃度を血糖値に変換した値が表示される．

データ等，ライフログデータを収集した．
本実験では，以上のように，Freestyle リブレは，従来の穿刺型血被験者のライフログの中でも，食事の摂取カロリーや糖値測定機器の問題点を解決できる機器として，非常GI 値が，血糖値に影響を及ぼすのかどうか，また，そに有用であると考える．

れらがデータセットとして有効かどうかを検証した．

4-2. 実験結果

図 3 被験者 A の血糖値推移

図 4 被験者 B の血糖値推移

図 5 被験者 C の血糖値推移

図 6 被験者 D の血糖値推移②①③

図 7 被験者 A の血糖値推移と食事ログ①③②

図 8 被験者 B の血糖値推移と食事ログ①②

図 9 被験者 C の血糖値推移と食事ログ①②

図 10 被験者 D の血糖値推移と食事ログ③

図 11 各被験者の血糖値の平均値と標準偏差? E @D>
@D>

①



=A6,&(C)- ;)..&$

-B/,

②

③

+."-).'-



52:34".

7089









1<.!%*#.*.

GI


1400

90

1200

80
7060

800

GI

kcal

1000

600
400

50
40
30
20
10200

00A

B

C

A

D

B

C

D











図 12 摂取カロリー換算グラフ

図 13 GI 値換算グラフ

図 3 から図 6 に約 2 週間計測した血糖値データを示

については，被験者 B が最も高く，標準偏差についてす．ここでは，一般的に食後高血糖時の値である 140は，被験者 D が最も大きいことがわかった．さらに，mg/dL を赤線，低血糖時の 70 mg/dL を黒線で示すこと

表 2 の各被験者の食事ログを摂取カロリーに換算したにより，実験期間中の血糖値の変化を明示した．
また，グラフ（図 12）と表 2 をもとに，①〜③の各食事に含

被験者 4 名の中で最も高頻度で血糖値が上昇している

まれる食品の最大の GI 値を食事の GI 値として換算しのが被験者 B であり，対照的に，最も低頻度であるのたグラフ（図 13）を作成した．これらに示すように，が被験者 C であることがわかった．次いで，図 7 から被験者の血糖値の変化は，摂取カロリーよりも GI 値

図 10 に，各被験者の血糖値データで高い値を記録しとの間に関連性が見られることが分かった．

た 1 日の食事ログを示す．表 2 の食事ログより，各被4-3. 考察験者とも白米を含む食事を摂取した場合において，最も血糖値が上昇していることがわかった．また，図 11に各被験者の平均値と標準偏差を示す．血糖値の平均

今回の実験では，Freestyle リブレの使用による連続データの取得により，男性 3 名（A，B，C）と女性 1名（D）を含む被験者 4 名を対象として，血糖値デー

タと食事ログの関係性を分析した．図 9 より，同性間用し予測モデルを作成するにあたって，ニューラルネで平均の差はほとんど見られなかったが，異性間でのットワークやランダムフォレスト等が有効であると考データに差が見られた．しかし，本実験では，被験者えられる．また，今回食事ログをアナログ的手法で収が少なく，平均の差が性差によるものなのかを十分に集したが，今後，被験者数を約 20 名募集して実験を行検討できなかったため，今後は女性の被験者を増やし，う予定であるため，食事ログを簡易に収集するための統計的検定手法を用いて調べる必要がある．また，食アプリを作成する予定である．

後の約 1 時間後に血糖値のピークを迎えるという特徴より，食事の内容に白米を含む場合，血糖値が急激に上昇することがわかった．また，血糖値は摂取カロリーよりも GI 値に依存する傾向があることがわかった．

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．

このことから，GI 値は機械学習で予測モデルを作成する際の特徴量として有用と考える．今後は，基礎代謝参考文献

量だけでなく，睡眠時間や活動量，ストレスの程度な[1] 厚生労働省: 平成 28 年国民健康・栄養調査報

ど，他の生体センシングから得られる特徴量と血糖値増減の関係を分析し，予測モデルに有用な特徴量の検告，2017．
[2] 杉田敢，諏訪博彦，荒川豊，安本慶一: 食事・行討を行いたい．

動履歴に基づく非侵襲的空腹度推定手法，
2015 年

加えて，食後高血糖が予測された場合には，アラー度情報処理学会関西支部 支部大会 講演論文集,

トを通知するだけでなく，食事制限や血糖値を下げるための行動が推薦できるように，血糖値を下げるため

Vol.2015，2015．
[3] M．Yamaguchi，S．Kanbe，et. al.： Trend estimationの食事制限の通知方法の検討や血糖値増減に影響を与of blood glucose level fluctuations based on data mining，える行動に関する分析を行う必要がある．

In The 7th world multiconference on systemics,

今回のデータ収集で得られた図 5 と図 8 より，被験者 A と被験者 D に食後高血糖の状態が見られたこと

cybernetics and informatics, pp.86-91, 2013.
[4]

Plis, Kevin, et al: A machine learning approach toから，糖尿病予防の観点から糖尿病患者ではない成人

predictingに対する血糖値のコントロールは十分意義あるものとmanagement，Workshops at the Twenty-Eighth AAAI

考える．

Conference on Artificial Intelligence, 2014.

6. まとめ本研究では，血糖値予測モデルの構築にあたっての予備実験を行なった．予備実験では，約 2 週間糖尿病患者でない成人 4 名から血糖値データや食事情報を収集し，摂取カロリーや GI 値がデータベース構築において有効かどうかを検証した．その結果，全ての被験者が GI 値の高い白米を含む食事を摂取した後に高い血糖値を記録したため，食事情報において摂取カロリーよりも GI 値の方が血糖値に影響を及ぼすことがわ
かり，予測モデルの際の特徴量として有効であることがわかった．また，被験者 A と被験者 D に食後高血糖の状態が見られたため，糖尿病予防の観点から血糖値のコントロールは必要不可欠であることがわかった．
今回の実験では，血糖値のデータが非線形であることが明確にわかった．今後，機械学習を使用するにあたって特徴量の抽出が必要不可欠だが，食事ログより得られる GI 値だけでなく，血糖値を下げる行動のデータ収集をする予定である．また，今後機械学習を使

[5]

blood

glucoselevelsfordiabetes

Wolever, Thomas MS, et. al.: The glycemic index:
methodologyan clinical implications. The American
journal of clinical nutrition 54.5, pp.846-854, 1991.

[6]

Foster-Powell, Kaye, et. al.: International table ofglycemic index and glycemic load values The
American journal of clinical nutrition 76.1, 2002.