アジア高齢化社会に必要な遠隔予防医療サービスの効果検証研究
代表研究者
共同研究者
共同研究者

横田 文彦
アシル・アハメッド
アンドレアスタ・メリアラ

九州大学アジアオセアニア研究教育機構・准教授
九州大学システム情報学府・准教授
ガジャマダ大学医学部・教授

1 序文
1-1 : 本研究の必要性
急速な高齢化と生活習慣病の増加は 2060 年以降アジア途上国地域全体において深刻な社会問題になると推測され(図 1)、ウィズ・ポストコロナ時代において ICT や AI 技術を用いたモバイル健診や遠隔医療サービスによる日本のアジア全体における役割が注目されている。しかし、科学技術の地域ごとの多様な社会構造への理解を欠いた社会への組み込みは、その信頼と正当性を喪失させる。

図 1: アジア諸国の急速な高齢化率（65 歳以上）の推移予測(データ引用：UN, World Population Prospects: The 2015 Revision, Estimated Ratio of Over-65 Population in Asia)

本研究はこれらの課題を克服すべく、ウィズ・ポストコロナ時代におけるモバイル健診と遠隔医療通信技術をアジア社会で広く発展・普及させるため、科学界の枠を超え、研究者が社会のステークホルダーと協働し、問題解決型研究を持続可能な社会実装に繋げるとされるトランスディシプリナリー(TD)アプローチを用いる。TD アプローチによる ICT や AI を使った遠隔予防医療通信システム研究のほとんどが、欧米の先進国による概念的枠組み、構造デザイン・開発、費用効果などに関するものであり 1)、特にアジア地域社会のユーザー(患者)からの視座に基づいたサービス信頼性・有効性に関するエビデンスは未だ不十分である。国内研究においては 2050 年以降予測されているアジア総高齢化社会を見据えた遠隔医療通信サービスの TD 事例研究はほとんど実施されておらず、アジアに先駆け今から 30 年後を予測した実践的・経験的エビデンスの蓄積が必要である 2)。血圧、血糖値、慎重・体重など、モバイル健診サービス実施から得られるデータから高血圧症、糖尿病、肥満などの有病率や服薬率、またコロナ禍におけるマスク使用率などを解析する。これらの学術的エビデンスを示すことによってサービス・ユーザー（患者）の健康意識などを得られ、アジア遠隔医療通信サービスの実行可能性の探索と、長期的にベスト・プラクティス・モデルの構築を目指す。

図 2: PHC システム (AI と ICT を使ったモバイル健診と遠隔予防医療通信・健診サービス)

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1-2: 本研究の意義
本研究は以下の 3 点において意義があり、将来のインドネシア、マレーシア、さらにアジア総高齢化社会に必要である。
(1) アジア地域に必要とされるモバイル健診と遠隔予防医療通信サービスのベスト・プラクティ
ス・モデルの構築
(a)
(b)

(c)

生活習慣病が一層深刻になることが予測されるアジア新興国・途上国（インドネシアやマレーシア）において遠隔予防医療通信サービスのニーズが高まり経済効果が期待できる。
SDGs (持続可能な開発目標) に取り組んでいる先進国自治体・企業等においても製品・サービスの事業が波及する社会的効果が期待できる。また、インドネシアやマレーシアをはじめアジア地域の大学・企業と日本国内の大学・企業・自治体から研究終了後 3 年以内に協力関係を築く。
海外共同研究のそれぞれのチーム内に若手の分担者や協力者が多く、協力実施することで知識や経験を積み、将来、持続的・自発的に予防医療通信を進めてもらうことに加え、新たなネットワークを構築して次の課題に関する国際共同研究につなげる。

(2) 遠隔サービス受診者からのデータに基づく学術的エビデンス：本研究から以下の新たな学術的エビデンスが生まれる。
(a)

(b)

(c)

1-3:

遠隔医療を受診する人のうちで、自身が高血圧、糖尿病などの生活習慣病に罹患していることを認知している者の率（自己認知率）、および罹患者の服薬率が向上し、服薬治療のため症状が正常にコントロールされ、合併症や重症化率は受診後に改善する。したがって、産学官協働による現地ニーズに適した遠隔予防医療サービスは、対策実施地域における人々の健康を向上させ有効である。
AI や ICT を活用した遠隔予防医療通信サービスへの関心や受診希望は、実際に最低１回受診を経験することにより徐々に向上する。また、サービス信頼度・受容度は現地ユーザーのニーズを重視するサービスを提供することにより向上する。
パンデミック時のマスク着用行動と糖尿病の自己認知率の関係を明らかにすることで、将来起こりえるパンデミック時のマスク着用率の向上に貢献しうる。
本研究の学術的意義

高度情報化社会の時代において、実社会における科学者の役割も大きな転換点を迎えている。科学界の枠を超え、研究者がサービスユーザーである地域住民を含めた社会のステークホルダーと協働し、問題解決型研究を計画・実施・普及させていくトランスディシプリナリー(TD)アプローチが存在感を増している 1)。しかし、情報通信技術(ICT)を使い、遠隔で医師が患者にサービスを提供する遠隔予防医療システム研究のほとんどが、その概念的枠組み、構造デザイン、システム開発、費用効果などに関するもので、実社会のユーザー(患者)からの視座に基づいたサービス信頼性・有効性に関する学術的エビデンスは未だ不十分である 1,2)。またこれら遠隔予防医療サービスの効果を体系的に検証している研究の多くは欧米の先進国によるものであり、特にアジアにおいての異分野融合の TD ア
プローチによる研究はほぼ皆無である 3)。2060 年までにアジア地域全体において急速な高齢化に伴う生活習慣病がより深刻な社会問題になると予測され 4,5)、高度科学技術社会において患者から信頼される遠隔予防医療サービスは今後の重要な活動とされる。このように生活習慣病予防のための遠隔予防医療サービスの有効性と信頼性に関する以下の問いに答えるための学術的エビデンスが急務とされる。本研究により、2020 年～現在までのウィズ・ポストコロナ時代において「モバイル健診と遠隔予防医療サービス（1.問診、2.健診、3.結果配布、4.遠隔予防医療相談）を受診した患者の生活習慣病の有病率、自己認知率、またマスク着用と糖尿病自己認知率との関連を明らかにできる。

1-4:

これまでの研究活動

研究代表者らは、九州大学・持続可能な社会のための決断科学センターが採択された FE 研究事業
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「環境・災害・健康・統治・人間科学の連携による問題解決型 TD 研究」を 2014 年から実施している。インドネシアやマレーシアをはじめ、バングラディッシュ、インド、タイにおいて 10 年以上の疫学フィールド調査研究の経験をもつ。2018 年 10 月現在までにこれらアジア途上国にて 45,000 人以
上が PHC による遠隔予防医療サービスを受診しており、その成果は以下研究業績リストに記載する。
これら成果の概要を以下①から⑤に示す。
①②③④⑤⑥⑦

バングラディッシュにおける研究では、遠隔予防医療サービス受診者において、2 回目に受診した患者のヘモグロビン、血圧、血糖値に改善がみられた 11, 12)。
バングラディッシュ農村部の糖尿病患者において、35％が高血圧と蛋白尿症の合併症を併発していたことを明らかにした 11)。
インドの PHC 研究事業において現地ステークホルダーとの協働(TD 研究)に必要な要因を明らかにした 12)。
バングラディッシュにおける PHC の利用に関連のある要素の中で家族・友人・知人らによる紹介・斡旋・仲介と PHC に対する信頼感が最も有意な関連性を示した 13, 14)。
バングラディッシュ農村部において糖尿病は比較的体型が細身の住民にも有意な関連性が示された 10, 11)。
バングラディッシュにおける約 17,000 の予防医療サービス受診者から電子化された健診・問診データを適用し、80％以上という高い精度で糖尿病や高血圧発症を予測できることを明らかにした 9)。
PHC サービスを受診したインドの工場従業員(258 名)の 41％(106 名)が高血圧症であった。41％と高い罹患率であったにもかかわらず、自分が高血圧症であると認知していた(気づいていた)患
者は 21％しかおらず、降圧薬を服用していた患者は 19％、さらに血圧が正常にコントロールされていた患者はわずか 5％であった 6）。

2 方法
2-1: 研究デザイン、対象地、対象者
研究方法は疫学的調査であり、実施期間は 2020 年 4 月から 2023 年 3 月であった(図 3)。本研究対象者は調査参加同意書にサインしているインドネシア・中央ジャバにあるジョグジャカルタ地域(図 4)における一般住民で、PHC によるモバイル健診と遠隔医療サービスを受診した約 300 名である。また、マレーシア・サバ州(図 5)の一般住民 1400 名にも同様の PHC によるモバイル健診と遠隔医療を実施した。

70000

60000

50000

Survey

40000

30000

20000

10000

2020

図 3: データ収集期間

2021

JunMarDec

Sep

JunMarDecSepJunMar02022（インドネシアでのコロナ第１波期間中の 2021 年 2 月）

情報元：https://covid19.who.int/WHO-COVID-19-global-data.csv
2022 年 6 月 6 日にアクセス: 縦軸＝インドネシアのコロナ感染者数、横軸＝年月

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図 4: 本研究対象地域①インドネシア中央ジャバにあるジョグジャカルタ地域の一般住民

図 5：本研究対象地域②マレーシア・サバ州の一般住民
2-2: データ収集プロセス
図 6 に示すとおり、本研究のデータ収集プロセスは以下の通りとりである。①受付登録、②問診、③健診、④患者の健診データ入力、⑤結果の印刷、⑥特に問題がない患者は結果説明、⑦健康情報ブックの配布、⑧健診結果に何か問題があった患者はオンラインで医師と遠隔相談、⑨電子処方箋の印刷、⑩説明と次回健診の予約、⑪フォローアップ。受診対象者には、登録時に固有の ID 番号が与えられ、現地語に翻訳された問診票から年齢、職業などの属性、病歴、服薬歴、遠隔予防医療サービス信頼度等に関する質問が問われる。次に健診で血圧、血糖値、総コレステロール値を含む検査・測定、さらに AIを活用した眼底検査も実施された。健診結果は重症度に基づいて(1)健康=緑, (2)注意=黄, (3)要治療=橙, (4)緊急=赤の 4 段階(色)に自動分類され、その場で患者に配布される。緑以外の受診者は保健指導を受け、さらに橙と赤の患者は市内の病院に待機する医師とスカイプを使った遠隔医療相談を受け、各国の医療ガイドラインに基づいてフォローアップを受ける。この方法で高血圧症や糖尿病などの生活習慣病の自己認知率、またマスク着用状況などの健康行動データを収集した。

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図 6: 本研究のデータ収集プロセス（PHC システムを使った健診と遠隔相談）

これらアンケート表と健診から収集されたデータは生活習慣病の有病率、認知率、マスク着用率とそれらの関連性を明らかにするために解析が行われた。
表１：質問票の項目の種類と内容
＃
123

種類
対象者の属性
健診・遠隔医療の信頼度・受容度
健康状態と生活習慣

内容
性、年齢、教育・識字率、婚姻状況など「次回も遠隔での医師との相談をしたいかどうか、その理由」など
疾病認知率・服薬率・コントロール率・合併症率、服薬中の薬、病歴、食生
活、運動量、喫煙歴、飲酒

表２：PHC 健診における測定・検査項目#
123456789101112131415

項目
体重（BMI）
身長（BMI）
腹囲
臀囲
体温
血中酸素飽和度（SpO2）
血圧
心拍不整脈
血糖値
血中ヘモグロビン
血中尿酸
総コレステロール
尿検査（尿糖・尿たんぱく・尿ウロビリノーゲン）
眼底検査

表３：健診結果のリスク表
ウエスト周囲径ウエスト－ヒップ比

異常なし(緑)男 <90cm
女 <80cm
男 <0.90
女 <0.85

要注意(黄)
≧90cm
≧80cm
≧0.90
≧0.85

要治療(橙)

要緊急対応(赤)公益財団法人電気通信普及財団
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異常なし(緑)<25<140<90<100mg/dl<140mg/dl
10≦<172≦<6140≦<180

要注意(黄)
25≦<30140≦<16090≦<100100≦<126140≦<20010≦<126≦<7180≦
<200

陰性・±
陰性・±
正常

≧＋

脈拍

60≦ <10050≦ <60100≦ <120

不整脈
体温
SpO2なし<37℃≧96%

体格指数（BMI）
血圧(mmHg)
空腹時血糖
随時血糖
血中ヘモグロビン
血中尿酸
総コレステロール
検尿
蛋白糖
ウロビリノーゲン

要治療(橙)
30≦<35160≦<180100≦<110≧126mg/dl≧200mg/dl≦12mg/dl≧7mg/dl≧200mg/dl

要緊急対応(赤)
35≦
180≦
110≦
≧200mg/dl≧300mg/dl≦10mg/dl≧10mg/dl≧220mg/dl≧＋
陽性

37℃≦ <37.5℃
93≦<96<50 120≦あり
37.5℃≦
90≦<93<90%

表４：アウトカムと独立変数のリスト#1

種類
１次・アウトカム

項目
糖尿病有病率、認知率・服薬率・血糖コントロール率

22 次・アウトカム

高血圧有病率、認知率・服薬率・血圧コントロール率

32 次・アウトカム

42 次・アウトカム

肥満率・新規発症率（BMI値）
マスク着用行動定義
随時血糖値 200mg/dl 以上,空腹時血糖値
126mg/dl 以上（発育曲線の標準範囲から外れる場合を、不全とする）
収縮期血圧 140mmHg 以上, 拡張期血圧
90mmHg 以上

BMI25kg/m2 以上

カテゴリー
ある、なし

ある、なし

ある、なし

過去 30 日間、外出時にどのくらい頻繁にマスクを着用したか。

1.
2.
3.
4.

いつも
しばしば時々まったくしない

試験対象者にとっての経済的負担あるいは謝礼等は特になかったが、健診を無料で受診でき、自分の健康状態を知ることができる面においてメリットがある。

倫理的事項
研究対象者に対する倫理的配慮＊ 本研究に関与する全ての者は「ヘルシンキ宣言」（2013 年・第 64 回世界医師会フォルタレザ総会改訂版）及び「人を対象とする医学系試験に関する倫理指針」（平成 26 年文部科学省・厚生労働省告示第 3 号）に従う。
＊ また、本研究はインドネシアとマレーシアの医学研究の倫理ガイドラインに沿って実施された。
＊ 健康に効果があると想定される健診を行わないグループを入れること、および健診の結果治療が必要と考えられるグループに対して遠隔診療を提供しないことは倫理的に問題があるため、ランダム化比較試験とはしない。
＊ 対象者全員に対して、健診の実施(介入研究)に対する説明を行い、健診、問診、医師による診療相談などに関するサービス提供と、得た生体情報・病歴情報・介入情報を九州大学が解析に用いることに対する同意書を取得する。非識字者に対しては、口頭で説明を行い、代筆による承認を得る。

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インフォームド・コンセント等の取得
１）実施方法インフォームド・コンセントを受ける対象：研究に参加する対象者。
①

研究参加者は、調査に際して研究趣旨・内容に関する文書にて、調査の目的、実施方法についての説明を受ける。
②

研究趣旨・内容に関する文書には以下のことを明記する：協力の是非は個人の自由意思によるものであり、同意しなくても何ら不利益を受けないこと、研究協力は途中でいつでもやめることができること、聞き取り調査の結果の記入は無記名で行い個人は特定されないこと。研究の参加への意思は同意書の提出を持って同意したものとみなされること。
③

研究参加者は同意書に署名を得る。

④

研究趣旨・内容に関する説明では、以下のことをわかりやすい言葉で説明を受ける。

協力の是非は個人の自由意思によるものであり、同意しなくても何ら不利益を受けないこと、研究協力は途中でいつでもやめることができること、聞き取り調査の結果の記入は無記名で行い個人は特定されないこと。研究の参加への意思は同意の意志を持って同意したものとみなされること。

個人情報等の取扱い
現地での登録、健診、問診で得た個人情報は研究専用のパソコン内に保管された。これらのデータにアクセスするためにはパスワードが必要でデータ・マネジャー以外はアクセスできないように個人情報を保護する。データの解析にあたっては、インドネシア・ガジャマダ大学とマレーシア大学・サバ校から氏名・住所などの個人を特定できる情報を取り除いたデータ（匿名化されたデータ）の提供を受け、解析に供する。当該研究課題の範囲外で使用する可能性はない。

結果は以下の論文３編、また国際学会において 3 編発表された。

１． 論文
1. Wulandari H, Lazuardi L, Majid N, Yokota F, Sanjaya GY, Dewi TS, Meliala A, Islam
RM and Nakashima N, Potential Improvement of Portable Health Clinic forCommunity Health Service to Control Non-Communicable Disease in Indonesia,
Applied Sciences, 10.3390/app13031623, 2023.01.
2. Pang N, Lasimbang HB, Hijazi MHA, Hamild MNB, Dris MAB, Shoesmith W, IslamRM, Nakashima N, Yokota F. HUM Ohidas Toolkit, the PHC, and HUMS Tanya
Pakar: A multi-level, vertically integrated digital health Promotion, Primary
Prevention and telemedicine provision programme, Azerbaijan Medical Journal,2022.02.
3. Islam R, Yokota F, Nishikitani M, Kikuchi K, Sato Y, Izukura R, Rahman MM,
Chowdhury MR, Ahmed A and Nakashima N. “Portable health clinic COVID-19
system for remote patient follow-up ensuring clinical safety”. Journal of Computer
Methods

andProgramsinBiomedicine

Update,2(2022).

Doi:

10.1016/j.cmpbup.2022.100061

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２．学会発表
1. Wulandari H, Lazuardi L, Majid N, Yokota F, Sanjaya GY, Dewi TS, Meliala A, Islam
RM and Nakashima N. “Potential Improvement of Portable Health Clinic forCommunity Health Service to Control Non-Communicable Disease in Indonesia”,
APAMI2022, Taiwan, 2022.10.
2. Yokota F, Anai A, Lazuardi L, Majid N, Wulandari H, Meliala A, Nishikitani M,Kikuchi K, Sato Y, Ikeda S, Ahmed A, Islam R and Nakashima N. “Associationsbetween Preventive Health Behaviors and Mental Disorders during the First COVID19 Wave in Indonesia”, APAMI2022, Taiwan, 2022.10
3. Yokota F, Anai A, Lazuardi L, Majid N, Wulandari H, Meliala A, Nishikitani M,
Kikuchi K, Sato Y, Ikeda S, Ahmed A, Islam R and Nakashima N. “Mask Wearing
Behavior among People who were unaware of their Diabetic Status” -A Cross
Sectional Study During the First COVID-19 Wave in Indonesia-”, ATS 2023, Nepal,
2023.34 結果
インドネシア、ジョグジャカルタ地域の一般住民 254 名から収集された健診とアンケートデータから、被験者は 20 歳から 88 歳までの平均年齢 54 歳であった。女性が 3 分の 2 以上で 67.7%であった。
糖尿病と高血圧症の有病率はそれぞれ 33.9%と 40.6%で、以前に糖尿病や高血圧症と診断されたことがあると回答した被験者の割合はそれぞれ 15.0%と 19.7%であった。BMI が 30 以上の肥満症の被験者の割合は 15.7%で、過去 30 日間（COVID-19 第 1 波時）において外出時にマスクを着用しなかったことがある被験者の割合は 10.2%であった。
表 5: .参加者の特徴 (1) N=254 名
年齢グループ
20～39 歳40～49 歳50～59 歳
60～69 歳
70 年以上性男女
教育
小学校か中学校高校
大学、大学以上
職業
個人または自営業者
専業主婦
農民
労働者公務員
退職者、無職、学生の方
喫煙_
現在喫煙していません
現在喫煙中
BMI 指数< 25 kg/m 2
25 ～ 29.9 kg/m 2 (過体重)≥ 30 kg/m 2 (肥満)
高血圧症の病歴* 1
いいえn%

3551
78
59
31

13.8
20.1
30.7
23.2
12.2

82
172

32.3
67.7

128
87
39

50.4
34.3
15.4

29109
34
32
30
20

11.4
42.9
13.4
12.6
11.8
7.9

203
51

79.9
20.1

137
77
40

53.9
30.3
15.7

2 04

8 0.3

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はい ( SBP>140 または DBP>90)
高血圧症（HTN）※ 2
いいえ
はい ( SBP>140 または DBP>90)
2 型糖尿病の病歴* 3
いいえ (空腹時 BS<126 mg/dL/7.0 mmol/L)
はい (空腹時 BS=>126 mg/dL/7.0 mmol/L)
2 型糖尿病 ※ 4
いいえ (空腹時 BS<126 mg/dL/7.0 mmol/L)
はい (空腹時 BS=>126 mg/dL/7.0 mmol/L)
外出時通常どれくらいの頻度でマスクを着用しますか?
いつも常にではありません（頻繁に、時々、決して）

50

1 9.7

151
103

59.4
40.6

216
3885.015.0

168
8666.133.9

2282689.810.2※ 1 これまでに高血圧と診断されたことがある方※ 2 調査時点で高血圧と判明した方※ 3 これまでに 2 型糖尿病と診断されたことがある方※ 4 調査時点で 2 型糖尿病であると判明した方BMI、収縮時血圧、拡張期血圧、血糖値の平均値（最小値-最高値）は 25.2(14-47)、135.0(92-220)、81.8(53-148)、127.7(43-509)であった。
表 6: 参加者の特徴 (2) N=254 名
アイテム年BMI*
収縮期血圧
拡張期血圧
血糖値

平均54.22 5.2
1 35.08 1.8
1 27.7

中央値
54.0
2 4.5
1 30.08 0.0
1 13.0

標準偏差（範囲）
13.5 (20-88)
5.3 (14-47)
2 2.0(93-220)
1 2.6(53-148)
6 1.4(43-509)

BMI=Body Mass Index

外出時にマスクを着用しなかった被験者の割合は 60 歳以上の高齢者、男性、肉体労働者・農民、退職者や無職者、また現在の喫煙者間で高い傾向がみられたが、有意な差ではなかった。今回のモバイル健診で糖尿病(血糖値 126mg/dl 以上)と診断された被験者は、糖尿病と診断されなかった被験者とくら
べ、外出時にマスクを着用しなかったことがある被験者の割合が有意に高かった（糖尿病患者＝17.4%、非糖尿病患者＝6.5%）。
今回の健診で新たに糖尿病や高血圧症と診断され、今までに気づかずにいた患者の割合はどちらも72%と高かった。また自身が以前に糖尿病や高血圧症と診断されていたにも関わらず、今回の健診で血糖値や血圧がコントロールされていなかった糖尿病患者は 63％、また高血圧症患者は 58％とそれぞれ高かった。
今回のモバイル健診で新たに自身が糖尿病と診断された被験者はそうでない被験者とくらべ、外出時にマスクを着用しなかったオッズ比が 3.13 倍有意に高かった。
表 7: 新たに判明した 2 型糖尿病に関連する因子の調整済みおよび未調整の OR および 95% CI (N=254)
調整済
95% CIP
調整前_
2 型糖尿病0.020 _
いいえ (空腹時 BS<126 mg/dL/7.0 mmol/L)11
はい (空腹時 BS=>126 mg/dL/7.0 mmol/L)
3.13
1.19～ 8.20
3.05 _

95%CI

P
0.009 _

1.33-7.02 _5 結論
これらの結果から、インドネシアの一般住民においては、自身が糖尿病や高血圧症であると気づいていなかった人が 70%以上と多くいた。気づいていないとパンデミック時のマスク着用率が低いことが明らかとなり、今後のパンデミックに備え、糖尿病の早期発見と早期治療・管理の必要性・重要性が明らかとなった。

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【参考文献】

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公益財団法人電気通信普及財団
研究調査助成報告書 第38号 2023年度