ノルウェー・トロンハイムのノルウェー科学技術大学（NTNU）の研究チームは、スマートフォンに記録した日々の頭痛日誌とウェアラブルデバイスから取得した生体データに基づき、片頭痛の発生を予測する機械学習モデルを構築している。
Cephalalgiaから25日公開されたチームの研究論文によると、片頭痛患者18人において388件の頭痛日記と、心拍数や末梢皮膚温、筋緊張をアプリベースで記録した。ここから「翌日の片頭痛発生」を予測するため、複数の標準的な機械学習アーキテクチャが構築されている。AUCに基づく性能評価は極めて優れたものではなかった一方、モバイルヘルスアプリやウェアラブルデバイスを機械学習と組み合わせることで、片頭痛を予測できる可能性を示したとしている。
研究チームは「高次元のモデリングが予測を大きく改善する可能性がある」とし、さらなる研究の継続と科学コミュニティへの研究参加を求めている。
参照論文：
Forecasting migraine with machine learning based on mobile phone diary and wearable data
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