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サイエンス

ラボで実証済み。広告で主張するだけではありません。

このスキャナーはrPPG(遠隔光電脈波法)を基盤とし、AI・コンピュータビジョン・機械学習モデルをデバイスのNeural Engine上で動作させることで、通常の動画からバイタルサインを読み取ります。この技術は大学のレーザー研究室で発見され、MITで成熟し、世界中の入院患者を対象に検証されました。以下に実際の研究データを数値とともに掲載していますので、ご自身でご確認ください。

33 件の査読済み研究2008年から2026年にわたる研究FDA認可 3件心電図(ECG)との比較検証済み

技術の起源

世界の研究機関から生まれた技術。

UC Irvine, Beckman Laser Institute

2008年、通常のカメラが部屋の中から離れた場所で皮膚の脈波を読み取れることを発見しました。

MIT Media Lab

その発見をウェブカメラによる心拍数・呼吸・HRV計測へと応用し、医療センサーとの比較検証を実施しました。

University of Oxford

集中治療室および新生児病棟の実際の患者においても、カメラによるバイタル計測が有効であることを実証しました。

Philips Research & TU Eindhoven

動作に強いCHROMおよびPOSアルゴリズムを開発し、体動時でも計測精度を維持できるようにしました。

Microsoft Research

カメラの計測精度を専用センサーレベルへと引き上げるディープラーニングモデルを先駆的に開発しました。

Tsinghua, Oulu, USTB, HKUST

トランスフォーマーおよび状態空間モデルを牽引し、毎年新たな精度記録を更新し続けています。

rPPGとは?

脈拍が肌の色を変える。

心臓が拍動するたびに、血液の波が皮膚のすぐ下にある血管を通ります。その血液はわずかに多くの緑色光を吸収するため、拍動のたびに肌の色が微妙に濃くなったり薄くなったりします。

肉眼では捉えられませんが、カメラなら捉えられ、AIがそれを読み取れます。光電脈波法(PPG)は、病院の指先クリップやスマートウォッチの脈拍センサーと同じ光学的手法です。遠隔PPGはそれを離れた距離から、接触なしで、顔の動画だけで実現します。

血液量脈波

AIは一枚の顔動画からこの波形を復元し、そこから数十種類のバイタルサインを算出します。

スキャンの仕組み

カメラからバイオマーカーへ。

1

キャプチャ

前面のRGBカメラが高フレームレートで顔の肌色の微妙な変化を記録し、環境光センサーが露出を補正します。

2

トラッキング

コンピュータビジョンが赤外線深度センシングの補助により数百の顔のランドマークを追跡し、クリーンな肌の領域を抽出して、動きや照明ノイズを除去します。

3

抽出

信号処理と機械学習モデルが、色情報の生データから血流量脈波(BVP波形)を復元します。

4

計測

デバイスのNeural Engine上のAIモデルが脈波のピークとリズムを解析し、心拍数・HRV・呼吸数などを算出します。

エビデンス

オープンな研究データ。

種類別にグループ化し、信頼度を表示しています。心拍数、HRV、呼吸数は十分に検証済みです。SpO2は研究が進行中、血圧は実験段階です。各カードから出典にアクセスできます。

基礎研究と最先端研究

2008年の発見から、現在のトランスフォーマーおよび状態空間モデルまで。この分野は年々進化しています。

臨床検証

2024年から2026年にかけての研究を含め、病院・ICU・遠隔医療・クリニックにて実際の患者を対象にテスト済みです。

レビュー、メタアナリシス、ベンチマーク

複数の研究を統合・評価した最も強力なエビデンス層に加え、公開ベンチマークおよびフェアネス監査も実施しています。

限界について、正直に。

  • 顔スキャンによるバイタル測定は、傾向を把握するためのウェルネスツールです。診断を目的とするものではなく、医療的ケアの代替となるものでもありません。
  • 心拍数、HRV、呼吸数の測定精度が最も高く、血中酸素は発展段階、血圧は実験的段階にあります。
  • 照明、動き、カメラの品質が結果に影響します。明るく均一な光の下で静止することで、最良の測定値が得られます。
  • 血糖値、コレステロール、血液成分を臨床的事実として測定することは主張しておりません。科学的根拠が初期段階の項目には「エマージング」と表示します。

参考文献

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