医学研究：日常生活でのスマートフォン使用中に行う受動的心拍数モニタリング

安静時心拍数（RHR）は、心血管の健康状態と死亡率の主要なバイオマーカーであるが、それを受動的に長期追跡するには、通常はウエアラブルデバイスが必要であり、このため利用可能性が制限されている。本論文で我々は、スマートフォンの日常的な操作中に、顔動画に基づく光電式容積脈波法を用いて心拍数（HR）とRHRを受動的に測定する深層学習システムである、受動的心拍数モニタリング（PHRM）を提示する。このシステムは、485人の参加者から得た19万2353本の動画を用いて開発され、211人の参加者から得た16万2546本の動画により実験室条件および自由生活環境下で検証されたもので、この種の検証研究では、我々の知る限り最大のものである。PHRMは、我々のベンチマークにおいて最先端の手法を上回った。参照心電図と比較すると、PHRMは、皮膚の色が明るい、中程度、暗いという3つの群にわたって、HR測定で平均絶対パーセント誤差（MAPE）10％未満を達成し、業界の精度基準を満たした。各皮膚色群のMAPEは、他の皮膚色群に対して非劣性であった。PHRMで測定した日次RHRは、ウエアラブルHRトラッカーと比較して平均絶対誤差が毎分5拍未満であり、心血管疾患の既知のリスク因子と関連していた。これらの結果は、スマートフォンが、心臓の健康状態の受動的かつ公平なモニタリングを可能にする手段となり得ることを浮き彫りにしている。我々は、さらなる研究を促進するため、大規模な注釈付きスマートフォン動画データセットおよび事前学習済みHRモデルを公開する。

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