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購買データをヘルスケアに活用、買い物から病気リスクを予測する取り組み〜都の事業として、購買データから生活習慣病リスクを予測する実証実験を実施〜
[22/12/26]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
買い物データから栄養管理をするアプリ「SIRU＋（シルタス）」を運営するシルタス株式会社（本社：東京都港区、代表取締役：小原一樹、以下「当社」）は、購買データから生活習慣病リスクを予測する実証実験を実施することをお知らせいたします。
実証実験の目的
高齢化が進む日本において、健康寿命の延伸や未病・予防を目的とした取り組みの重要性が高まっています。取り組みの一環として、病気リスクを発見するために検査が必要ですが、現在、健康な人は検査をしないため、病気の早期発見は難しいという課題があります。
当社が開発、運営している「SIRU＋」は、購買データを栄養素に変換することで、日々の買い物から自動で栄養の偏りをチェックするスマートフォンアプリです。決済の履歴を栄養素に変換するので、ウェアラブルデバイスのように自動でデータを取得できます。
購買データをヘルスケアに活用する先行研究として、欧米では食料品店の販売データベースと人口統計データや健康データを関連づけて、生活習慣病を発症するリスクを検証する実験 (※1)が行われており、その有用性が認められていますが、日本国内ではほぼ行われていません。
そこで、「2022年度 第1期 PoC Ground Tokyo (※2)」の事業として、購買データから生活習慣病のリスクを予測する実証実験を実施し、誰もが日常的に行っている買い物から病気リスクを予測できるかを検証します。検証の有用性が認められれば、検査をせずとも疾病リスクの予測や未病のための適切な食のアプローチができるようになり、健康非関心層においても病気の早期発見につながります。
また、購買データは小売流通企業が各々で保持しているため、オープンなデータとして活用することが難しいという課題があります。そのため、国や自治体と連携しながら購買データをヘルスケアに活用することの有用性を検証することで、購買データの利活用を進めていき、社会課題解決の一助となることを目指します。
実証実験の概要
SIRU＋で取得した購買データならびに栄養素データと、生活習慣病検査データの相関性を分析することで、購買データから生活習慣病リスクの予測モデルが立てられるかを検証します。
【検証期間】
約2ヶ月間
【検証参加人数】
106名
【協力企業】
株式会社PROUMED（本社：東京都港区、代表取締役：池田雅臣）
【検証内容】
（１）SIRU＋連携スーパーで買い物をする、もしくは買い物した食材をSIRU＋に登録することで、購買データを栄養素に変換します
（２）株式会社PROUMEDが運営する血液検査キットで採血をし、生活習慣病リスクを算出します
（３）SIRU＋で変換された栄養素データから算出した生活習慣病リスクの予測モデルが、実際に血液検査で算出された生活習慣病リスク（生活習慣病13項目(※3)の数値）に対して相関するか検証します
[画像1: https://prtimes.jp/i/31233/55/resize/d31233-55-2c88dc783aba4ec46d56-0.png ]
(※1) Farshideh Einsele 、Leila Sadeghi、Helena Jenzer、Rolf Ingold “A Study about Discovery of Critical Food Consumption Patterns Linked with Lifestyle Diseases using Data Mining Methods” January 2015 Conference: HealthInf 2015, BIOSTEC - International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and TechnologiesAt: LisbonVolume: 2015
( https://www.researchgate.net/publication/271445698_A_Study_about_Discovery_of_Critical_Food_Consumption_Patterns_Linked_with_Lifestyle_Diseases_using_Data_Mining_Methods )
(※2) 東京都が実施している、新たなビジネス領域で大きな成長を志向するスタートアップ企業の実証実験を支援する「東京都スタートアップ社会実装促進事業（PoC Ground Tokyo）」
(※3) 生活習慣病検査の13項目「総たんぱく(TP) 、アルブミン(ALB) 、AST(GOT) 、ALT(GPT) 、γ-GTP 、総コレステロール(TC) 、中性脂肪(TG)、HDL-コレステロール(HDL-C)、LDL-コレステロール(LDL-C)、尿酸(UA)、クレアチニン(CRE)、尿素窒素(BUN)、HbA1c 」
「SIRU＋（シルタス）」とは
[画像2: https://prtimes.jp/i/31233/55/resize/d31233-55-2788c8f6c35d5c7a4657-1.png ]
「SIRU＋」（https://sirutasu.com/）は、買い物データを自動で栄養分析し、栄養バランスが整う食材やレシピ
を提案するスマホアプリ。繰り返し利用することで、食の好みをアプリが機械学習し、個人の食生活に合わせて最適な買い物を提案します。日常生活の一部である買い物から健康的な食生活を目指す「頑張らないヘルスケアアプリ」です。2020年4月に食材入力機能を追加し、対象スーパー以外で購入した食品なども登録できます。
会社概要
会社名：シルタス株式会社 SIRUTASU Inc.
所在地：〒106-0032 東京都港区六本木５丁目９−２０ 六本木イグノポール 5F
代表取締役：小原 一樹
会社URL：https://corp.sirutasu.com/
事業内容：買い物データから食事管理をするアプリ「SIRU＋」のシステム開発と、「SIRU＋」を活用したデータマーケティング
設立：2016年11月
資本金：5億9500万円（資本準備金含む）
実証実験の目的
高齢化が進む日本において、健康寿命の延伸や未病・予防を目的とした取り組みの重要性が高まっています。取り組みの一環として、病気リスクを発見するために検査が必要ですが、現在、健康な人は検査をしないため、病気の早期発見は難しいという課題があります。
当社が開発、運営している「SIRU＋」は、購買データを栄養素に変換することで、日々の買い物から自動で栄養の偏りをチェックするスマートフォンアプリです。決済の履歴を栄養素に変換するので、ウェアラブルデバイスのように自動でデータを取得できます。
購買データをヘルスケアに活用する先行研究として、欧米では食料品店の販売データベースと人口統計データや健康データを関連づけて、生活習慣病を発症するリスクを検証する実験 (※1)が行われており、その有用性が認められていますが、日本国内ではほぼ行われていません。
そこで、「2022年度 第1期 PoC Ground Tokyo (※2)」の事業として、購買データから生活習慣病のリスクを予測する実証実験を実施し、誰もが日常的に行っている買い物から病気リスクを予測できるかを検証します。検証の有用性が認められれば、検査をせずとも疾病リスクの予測や未病のための適切な食のアプローチができるようになり、健康非関心層においても病気の早期発見につながります。
また、購買データは小売流通企業が各々で保持しているため、オープンなデータとして活用することが難しいという課題があります。そのため、国や自治体と連携しながら購買データをヘルスケアに活用することの有用性を検証することで、購買データの利活用を進めていき、社会課題解決の一助となることを目指します。
実証実験の概要
SIRU＋で取得した購買データならびに栄養素データと、生活習慣病検査データの相関性を分析することで、購買データから生活習慣病リスクの予測モデルが立てられるかを検証します。
【検証期間】
約2ヶ月間
【検証参加人数】
106名
【協力企業】
株式会社PROUMED（本社：東京都港区、代表取締役：池田雅臣）
【検証内容】
（１）SIRU＋連携スーパーで買い物をする、もしくは買い物した食材をSIRU＋に登録することで、購買データを栄養素に変換します
（２）株式会社PROUMEDが運営する血液検査キットで採血をし、生活習慣病リスクを算出します
（３）SIRU＋で変換された栄養素データから算出した生活習慣病リスクの予測モデルが、実際に血液検査で算出された生活習慣病リスク（生活習慣病13項目(※3)の数値）に対して相関するか検証します
[画像1: https://prtimes.jp/i/31233/55/resize/d31233-55-2c88dc783aba4ec46d56-0.png ]
(※1) Farshideh Einsele 、Leila Sadeghi、Helena Jenzer、Rolf Ingold “A Study about Discovery of Critical Food Consumption Patterns Linked with Lifestyle Diseases using Data Mining Methods” January 2015 Conference: HealthInf 2015, BIOSTEC - International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and TechnologiesAt: LisbonVolume: 2015
( https://www.researchgate.net/publication/271445698_A_Study_about_Discovery_of_Critical_Food_Consumption_Patterns_Linked_with_Lifestyle_Diseases_using_Data_Mining_Methods )
(※2) 東京都が実施している、新たなビジネス領域で大きな成長を志向するスタートアップ企業の実証実験を支援する「東京都スタートアップ社会実装促進事業（PoC Ground Tokyo）」
(※3) 生活習慣病検査の13項目「総たんぱく(TP) 、アルブミン(ALB) 、AST(GOT) 、ALT(GPT) 、γ-GTP 、総コレステロール(TC) 、中性脂肪(TG)、HDL-コレステロール(HDL-C)、LDL-コレステロール(LDL-C)、尿酸(UA)、クレアチニン(CRE)、尿素窒素(BUN)、HbA1c 」
「SIRU＋（シルタス）」とは
[画像2: https://prtimes.jp/i/31233/55/resize/d31233-55-2788c8f6c35d5c7a4657-1.png ]
「SIRU＋」（https://sirutasu.com/）は、買い物データを自動で栄養分析し、栄養バランスが整う食材やレシピ
を提案するスマホアプリ。繰り返し利用することで、食の好みをアプリが機械学習し、個人の食生活に合わせて最適な買い物を提案します。日常生活の一部である買い物から健康的な食生活を目指す「頑張らないヘルスケアアプリ」です。2020年4月に食材入力機能を追加し、対象スーパー以外で購入した食品なども登録できます。
会社概要
会社名：シルタス株式会社 SIRUTASU Inc.
所在地：〒106-0032 東京都港区六本木５丁目９−２０ 六本木イグノポール 5F
代表取締役：小原 一樹
会社URL：https://corp.sirutasu.com/
事業内容：買い物データから食事管理をするアプリ「SIRU＋」のシステム開発と、「SIRU＋」を活用したデータマーケティング
設立：2016年11月
資本金：5億9500万円（資本準備金含む）
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