GOKAN研究｜横浜市立大学附属市民総合医療センター

顔や声の特徴変化から
心不全の状態を
高精度に予測

本研究では、顔や声の特徴変化から心不全の状態を高精度に予測する新規バイオマーカーを開発し、社会実装することを目指します。

本バイオマーカーを専門分野や職種の垣根を越えた共通指標として活用することで、これまで困難であった心不全増悪の早期発見を可能とする新しい体制を構築し、心不全患者の予後・健康寿命の延伸、仕事と治療の両立支援など、心不全が抱える様々な医療・社会課題への解決策を提案します。

心不全の症状は、表情や発声の変化から始まる

心臓は肺で取り入れた酸素の入った血液を全身に送り、回収することで血液を循環させるポンプの役割を果たします。この役割が全うできなくなった状態が心不全です。
心不全では、酸素の入った血液を全身の臓器に十分に届けることができない血液・酸素不足の症状（息切れ、倦怠感、冷感、尿量低下など）や、回収できない血液が全身に溢れかえる体液貯留の症状（体重増加、むくみ、胸水、呼吸困難感、痰など）が出現します。

AIによるデジタル指標で
患者さんの変化を
客観的に評価

日常臨床では、患者さんの顔や声の変化から健康状態の悪化を察知し、心不全増悪に気づくことは少なくありません。研究チームは、このような医師の”気づき”を主観的ではなく、客観的に評価可能な複数のデジタル指標(特徴量)に落とし込むことに成功しました。これらの特徴量を用いて、AIにより心不全増悪の予測を行います。

顔と声は最も身近な認識対象であり評価しやすいこと、採血やレントゲンなどと比べて、検査にかかる時間や負担は少なく、どこでも使用可能です。

Member

研究代表

横浜市立大学附属市民総合医療センター
心臓血管センター内科　准教授

岡田興造医学博士

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代表補佐

横浜市立大学附属市民総合医療センター
心臓血管センター内科　特任助手

池水守彦博士（学術）

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研究実績

Morita S, Okada K, et al. AI-based Estimation of Heart Failure Statuses by Facial Image Analysis. 第89回日本循環器学会学術集会. 一般口演演題. 2025年3月. 横浜.
Hanajima Y, Okada K, et al. Association between vocal biomarkers and heart failure-related symptoms and chest X-ray abnormalities. 第89回日本循環器学会学術集会. 一般口演演題. 2025年3月. 横浜.
岡田興造. 表情・音声バイオマーカーで切り開く新たな心不全管理への道. 第28回日本心不全学会学術集会. シンポジウム6「AIによる心不全の病態把握は可能か？」2024年10月. 大宮.
Kozo Okada, Daisuke Mizuguchi, Yasuhiro Omiya, Koji Endo, Yusuke Kobayashi, Noriaki Iwahashi, Masami Kosuge, Toshiaki Ebina, Teruyasu Sugano, Tomoaki Ishigami, Kouichi Tamura, Kazuo Kimura, Kiyoshi Hibi. Clinical utility of machine learning-derived vocal-biomarker in the management of heart failure - GOKAN-HF -. Circulation Report 2024,6(8):303-312.
岡田興造. 音声バイオマーカーを組み込んだ次世代型心不全管理 . 第34回心血管画像動態学会. 日本心血管放射線研究会ジョイントセッション1「循環器疾患領域においてAIはどこまで進化したか」2024年1月. 横浜.
Okada K, Omiya Y, Mizuguchi D, Endo K, Kobayashi Y, Matsuzawa Y, Iwahashi N, Kosuge M, Ebina T, Tamura K, Hibi K. Clinical Utility Of Machine Learning-derived Vocal-biomarker In The Management Of Heart Failure. American Heart Association Scientific Session 2022. 2022年11月. Chicago, USA (Web).