AIベースの遠隔光電容積脈波記録法（rPPG）顔面スキャンを用いたマルチモーダル健康評価の開発と多施設共同検証
2026年4月15日 更新者：Yohanes Firmansyah, dr, MH, MM、Tarumanagara University
AIベースのリモート光電容積脈波記録法（rPPG）顔面スキャンによる多角的健康評価の開発と多施設共同検証：都市部人口における臨床的、実験室的、心理学的パラメータとの一致
この観察研究の目的は、ジャカルタなどの都市部に住む成人の健康状態をチェックするために、人工知能（AI）を用いた非接触の顔スキャンが使用できるかどうかを学ぶことです。 顔スキャンは、カメラを使用して顔からの血流の小さな変化を測定する、リモートフォトプレチスモグラフィー（rPPG）と呼ばれる方法を使用します。
この研究が答えようとしている主な質問は以下の通りです：
- 心拍数、呼吸数、血圧、酸素レベルなどの標準的な医療測定値と、顔スキャンの結果はどの程度近いですか？
- 顔スキャンは、血糖値、脂質プロファイル、HbA1c、ヘモグロビンレベルなどの他の健康指標を推定できますか？
- ストレス、不安、うつ病などの精神的健康と、顔スキャンの結果との間に関係はありますか？
参加者は、いくつかの簡単でほとんど侵襲的でない手順に参加します：
- 精神的健康と日常習慣に関する質問票に回答する
- 血圧、心拍数、身体測定などの基本的な健康チェックを受ける
- 実験室検査のために血液サンプルを提供する
- 約1〜3分間、カメラを使用して顔スキャンを完了する
研究者は、顔スキャンの結果を標準的な臨床検査および実験室検査と比較して、この技術がどの程度うまく機能するかを確認します。
この研究は、健康リスクの早期発見に使用できる、シンプルでアクセスしやすいスクリーニングツールの開発に役立つ可能性があります。 また、コミュニティおよび臨床環境におけるデジタルヘルスと遠隔医療の使用をサポートする可能性があります。
調査の概要
状態
まだ募集していません
詳細な説明
リモートフォトプレチスモグラフィ（rPPG）は、標準カメラを用いて顔面動画から生理学的信号を抽出することを可能にする新興の非接触光学技術です。 このアプローチは、スケーラビリティ、費用対効果、遠隔健康スクリーニングの実施能力により、遠隔医療においてますます注目を集めています。 人工知能（AI）の最近の進歩により、rPPGの可能性は基本的なバイタルサイン監視を超えて、心臓代謝バイオマーカーや健康リスク指標の推定を含むようにさらに拡大しました。 しかし、標準化された臨床測定、実験室バイオマーカー、および心理学的パラメータに対するrPPGベースシステムの包括的な検証は、インドネシアのような低・中所得国環境では特に限られています。 ジャカルタのような都市人口における心臓代謝疾患の高い負担を考慮すると、AIベースの顔面スキャン技術の精度と実現可能性を評価することは、早期発見とデジタルヘルス統合を支援するために不可欠です。
特定の目的
- rPPGから導出されたバイタルサイン（心拍数、呼吸数、血圧、SpO₂）と、訓練を受けた担当者による標準化された身体検査および検証済み医療機器から得られた対応する測定値との一致を評価すること
- rPPGベースの推定値と、ヘモグロビン、血糖値、HbA1c、LDL、HDL、トリグリセリド、総コレステロールの実験室値との一致度を決定すること
- DASS 21質問票で測定された抑うつ、不安、ストレスのレベルと、rPPGから導出された生理学的パラメータとの関連を分析すること
- rPPG出力から平均動脈圧（MAP）、ASCVDリスクスコア、心臓年齢を計算し、これらの指標を標準的な臨床および実験室データから導出されたものと比較すること
- 潜在的なスクリーニングパラメータとして、腎機能、肝機能、筋肉量、内臓脂肪、体重、身長、体格指数（BMI）、皮下脂肪を推定するための探索的アルゴリズムを開発し、予備的に評価すること
方法 本研究は、ジャカルタの選ばれた地区で実施され、ジャボデタベク地域に拡大される多施設観察デザインを採用します。 成人参加者は、心理学的質問票（DASS、PHQ、GAD）、人体測定、体組成分析、スパイロメトリー、筋力テスト、静脈血採血を含む包括的評価を受けます。 血液サンプルは、POCT（≤30分）およびISO標準化された臨床検査室方法を用いて分析されます。 並行して、参加者は非接触顔面スキャンを受け、バイタルサイン、血行動態指標、およびAI推定バイオマーカーを含むrPPGベースの出力を生成します。 統計分析には、ブランド-アルトマン一致分析、カテゴリカル変数のコーエンのカッパ、相関分析、機械学習パフォーマンス指標（MAE、MSE、RMSE、R²）が含まれます。
期待される結果 rPPGベースの測定値は、主要なバイタルサイン（心拍数、呼吸数、SpO₂）については標準的な臨床測定と良好な一致を示し、血圧および選択されたバイオマーカーについては中程度の一致を示すことが期待されます。 AIベースのモデルは、特定の代謝パラメータおよび探索的変数に対して許容可能な予測性能を示し、スクリーニングツールとしてのrPPGの実現可能性を支持することが予想されます。 また、本研究は、信号精度に影響を与える肌の色調や人口統計学的変動性などの主要な交絡因子を特定することが期待されます。
研究の種類
観察的
入学 (推定)
1000
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究連絡先
- 名前：Ernawati Ernawati, Dr
- 電話番号：+6281219308742
- メール：ernawati@fk.untar.ac.id
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Yohanes Firmansyah, MD
- 電話番号：+6281297934375
- メール：yohanes@fk.untar.ac.id
参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
はい
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
対象集団は、ジャカルタおよびジャボデタベック大都市圏の都市部に居住する18歳以上の成人で構成されています。
参加者は、一次医療施設、地域保健所、大学キャンパス、職場環境を含む多施設コミュニティベースのアプローチを通じて募集されます。
対象集団は、年齢、性別、民族、肌の色合いの変動、および高血圧、糖尿病、脂質異常症などの心代謝性疾患のスペクトラムを含む、現実世界の多様性を反映するように設計されています。
健康な個人と既存の代謝リスク因子を持つ個人の両方が含まれ、都市部人口設定における研究結果の広範な適用性を確保します。
説明
対象基準：
- 18歳以上の成人。
- 書面によるインフォームド・コンセントを提供できる意思があること。
- 顔スキャン、身体検査、採血、アンケート記入を含む研究手順に従えること。
- 評価時に臨床的に安定していること。
除外基準：
- 関心領域（ROI）に影響を与え、rPPG信号取得を妨げる可能性のある顔面の状態（損傷、変形、循環障害など）。
- 光信号検出を妨げる顔面のタトゥーや覆いの存在。
- データ取得中に静止できない、または測定手順に従えないこと。
- 研究者の判断により安全な参加を妨げる重篤な医学的状態。
研究期間中のデータ不備または同意撤回。
-
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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rPPG由来のバイタルサインと標準化された臨床測定値との一致
時間枠：ベースライン評価時の単一研究訪問で（横断的測定）
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主要アウトカムは、人工知能ベースのリモートフォトプレチスモグラフィ（rPPG）顔スキャンから得られたバイタルサインと、標準化された身体診察および検証済み医療機器を通じて得られた対応する参照測定値との間の一致レベルです。
評価されるバイタルサインには、心拍数、呼吸数、血圧、および酸素飽和度（SpO₂）が含まれます。 一致度は、主にブランド-アルトマン分析（平均差（バイアス）および一致限界を含む）を通じて、指標法と参照法の間のペア比較を用いて評価されます。 このアウトカムは、成人の主要な生理学的パラメータに対する非接触スクリーニングツールとしてのAIの臨床的有効性を判断することを目的としています。 |
ベースライン評価時の単一研究訪問で（横断的測定）
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rPPG由来バイオマーカー推定値と標準的実験室測定値との一致度
時間枠：ベースライン評価（横断的測定）における単一の研究訪問時に
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このアウトカムは、リモートフォトプレチスモグラフィー（rPPG）ベースの分析から得られたバイオマーカー推定値と、標準化されたポイントオブケア検査および臨床検査方法から得られた対応する基準値との間の一致度を測定します。
評価されるバイオマーカーには、ヘモグロビン、血糖値、グリコヘモグロビン（HbA1c）、低密度リポタンパク質（LDL）、高密度リポタンパク質（HDL）、トリグリセリド、および総コレステロールが含まれます。
一致度は、相関分析と一致統計、ブランド・アルトマン分析および適切な回帰ベースのパフォーマンス指標を含む統計を用いて評価されます。
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ベースライン評価（横断的測定）における単一の研究訪問時に
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rPPGから導出された生理学的パラメータと心理状態との関連
時間枠：ベースライン評価時の単一研究訪問（横断的測定）にて
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このアウトカム指標は、遠隔光電脈波法（rPPG）から導出された生理学的パラメータと、DASS-21、PHQ、GADを用いて評価された心理的状態との関連性を測定します。
生理学的パラメータには、心拍数、呼吸数、心拍変動、およびその他の自律神経関連指標が含まれます。
心理的アウトカムには、うつ病、不安、ストレスのスコアが含まれます。
この関係は、相関分析および回帰分析を用いて分析され、rPPGから導出された信号が精神的健康状態をどの程度反映しているかを評価します。
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ベースライン評価時の単一研究訪問（横断的測定）にて
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rPPG由来の心血管リスク指標と標準的な臨床計算の一致
時間枠：ベースライン評価（横断的測定）における単回の研究訪問時に
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このアウトカムは、リモート光電容積脈波記録法（rPPG）に基づくパラメーターから導出された心血管リスク指標と、標準的な臨床・検査データを用いて計算された指標との一致度を測定します。
指標には、平均動脈圧（MAP）、動脈硬化性心血管疾患（ASCVD）リスクスコア、心臓年齢が含まれます。
一致度は、Bland-Altman分析、相関係数、および適用可能な場合の分類一致度を用いて評価され、確立された心血管リスク評価を反映するrPPGベースの推定値の信頼性を判断します。
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ベースライン評価（横断的測定）における単回の研究訪問時に
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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rPPGベースモデルによる臓器機能および体組成推定の予測性能
時間枠：ベースライン評価における単一の研究訪問時（横断的測定）
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このアウトカムは、遠隔光電脈波測定法（rPPG）に基づくデータから導出されたモデルが、生理学的および体組成パラメータの推定においてどの程度予測性能を発揮するかを測定します。
これには、腎機能、肝機能、筋肉量、内臓脂肪、皮下脂肪、体重、身長、および体格指数（BMI）が含まれます。
モデルの性能は、臨床検査測定および検証済み評価ツールから得られた基準値に対して、平均絶対誤差（MAE）、平均二乗誤差（MSE）、二乗平均平方根誤差（RMSE）、決定係数（R²）などの回帰ベースの指標を用いて評価されます。
このアウトカムは探索的であり、より広範な健康パラメータに対するスクリーニング手法としてのrPPGの実現可能性を評価することを目的としています。
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ベースライン評価における単一の研究訪問時（横断的測定）
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
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捜査官
- スタディディレクター：David Wongso、DexWellness
- スタディチェア：Putu Tommy Yudha Sumatera Suyasa、Faculty of Psychology, Universitas Tarumanagara
- スタディディレクター：Meiske Yunithree Suparman、Faculty of Psychology, Universitas Tarumanagara
- 主任研究者：Ernawati Ernawati、Faculty of Medicine, Universitas Tarumanagara
- スタディチェア：Sri Tiatri、Faculty of Psychology, Universitas Tarumanagara
- スタディディレクター：Yohanes Firmansyah、Faculty of Medicine, Universitas Tarumanagara
- スタディディレクター：Alexander Halim Santoso、Faculty of Medicine, Universitas Tarumanagara
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
一般刊行物
- Tan SYL, Chai JX, Choi M, Javaid U, Tan BPY, Chow BSY, Abdullah HR. Remote Photoplethysmography Technology for Blood Pressure and Hemoglobin Level Assessment in the Preoperative Assessment Setting: Algorithm Development Study. JMIR Form Res. 2025 Jun 6;9:e60455. doi: 10.2196/60455.
- Ahmad Hatib NA, Lee JH, Chong SL, Sng QW, Tan VSR, Ong GY, Lim AM, Quek BH, How MS, Chan JMF, Saffari SE, Ng KC. A two-phased study on the use of remote photoplethysmography (rPPG) in paediatric care. Ann Transl Med. 2024 Jun 10;12(3):46. doi: 10.21037/atm-23-1896. Epub 2024 May 27.
- Allado E, Poussel M, Renno J, Moussu A, Hily O, Temperelli M, Albuisson E, Chenuel B. Remote Photoplethysmography Is an Accurate Method to Remotely Measure Respiratory Rate: A Hospital-Based Trial. J Clin Med. 2022 Jun 24;11(13):3647. doi: 10.3390/jcm11133647.
- Padaki AS, Zarzour AL, Keene KR, Canepa CA, Levin DR, Antonsen EL. Clinical validation of non-contact vital signs in an emergency department setting. Front Med Technol. 2026 Jan 20;7:1728913. doi: 10.3389/fmedt.2025.1728913. eCollection 2025.
- Brown A, Tulkens J, Mattelin M, Sanglet T, Dhuyvetters B. Remote photoplethysmography for health assessment: a review informed by IntelliProve technology. Front Digit Health. 2026 Jan 5;7:1667423. doi: 10.3389/fdgth.2025.1667423. eCollection 2025.
- Heiden E, Jones T, Brogaard Maczka A, Kapoor M, Chauhan M, Wiffen L, Barham H, Holland J, Saxena M, Wegerif S, Brown T, Lomax M, Massey H, Rostami S, Pearce L, Chauhan A. Measurement of Vital Signs Using Lifelight Remote Photoplethysmography: Results of the VISION-D and VISION-V Observational Studies. JMIR Form Res. 2022 Nov 14;6(11):e36340. doi: 10.2196/36340.
- Debnath U, Kim S. A comprehensive review of heart rate measurement using remote photoplethysmography and deep learning. Biomed Eng Online. 2025 Jun 20;24(1):73. doi: 10.1186/s12938-025-01405-5.
- Wiffen L, Brown T, Brogaard Maczka A, Kapoor M, Pearce L, Chauhan M, Chauhan AJ, Saxena M; Lifelight Trials Group. Measurement of Vital Signs by Lifelight Software in Comparison to Standard of Care Multisite Development (VISION-MD): Protocol for an Observational Study. JMIR Res Protoc. 2023 Jan 11;12:e41533. doi: 10.2196/41533.
- Misra G, Wegerif S, Fairlie L, Kapoor M, Fok J, Salt G, Halbert J, Maconochie I, Mullen N. The Measurement of Vital Signs in Pediatric Patients by Lifelight Software in Comparison to the Standard of Care: Protocol for the VISION-Junior Observational Study. JMIR Res Protoc. 2025 Mar 14;14:e58334. doi: 10.2196/58334.
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (推定)
2026年4月24日
一次修了 (推定)
2026年12月31日
研究の完了 (推定)
2027年3月30日
試験登録日
最初に提出
2026年3月19日
QC基準を満たした最初の提出物
2026年3月19日
最初の投稿 (実際)
2026年3月25日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年4月20日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年4月15日
最終確認日
2026年4月1日
詳しくは
本研究に関する用語
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- 20260319
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
はい
IPD プランの説明
本研究で報告された結果の基礎となる非識別化された個別参加者データ（IPD）は、合理的な要請に応じて資格のある研究者に提供されます。
共有されるデータには、臨床評価、検査結果、および非接触生理測定から得られた処理済み出力から導出された主要変数が含まれます。
すべてのデータは参加者の機密性を確保するために完全に匿名化され、顔画像や生の動画データを含む識別可能な情報は共有されません。
アクセスは、方法論的に適切な研究提案の承認後、また該当する場合は倫理的承認を得た後に許可されます。
データ共有は、機関の方針および適用されるデータ保護規制に従って実施されます。
IPD 共有時間枠
非識別化された個別参加者データ（IPD）は、主要研究結果の公表後6か月から利用可能となり、公表後5年間利用可能となります。
研究計画書や統計解析計画書を含む関連文書も、同じ期間内に利用可能となります。
IPD 共有アクセス基準
IPDへのアクセスは、方法論的に適切な研究計画を持つ資格のある研究者に許可されます。
リクエストには明確な科学的根拠と、該当する場合は倫理承認の証拠を含める必要があります。
データは、非識別化されたデータセット、研究プロトコル、統計解析計画に限定されます。
個人を特定できる情報や生の顔・動画データは共有されません。
アクセスは、主任研究者および機関の承認を得て提供され、データ保護および機密保持基準への遵守を確保するためにデータ使用契約を必要とする場合があります。
IPD 共有サポート情報タイプ
- STUDY_PROTOCOL
- SAP
- ICF
- ANALYTIC_CODE
- CSR
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
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高血圧症の臨床試験
-
University of Sao Paulo General Hospitalまだ募集していませんCOPD | 肺疾患および/または低酸素症に続発する肺高血圧症 | Pulmnary Hypertension