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8. 実践編: ディープラーニングを使ったモニタリングデータの時系列解析¶ 健康意識の高まりや運動人口の... 8. 実践編: ディープラーニングを使ったモニタリングデータの時系列解析¶ 健康意識の高まりや運動人口の増加に伴って,活動量計などのウェアラブルデバイスが普及し始めています.センサーデバイスから心拍数などの情報を取得することで,リアルタイムに健康状態をモニタリングできる可能性があることから,近年ではヘルスケア領域での活用事例も増えてきています.2018年2月には,Cardiogram社とカリフォルニア大学が共同研究の成果を発表し,心拍数データに対してDeep Learningを適用することで,高精度に糖尿病予備群を予測可能であることを報告し,大きな注目を集めました.また,Apple Watch Series 4には心電図作成の機能が搭載されるなど,センサーデバイスも進歩を続け,より精緻な情報が取得できるようになってきています.こうした背景において,モニタリングデータを収集・解析し,健康管理