全身性エリテマトーデス(SLE)では再燃やステロイドの蓄積による合併症によって臓器機能障害が生じ、生活の質が低下する。患者の維持治療では再燃の回避とステロイドの減量という相反する目標の両立が求められるが、その方法は標準化されていない。 活動期のSLEには皮疹や関節痛などの自覚症状が生じ、睡眠障害や心拍変動に異常が生じる。疾患活動性は連続的に変動するが、従来の医療では診察時の一時点の評価に限られていた。申請者らは、先行研究でウェアラブルデバイスから取得するヘルスデータ・患者報告アウトカム・診療記録を活用することで、SLEの臨床指標を高い精度で予測するアルゴリズムの開発に成功した。 本研究ではSLEの再燃の早期発見と適切な薬剤減量を解決する医療機器開発と、治療履歴を集約、治療状況を客観化・可視化するプラットフォームの作成を通じて課題解決に取り組む。