あなたは慢性的な眼精疲労や肩こりに悩まされていないだろうか。もしかすると、それは「コンピュータ・ビジョン症候群」のせいかもしれない。

もくじ
課題：コンピュータ・ビジョン症候群（CVS）が増えている
テーマ：機械学習を用いてCVS発症に影響する要因を特定する
目的：CVSに影響する要因を特定したい
手法：決定木と遺伝的アルゴリズムを組み合わせた
結果：CVSの予測につながる要因を特定した

課題：コンピュータ・ビジョン症候群（CVS）が増えている

誰もがインターネットを使用する情報化社会において、コンピュータやデジタル端末を使わない日はほとんどなくなった。そうした中、ディスプレイ端末を長時間見続けることで引き起こる健康上の障害、「コンピュータ・ビジョン症候群」（通称CVS）が問題となっている。CVSの症状としては、眼精疲労や肩こり、腰痛などが挙げられ、 CVSの治療や原因の解明が求められている。

一方で、人間の健康を助けるのもITである。たとえば、中国では、近視の進行を抑えるソリューションに大きな注目が集まっている。既存の医療機器をIoT化し、スマート端末を導入することで、検査から分析・診断、治療介入までをワンステップで行う取り組みが行われている。

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CVSの治療や原因解明においても、ITテクノロジーが活躍することはできるのだろうか。今回はその一例として、 スペインにあるオビエド大学病院のEva María Artime Ríosらの研究を紹介しよう。

彼女らは、CVSに関連する症状の重要性を評価し、決定木と遺伝的アルゴリズムに基づくアルゴリズムを用いてCVSの要因を検討したのだった。

テーマ：機械学習を用いてCVS発症に影響する要因を特定する

まずはEva María Artime Ríosらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめた。