【第1話】10年分の生体データ3GBをAIに食わせたら、難病の「病態連鎖」が暴かれた話｜Apple Watch・Withings・カレンダー統合解析

1. スマホの奥底に眠っていた「3.1ギガバイト」の闘病記録

私たちは普段、何気なくApple Watchを手首に巻き、ベッドサイドのWithings血圧計に腕を通し、iPhoneをポケットに入れて暮らしています。

画面をタップすれば、「今日の歩数は6,200歩」「昨晩の睡眠スコアは78点」「血圧は132/88」といった数字が綺麗にカード化されて表示されます。健康管理アプリは、まるで私の体調をすべて把握しているかのような顔をして、見栄えの良いグラフを並べてくれます。

しかし、指定難病である好酸球性消化管疾患（好酸球性胃腸炎）をはじめ、群発頭痛、重症喘息、小麦アレルギー、睡眠時無呼吸症候群といった複数の病気と向き合い、救急搬送や度重なる入院を経験してきた私にとって、それらの標準グラフはずっと**「決定的に物足りないもの」**でした。

なぜなら、既存のヘルスケアアプリが見せてくれるのは、あくまで**「健康な人がより健康になるための、単体の切り売りデータ」**に過ぎないからです。

「血圧が高い」「睡眠が浅い」「歩数が減った」――アプリはそれぞれの数値を個別の折れ線グラフとして淡々と表示するだけです。しかし、重い持病を抱える患者の体内では、そんな生易しい分離は起きていません。

• 好酸球の暴走による激烈な腹痛と腸閉塞
• 耐え難い激痛発作による交感神経の過緊張
• 重症喘息発作による夜間の低酸素血症
• 炎症を力づくで鎮めるためのステロイド大量投与
• ステロイドが引き起こす体液貯留・耐糖能異常（高血糖）
• 血管抵抗の異常上昇による収縮期186 / 拡張期146mmHgの危険な血圧スパイク
• 限界を迎えて日常生活から病室のベッドへ叩き落とされる入退院の繰り返し

これらは別々の出来事ではありません。ひとつの身体の中で、互いが互いを引き金として連鎖し合う**「ひとつの巨大なドミノ倒し（病態システム）」**です。

ある日、ふと思い立ってiPhoneのヘルスケアアプリの最下部にある「すべてのヘルスケアデータを書き出す」を実行してみました。数十分の処理を経てiCloud Driveに出力されたzipファイルを解凍したとき、私は息を呑みました。

画面に現れたexport.xmlのファイルサイズは、実に3.14ギガバイト（約1,500万行）。

そこには、2016年から2026年までの丸10年間にわたり、私の心臓が打った164万回の脈拍、大地を踏みしめた43万件の歩数記録、手首が捉えた229件の心電図（ECG）波形、73日間の血糖測定値、4万件を超える血中酸素飽和度（SpO2）、そして4,100回以上の体重推移が、1秒単位のタイムスタンプとともに克明に記録されていたのです。

「この生のビッグデータを最新のAIにそのまま読み込ませ、私の入院記録や診断書と重ね合わせたら、自分の身体で起きていた本当のドラマが見えるのではないか？」

これが、本連載のすべての始まりでした。

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2. 10年間の臨床指標推移：アスリートの身体から難病患者への軌跡

AI（大規模言語モデルおよび多変量時系列解析スクリプト）を用いて、3.1GBのXMLデータからノイズを除去し、2017年から2026年までの10年間の主要バイタルを年次ごとに統合集計した結果が以下のグラフです。

このグラフを一目見るだけで、私の身体がどのような変遷を辿ってきたかが残酷なまでに可視化されます。

10年間の生体データ集計テーブル（実測値）

年次	平均体重 (kg)	血圧 平均 (mmHg)	安静時心拍数 (bpm)	SpO2 (血中酸素)	1日平均歩数 (歩)	臨床的フェーズ
2017	75.6	未測定	57.8	未測定	10,451	発症前・安定期（スポーツ心臓レベルの徐脈）
2018	73.6	未測定	56.7	未測定	19,530	超高活動期（1日平均約2万歩の運動量）
2019	76.0	未測定	61.2	未測定	13,046	通常活動期
2020	75.6	129 / 93	67.2	96.5%	7,265	喘息・好酸球性炎症の顕在化・活動量半減
2021	81.4	138 / 94	79.4	96.8%	6,469	第5〜7回入院・体重+6kg・基礎心拍急上昇
2022	80.3	134 / 93	74.4	97.2%	4,687	第8〜11回入院・ステロイド糖尿病（血糖334記録）
2023	86.1	外来管理	69.3	96.0%	4,208	大学病院長期入院（約1.5ヶ月）・点滴19回
2024	92.9	外来管理	73.6	95.5%	4,712	ステロイド治療長期化・体重ピーク（+19.3kg）
2025	89.1	外来管理	73.1	96.0%	3,091	生物学的製剤併用期・身体活動の低迷
2026	84.8	152 / 108	72.2	96.2%	2,361	急性期激痛・最大血圧186/146mmHgスパイク

データが突きつける3つの医学的事実

① 活動量の激減と体重+19.3kgの代謝破綻

2018年の記録を見てください。1日平均歩数は19,530歩、体重は73.6kgでした。当時の私は毎日長距離を歩き回り、身体を極限まで動かす生活を送っていました。安静時心拍数は56.7bpmで、長距離走ランナーに見られるような引き締まった循環器系を維持していました。

ところが、2020年の好酸球性消化管疾患および重症喘息の本格発症を境に、歩数は7,200歩、4,600歩、そして2026年には2,300歩へと垂直落下していきました。

同時に、炎症を抑えるために投与されたステロイドホルモン剤（プレドニン等）が、身体の代謝構造を根本から書き換えました。ステロイドがもたらす強力な食欲亢進、糖新生の刺激、体脂肪の再分布（中心性肥満）、そしてナトリウム・水分の貯留により、体重は2024年に過去最高の92.9kgに到達したのです。

発症前から実にプラス19.3kg。これは単なる「食べすぎによる肥満」ではありません。病気を抑え込むための代償として、身体が強制的に代謝不全へ追い込まれた記録です。

② 安静時心拍数が+23bpm上昇した理由

2017〜2018年の安静時心拍数は平均56〜57bpmでした。しかし、難病治療が本格化した2021年には、平均79.4bpmへと約23bpmも跳ね上がっています。

安静時心拍数が20以上も恒常的にシフトするというのは、医学的には極めて重大な生体負荷を意味します。

• 喘息発作による低酸素ストレス: 体内に酸素を巡らせるため、心臓が常に高い回転数を強いられていたこと。
• β2刺激薬（吸入薬サルタノール等）の副作用: 気管支を広げる交感神経作動薬が、心筋のβ1受容体をも刺激して頻脈を誘発していたこと。
• 慢性的な内臓痛・頭痛による自律神経の過緊張: 24時間絶え間なく続く疼痛シグナルが、交感神経を緊張させ続けていたこと。

Apple Watchは、「心が痛がっている」のではなく「心臓と自律神経が物理的に悲鳴を上げている」という事実を、心拍ログとして正確に拾い上げていたのです。

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3. カレンダーと突合して判明した「全10回入院」の衝撃

バイタルデータの分析を進める中で、AIに投げかけたもう一つの問いがありました。

「Googleカレンダーに残っている私のすべての予定データ（入院、退院、受診、検査、点滴）を取り出し、バイタルデータと日付で突合してみてくれ」

数分後に出力されたレポートを見て、私は言葉を失いました。私のカレンダーには、2021年4月から2023年8月までのわずか2年半の間に、**合計10回もの入院（第5回〜第14回）**が記録されていたのです。

そして、それぞれの入院日程を境にして、私の日々の歩数データがどのように変化していたかをプロットしたのが次のグラフです。

全10回入院と活動量・体重の相関テーブル

入院回	入院開始日	入院期間	入院前30日 歩数	入院中 歩数	歩数の激減率	入院中の体重変化
第5回	2021/04/26	約14日間	7,482 歩	724 歩	-90.3%	-
第6回	2021/09/27	約14日間	5,879 歩	1,721 歩	-70.7%	-3.8 kg (86.4→82.6)
第7回	2021/12/10	約14日間	6,019 歩	1,174 歩	-80.5%	-
第8回	2022/02/07	約14日間	7,830 歩	1,056 歩	-86.5%	-
第9回	2022/04/28	約14日間	7,336 歩	977 歩	-86.7%	-
第10回	2022/08/09	約14日間	5,227 歩	1,873 歩	-64.2%	-2.6 kg (79.9→77.3)
第11回	2022/09/15	約55日間	2,397 歩	1,899 歩	-20.8%	-2.2 kg (78.2→76.0)
第12回	2023/02/01	約14日間	6,043 歩	734 歩	-87.9%	-4.2 kg (89.1→84.9)
第13回	2023/05/09	約48日間	5,226 歩	1,116 歩	-78.6%	-2.9 kg (88.3→85.3)
第14回	2023/08/16	約14日間	5,840 歩	974 歩	-83.3%	-4.5 kg (84.8→80.3)

グラフから浮かび上がった「難病の悪循環」

1. 活動量の垂直落下（平均 マイナス80%）

入院直前まで、私は仕事や家庭の責任を果たすために、痛みに耐えながら1日5,000〜7,800歩を歩いていました。「まだ大丈夫、まだ動ける」と自分に言い聞かせて限界まで踏ん張っていたのです。

しかし、限界を超えて倒れ、入院した瞬間に歩数は1日700〜1,100歩へと叩き落とされます。点滴スタンドを引きずりながら病棟の廊下を往復するだけの生活です。

この**「日常生活から完全臥床への急落」**が2年半の間に10回も繰り返されました。激しい運動落差は下肢の筋肉量を奪い、血管の収縮力を衰えさせ、起立性低血圧や重度の倦怠感を助長する悪循環の元凶となっていました。

2. 入院ごとの「急速な除水（2〜4.5kg減）」の正体

もう一つ注目すべきは、入院するたびに体重が2〜4.5kgも急速に減少している点です。

例えば第14回入院では、わずか2週間で84.8kgから80.3kgへマイナス4.5kg。第6回でもマイナス3.8kg、第12回でもマイナス4.2kgです。

2週間で4kgの体脂肪が燃焼することは医学的にあり得ません。これは脂肪が減ったのではなく、体内に溜まりまくっていた病的な水分（浮腫）が一気に抜けた証拠です。

好酸球が消化管粘膜で激しいアレルギー性炎症を起こすと、血管の壁が緩んで水分が周囲の組織に漏れ出し（血管透過性の亢進）、激しい腹水や浮腫、体液貯留が発生します。入院して絶食・腸管安静になり、ステロイドの集中投与を受けることで炎症が急激に鎮静化し、溜まっていた数リットルの水分が利尿によって体外へ排出されていたのです。

体重計の数字の乱高下は、そのまま体内の好酸球性炎症の激しさを物語るリアルタイムのバロメーターでした。

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4. 2026年秋の血圧クライシス：186/146mmHgの暗闇

本シリーズの大きな柱となるのが、直近（2026年秋）に私を襲った**「異常な高血圧クライシス」**の解明です。

これまで血圧で悩んだことのなかった私が、ある日突然、激しい動悸と後頭部の破裂するような拍動に襲われ、血圧計を巻くと信じられない数値が並び始めました。

Withings血圧計に刻まれた実測ログ（2026年9月下旬〜10月上旬）

測定日時	最高血圧 (収縮期)	最低血圧 (拡張期)	脈拍 (bpm)	判定と臨床的兆候
09/29 07:35	169	138	-	🚨 III度高血圧（下の血圧が異常高値）
09/30 07:51	164	108	93	⚠️ II度高血圧 / 頻脈併発
10/01 22:41	148	93	82	I度高血圧
10/02 07:41	160	122	99	🚨 早朝サージ（下の血圧120超え）
10/02 12:10	158	139	95	🚨 下の血圧 139（極度の末梢血管攣縮）
10/03 09:17	183	116	99	🚨 180超えスパイク（群発頭痛激痛時）
10/04 19:17	186	130	91	🚨 期間中最高値（186 / 130 mmHg）
10/05 07:28	175	132	99	🚨 早朝モーニングサージ
10/06 07:25	165	146	107	🚨 下の血圧最大（146）、脈拍107のダブルスパイク
10/06 23:36	142	91	78	改善傾向（降圧薬アジルバ調整後）

日本高血圧学会のガイドラインでは、診察室血圧で180/110mmHg以上、家庭血圧で160/100mmHg以上は**「III度高血圧（最も重症な分類）」**に指定されています。

私のデータで最も恐ろしいのは、最高血圧（186mmHg）の高さ以上に、最低血圧（拡張期血圧）が連日のように120〜146mmHgまで跳ね上がっていた点です。

最低血圧とは、心臓が拡張しているときに末梢の細い血管（細動脈）にかかっている圧力を意味します。つまり、全身の末梢血管がギュウギュウに強く攣縮して逃げ場を失っていたのです。これが脳血管への猛烈な圧迫感となり、頭が破裂しそうな恐怖感を引き起こしていました。

さらに時間帯別の平均値を割り出すと、恐るべき事実が判明しました。

• 早朝（5:00〜10:00 / 計7回）: 平均 166.4 / 122.3 mmHg
• 昼・夜（計9回）: 平均 149.8 / 104.1 mmHg

朝起きて血圧を測ると、ほぼ確実にIII度高血圧レベルに突入している。夜間の睡眠時無呼吸による間欠的低酸素血症と、覚醒直後の急激な交感神経バーストが合わさった**「重症モーニングサージ」**が起きていたのです。

この恐怖の数値にどう立ち向かい、最強クラスの降圧薬「アジルバ（アジルサルタン）」の導入によってどうやって防壁を築いたのかについては、第4話〜第7話で徹底的に掘り下げます。

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5. 73日間の血糖ログ：隠されていた「ステロイド糖尿病」

ヘルスケアの奥底には、日常的なバイタルだけでなく、指先穿刺で測定した73日間の血糖値レコードも眠っていました。

データを集計すると、目を疑うような数値が記録されていました。

• 記録された過去最高血糖値: 334 mg/dL（2022年9月17日）
• 測定期間中の平均血糖値: 194.2 mg/dL
• 200 mg/dLを超えていた測定の割合: 46.5%（ほぼ半数）

2022年9月といえば、カレンダー上で**「第11回入院（約55日間に及ぶ最長入院）」**が始まった直後の時期です。

好酸球の劇症化を力づくで抑え込むため、プレドニンなどのステロイドホルモン剤が大量に点滴投与されていました。ステロイドは、肝臓に働きかけて糖をどんどん作らせる（糖新生の促進）と同時に、筋肉や脂肪細胞がインスリンを受け取って糖を取り込む能力を激しく邪魔します（末梢インスリン抵抗性の惹起）。

その結果、食事を少し口にしただけで血糖値が300超えまで垂直に跳ね上がる**「ステロイド性耐糖能異常（ステロイド糖尿病）」**が引き起こされていたのです。

全身を襲う鉛のような倦怠感、異常な喉の渇き、夜間頻尿――。「体調が悪いのは病気のせいだ」と思い込んでいた不調の裏側で、実は薬の副作用による極端な高血糖が血管内皮を痛めつけ、身体を蝕んでいたことがデータによって初めて裏付けられました。

薬は命を救ってくれると同時に、別の場所で確実に代謝を壊していく。この過酷なトレードオフの現実は、第12話〜第13話で詳しく検証します。

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6. なぜAI解析が患者の「主権」を取り戻すのか

病院で医師の診察を受けるとき、患者が与えられる時間はせいぜい3分から5分です。

その短い時間の中で、「最近どうですか？」と尋ねられたとき、多くの患者はこう答えてしまいます。 「なんとなくずっと調子が悪くて…頭も痛いし、血圧も高い気がして不安です」

しかし、これでは多忙な医師に何も伝わりません。医師も人間である以上、主観的な不安の訴えに対しては「様子を見ましょう」「頓服薬を出しておきますね」としか返しようがないのです。

しかし、もし患者の手元に以下のような**エビデンス（客観データ）**があったらどうでしょうか？

「先生、直近2週間のWithingsの記録です。朝5時から10時の平均血圧が166/122mmHgで、拡張期が146まで跳ね上がっています。同時に脈拍も107まで上昇しており、起床時の交感神経サージが疑われます。また、Apple Watchの睡眠中SpO2が時折90%を割り込んでおり、無呼吸による低酸素が早朝血圧を押し上げている可能性があります。血管抵抗を下げるためにARBの導入をご検討いただけないでしょうか？」

医師の目の色が変わります。診察室の力関係が、「一方的に診断される無力な患者」から、**「客観データをもとに主治医と治療方針を共同検討するパートナー」**へと劇的に変わるのです。

実際に私は、このデータをもとに主治医と相談を重ね、強力な降圧薬アジルバの処方を受け、血圧の天井を安全域まで抑え込むことに成功しました。

データを持ち、データを読み解くことは、**「病気に人生の主導権を奪われた患者が、自分の身体の主権を取り戻すための最大の武器」**なのです。

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7. 全20話のロードマップと次回予告

本連載では、単なる体験談にとどまらず、実際の測定グラフ、医学的エビデンス、そして誰でも実践できるデータ抽出・AIプロンプトのノウハウを、以下の全20話にわたって余すところなく公開していきます。

【今後の連載予定】

• 第2話：データ基盤解剖｜心拍164万件・歩数43万件の生データ構造
  HealthKitの巨大XMLをPythonやAIで安全に料理するための前処理実践術。
• 第3話：タイムライン発掘｜Googleカレンダーから特定された「全10回入院」の全記録
  入院履歴をバイタル解析の正解ラベルとして活用するアプローチ。
• 第4話〜第7話：循環器と自律神経のクライシス編
  最高186/最低146mmHgの恐怖、モーニングサージ、アジルバによる防壁構築。
• 第8話〜第11話：入院と身体活動の断崖絶壁編
  歩数マイナス80%の衝撃、入院除水の真実、大学病院退院後の点滴19回通院。
• 第12話〜第15話：薬と代謝のトレードオフ編
  体重+19.3kgの軌跡、血糖値334mg/dLのステロイド糖尿病、基礎心拍数+23bpmの謎。
• 第16話〜第20話：実践と未来の医療編
  心電図229件のマイニング、非エンジニア向けAI分析ガイド、主治医を味方にする受診時1枚サマリー術。

身体の中で起きていることは、すべてデータとして刻まれています。 次回第2話では、実際に3.1GBのXMLファイルをどのように手元で開き、AIと連携させて分析可能な形に加工していったのか、その具体的なデータ基盤と解析手法を分かりやすく解説します。

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