循環器疾患患者のための人工知能を活用した在宅運動療法システムの確立
Project/Area Number |
19K11344
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 59010:Rehabilitation science-related
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Research Institution | Nagoya University |
Principal Investigator |
中山 奈津紀 名古屋大学, 医学系研究科(保健), 准教授 (30454375)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
林 登志雄 名古屋大学, 医学系研究科(保健), 教授 (80303634)
川島 信 中部大学, 工学部, 教授 (80340199)
平井 真理 椙山女学園大学, 看護学部, 教授 (90242875)
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Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2022: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2021: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000)
Fiscal Year 2020: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2019: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
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Keywords | 自律神経活動 / 心拍変動 / 日常生活活動量 / 人工知能 / 副交感神経活動指標 / 重症度分類 / 循環器疾患 / 在宅運動療法 / 身体活動量 |
Outline of Research at the Start |
予後予測因子である心拍変動(heart rate variability:HRV)の指標をベースに人工知能(AI)を活用して、在宅での活動量を主体とした新しい運動療法システムを確立する。HRV指標として副交感神経を反映しているとされる高周波成分(high Frequency:HF)の指標を用い、活動の増加がHFを増加させることを活用する。運動」としては、1)握力運動、2)日常生活活動、3)月1回の定期受診日に行うトレッドミルとする。在宅における日常生活活動量とトレッドミルによる運動負荷量、加えてそれぞれのHFを人工知能(AI)に入力し、HFの維持・改善のための目標活動量を明らかにする。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、循環器疾患を悪化させ「心不全」という最悪の事態に至らないよう、予後予測因子である心拍変動(heart rate variability:HRV)の指標をベースに人工知能(AI)を活用して、在宅での活動量を主体とした新しい運動療法システムを確立することであった。HRV指標として副交感神経を反映しているとされる高周波成分(high Frequency:HF)の指標を用い、活動の増加がHFを増加させることを活用する。「運動」としては、1)毎日・自宅でできるグリップ(写真)を用いた「握力運動」、2)「日常生活活動」、3)月1回の定期受診日に行う「トレッドミル」とする。在宅における日常生活活動量とトレッドミルによる運動負荷量、加えてそれぞれのHFを人工知能(AI)に入力し、HFの維持・改善のための目標活動量を明らかにする。研究の概要は、①日常生活上の活動量を加味した活動の効果をHFで把握する。②さらにAIを活用してHFを改善するための目標活動量を示すこととする。この運動療法によって循環器疾患を改善するには、運動時の心拍変動(HRV)から算出される指標(症状の改善度合いを示す)「HF」を、運動によって増加させる必要がある。HFを増加させるために必要となる活動量をAIで算出し、患者に提示・ガイドするシステムを確立することである。 共同研究者の病休とCOVID-19の影響により、患者選定が困難になり、さらなる被検者の増加を行うことができなかった。一方で、さらなるHRVに関する解析を可能にするため、ポリソムノグラフィーを用いる研究を立ち上げ、現在睡眠中のHRVの解析を進め、英文論文を1本投稿した。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
Covid-19 の影響により受診患者が少ないことに加え、共同研究者の病欠により患者選定が困難を極めている。そのためAIプログラムのための十分な被検者データを取得することができていない。
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Strategy for Future Research Activity |
研究実施施設の実地医家に協力を求め、被検者の獲得を行う。また、睡眠時間帯のデータ解析を行うことから、AIプログラムの可能性を模索する。
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Report
(4 results)
Research Products
(65 results)
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[Presentation] 医療系学部生の多職種連携教育ワークショップ参加前後の不安の変化と 学びに関する振り返り内容の傾向 Tendency anxiety and reflection of learning contents in Interprofessional Education Workshop for nursing and paramedic students2021
Author(s)
山本司,荒川尚子,江尻;晴美,中山奈津紀,北辻耕司,田口博子,大屋富彦,田中美帆,富井友香,繁野行宏,牧野典子,馬場礼三
Organizer
第9回日本シミュレーション医療教育学会
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