| Project/Area Number |
20K21737
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 58:Society medicine, nursing, and related fields
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| Research Institution | Nagoya Women's University (2023)
Kansai University of Health Sciences (2020-2022) |
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Principal Investigator |
木村 大介 名古屋女子大学, 医療科学部, 教授 (90513747)
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| Project Period (FY) |
2020-07-30 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥6,110,000 (Direct Cost: ¥4,700,000、Indirect Cost: ¥1,410,000)
Fiscal Year 2022: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2021: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2020: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000)
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| Keywords | AI / 認知症 / BPSD / ビックデータ / ビッグデータ |
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| Outline of Research at the Start |
データ解析にAIを使用し，まったく新しい関連因子を見つけ，これまでにない戦略をAIが発見する事例が増加し，AIの導き出す戦略や方法論は，固定概念に縛られている研究者の発想を超えたとまで言われているが，AIを稼働するコストが莫大に及ぶことから，保健医療の分野でのAI解析は，実施困難な状況があった．しかし，AIを安価に利用できる環境が実現し，実績を積み重ねてきており，AIとは無縁であった保健領域でのデータ使用が可能となってきている．これらAIに要因分析と介入プランを構築させることで，研究者の考えの枠を超えた新たな介入仮説が立案でき，それに基づく介入プランはこれまでにないプランになると期待される．
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| Outline of Annual Research Achievements |
データ解析にAIを使用し，まったく新しい関連因子を見つけ，これまでにない戦略をAIが発見する事例が増加し，AIの導き出す戦略や方法論は，固定概念に縛られている研究者の発想を超えたとまで言われているが，AIを稼働するコストが莫大に及ぶことから，保健医療の分野でのAI解析は，実施困難な状況があった．しかし，AIを安価に利用できる環境が実現し，実績を積み重ねてきており，AIとは無縁であった保健領域でのデータ使用が可能となってきている．これらAIに要因分析と介入プランを構築させることで，研究者の考えの枠を超えた新たな介入仮説が立案でき，それに基づく介入プランはこれまでにないプランになると期待される．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
新型コロナ感染症の影響から共同研究者との共同分析の実施が遅れている．特に臨床現場に籍を置く研究協力者との対面でのデータ解析がほとんど実施できなったことが研究の遅延の主な理由である．
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| Strategy for Future Research Activity |
研究の進捗は遅れているが，遅れたために新しい分析方法も見出すことができた．具体的には，機械学習の方法にランダムフォレストを実装したことにある．ランダムフォレストは，決定木分析を週百回繰り返しシミュレーションすることでモデルの正確性を飛躍的に向上させる手法になる．これら新たな分析手法を中心に分析進めたい．
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