AIによる認知症高齢者のBPSD発現に至る行動パターンの解析に関する研究
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 |
Review Section |
Medium-sized Section 58:Society medicine, nursing, and related fields
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Research Institution | Kansai University of Health Sciences |
Principal Investigator |
木村 大介 関西医療大学, 保健医療学部, 教授 (90513747)
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Project Period (FY) |
2020-07-30 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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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 |
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 |
昨年度実施予定であった決定木モデルの分析を進めるとともに,ニューラルネットワーク解析を実施する予定である.また決定木モデルとニューラルネットワークモデルを併用することで,AI解析におけるブラックボックス問題にも取り組む計画である.
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Report
(3 results)
Research Products
(40 results)