人工知能・機械学習による児の肥満発症の因果・機序クラスタリングと予測モデル開発
Project/Area Number |
21K11541
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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 59030:Physical education, and physical and health education-related
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Research Institution | Miyagi University of Education |
Principal Investigator |
黒川 修行 宮城教育大学, 大学院教育学研究科高度教職実践専攻, 教授 (30431505)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小宮 秀明 宇都宮大学, 共同教育学部, 名誉教授 (30186811)
永井 雅人 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 特任助教 (60707199)
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Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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Keywords | 機械学習 / 発育 / 生活習慣 / 子供 / 肥満 |
Outline of Research at the Start |
本研究では、児の生活環境・生活習慣に着目し、児の発育状況,脂肪の過剰蓄積状態である肥満との関係を、機械学習を用いて解析する。 特に、成長期における肥満発症・改善の要因、およびその交互作用を考慮し、その因果メカニズムのパターンをクラスタリングする、各クラスターの特徴的な要因を明らかにし、各要因と肥満の因果関係を検討する、そして、個人毎に予測されたクラスターの特徴的な要因についての予測モデルの開発を目指している。
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Outline of Annual Research Achievements |
肥満は様々な要因により、発症することが知られているものの、それら要因の交互作用や重み付けなどは明確になっておらず、学齢期における肥満対策の限界となっていると言える。 本研究の目的は、児の生活環境・生活習慣に着目し、身長・体重の発育状況や肥満との関係について、機械学習を用い、成長期における肥満発症・改善の要因、およびその交互作用を考慮して、その因果メカニズムのパターンをクラスタリングすること、そして、予測モデルの開発し、成長期における肥満の予防および改善を考慮した個別化対策の一助を目指している。 2年目で今年度は、昨年度調査を実施することができなかったことから、関係諸機関と連携して、調査開始を目指した。しかしながら、調査フィールドを予定している学校現場では、以前に比べて様々な制限が解除されつつあるものの、引き続き新型コロナウイルス感染症への対策が続いた。それらに関連した様々な対応が継続しているところでの新規調査立ち上げの実施等が難しいと考えた。 過去に行われた生活習慣、身体活動、体格や体力に関する調査データを入手することができたことから、横断研究となるもののこれらのデータを整理し、解析が行うためのデータセットを作成し、一部解析を進めることができた。入手時期が遅かったため、機械学習を含めた解析にまで至ることができなかった。しかし、基本統計的な解析においては、これまで報告されている結果と概ね同様の結果を観察することができたことから、次年度以降、このデータを用いて、解析することを目指すこととした。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
新型コロナウィルス感染症の影響により、子どもの生活状況やその環境が日常とは異なる様相が続いており、調査実施が難しいものと判断された。また、学校において感染症に関する様々な対応がなされており、多忙を極めていた。そのことから、新規に調査を実施することにより、更なる混乱が想定されたため。
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Strategy for Future Research Activity |
新型コロナウィルス感染症の影響により、研究立案時に想定していた子どもの生活・環境がこれまでと大きく変化しており、今後の生活習慣なども、さらに変化することが予想される。このことは、予測モデルの作成およびその適応にも影響を与えることが考えられた。これらのことを踏まえた上で、調査実施可能学年等を再考しつつ、新規調査実施を目指す。一方、ある程度のデータ数を確保した横断研究による調査データを入手できたことから、こちらも用いた検討を行う。 なお、新型コロナウイルス感染症への対応が令和5年度以降大きく変わることから、調査方法を修正し「延期」等を考慮した上で、調査実施を引き続き検討する。
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Report
(2 results)
Research Products
(2 results)