| Project/Area Number |
21K12793
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 90150:Medical assistive technology-related
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| Research Institution | Kawasaki University of Medical Welfare |
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Principal Investigator |
永見 慎輔 川崎医療福祉大学, リハビリテーション学部, 講師 (60744042)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
前田 圭介 国立研究開発法人国立長寿医療研究センター, 病院, 客員研究員 (50775179)
福永 真哉 川崎医療福祉大学, リハビリテーション学部, 教授 (00296188)
池野 雅裕 川崎医療福祉大学, リハビリテーション学部, 准教授 (60612976)
原山 秋 川崎医療福祉大学, リハビリテーション学部, 助教 (40847886)
八木 直美 兵庫県立大学, 先端医療工学研究所, 准教授 (40731708)
越久 仁敬 兵庫医科大学, 医学部, 特別招聘教授 (20252512)
清水 昭雄 長野県立大学, 健康発達学部, 講師 (50965035)
堺 琴美 立命館大学, 総合科学技術研究機構, 助教 (30907035)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
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| Keywords | 医工学 / リハビリテーション / 超音波検査 / 摂食嚥下 / 医療福祉工学 |
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| Outline of Research at the Start |
我々はこれまでに嚥下モニタリング装置で、「嚥下時の呼吸、嚥下運動、嚥下音」をパターン認識理論に基づいて評価し、「嚥下の良好なパターン」と「不良なパターン」を明らかにしてきた。しかし、嚥下前や嚥下後に発生する誤嚥等は検出することが出来ておらず、この方法を疾患発症後の早期経口摂取再開へと利用するには至っていない。本研究では、近年開発された「嚥下超音波検査法」と「嚥下前後の音声と随意咳」に深層学習法を用いて、非侵襲的且つ簡便に誤嚥を検出するシステムへと深化させる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
超音波による嚥下プロセスの画像データと、臨床的に診断された誤嚥の事例を組み合わせたデータセットの構築を試みた。しかし、研究開始当初に計画された症例データの収集が予定通りに進まず、データセットの構築に遅れが生じた。これは、特に地域的な医療機関の参加率の低さや、患者及び医療従事者からの同意取得の難しさに起因している。そのため、データ収集方法を見直し、多施設による共同研究体制の強化を行った。研究チームはデータ収集方法の大幅な修正を実施した。具体的には、対象となる患者の選定基準の見直し、データ収集の効率化を図るための技術的アプローチの導入、関係機関との連携を深めることにより、実用的かつ信頼性の高いデータセットの構築を目指した。これにより、途中で計画の変更が必要となったが、研究の質を確保しつつ、目標達成に向けた適応的なアプローチを取ることができた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
研究初期段階での計画通りの症例データ収集が滞り、データベース構築の遅れが発生したため遅れていると判断した。これは、医療施設の参加不足や、患者や医療スタッフの同意獲得が困難であったことが主な原因である。この問題を解決するため、データ収集手法の全面的な見直しと、複数施設間での協力体制を強化した。対象患者の選定基準を再評価し、データ収集を効率化する新たな技術手段を採用するとともに、関連機関との協働を深める。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究段階では、これまでに集めた豊富なデータセットを活用し、誤嚥検出のための深層学習モデルの開発と精緻化が進められる。このプロセスには、アルゴリズムのトレーニングと同時に、その精度と臨床への適用可能性を徹底的に検証するフェーズが含まれる。特に、異なるタイプの嚥下障害を持つ患者群に対するアルゴリズムの反応を分析し、その効果を評価することで、さらなる改善が図られる。
このアルゴリズムが臨床現場に導入されると、言語聴覚士は嚥下障害のより正確な診断が可能となり、リハビリテーションプロセスの効率化が期待される。また、嚥下障害の早期発見と介入により、誤嚥による合併症のリスクを減少させ、患者の全般的な健康状態と生活の質(QOL)の向上に寄与することが可能となる。さらに、将来的にはこのアルゴリズムを基に、患者自身や家族が日常生活で利用できる嚥下管理ツールの開発も視野に入れられている。これにより、患者が自己管理を効果的に行い、より安全で健康的な日常生活を送ることができるよう支援されることが目標である。
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