| Project/Area Number |
21K19828
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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 62:Applied informatics and related fields
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| Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
Yasumoto Keiichi 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (40273396)
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| Project Period (FY) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2022: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
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| Keywords | 血糖値予測 / 食事摂取量推薦 / 高血糖抑制 / ナッジ / 血糖値推定 / 機械学習 / IoTナッジ / 行動変容 / AR / 食行動認識 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、食後高血糖を回避することを目的に、摂ろうとしている食事により血糖値がどれだけ上昇するかを事前に予測する手法と、配膳されている各食品に対して、（どの程度）食べて良いかをARにより表示する手法、さらに、ナッジにより血糖値が上がりにくい食べ方を誘発する手法を開発する。２年の研究期間の間に、(A) データ収集部、(B) データ分析部、(C)フィードバック部からなるシステムの構築と、(D) 複数被験者を対象としたデータ収集および実証実験を行い、提案手法の有効性を示す。
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, a method was developed to predict in advance how much blood glucose levels would increase with the meal about to be consumed, by constructing a blood glucose prediction model for each individual based on time-series data on blood glucose levels and dietary information. In addition, a method was designed to induce a way of eating that is less likely to raise blood glucose levels by means of nudges for each food served, and its effectiveness was investigated. A blood glucose prediction model was constructed and evaluated by collecting time-series data on blood glucose levels and data that were considered to influence blood glucose levels (dietary information, sleep information and physical information of the subjects) from 10 subjects, and the results showed that the RMSE (root mean square error) and MAE (mean absolute error) for the most accurate subjects were 10.68 and 7.71 in the most accurate subjects.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
世界の糖尿病人口は2045 年までに約7億人に達すると予測されており、日本でも、糖尿病有病者と糖尿病予備軍は合計約2,200 万人と推計されている。90%を占めるII 型糖尿病の発症を予防するには、インスリンが分泌されても正常に働かない「食後高血糖」の状態になるのを避ける必要がある。本研究は、食後高血糖の状態を食事を摂取する前に高い精度で予測する技術、さらに、目の前の食事をどの程度食べても良いかを分かりやすく提示する技術を開発し、被験者実験によりその有用性を示した点で、学術的・社会的な意義がある。
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