転倒リスク評価に応じた転倒予防訓練を支援する基礎的研究

Research Project

Project/Area Number	22K12918
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 90150:Medical assistive technology-related
Research Institution	Kyushu Sangyo University
Principal Investigator	榊泰輔九州産業大学, 理工学部, 教授 (60373130)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	下川俊彦九州産業大学, 理工学部, 教授 (60301347) 神屋郁子福岡女子大学, 国際文理学部, 講師 (00615354) 藤野友和福岡女子大学, 国際文理学部, 准教授 (40364161)
Project Period (FY)	2022-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help	¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000) Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000) Fiscal Year 2024: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000) Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2022: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Keywords	リハビリテーション / 転倒予測 / 回帰式 / ベイズ推定 / リハビリロボット / 介護ロボット / 転倒
Outline of Research at the Start	健康寿命を延伸し高齢者が活躍する社会とするには、転倒リスクの評価と予防訓練の普及が喫緊の課題である。しかし、現状のリスク評価は転倒経験を主要な因子としているため、転倒未経験では虚弱であってもリスクを低く見積もる傾向があった。また、施設での試験には時間とコストがかかる。さらに、老化による転倒リスクの経年変化は考慮されていない。そこで本研究では、ベイズ統計モデリングを導入し、①転倒リスク評価の精度向上、②簡便で低コスト、③将来予測の可能な転倒リスク評価方法を開発する。これにより転倒リスクを日常的にモニタしつつ、健常なうちから高齢者の転倒を防ぐ予防訓練機器の開発基盤をつくる。
Outline of Annual Research Achievements	まず先行研究の問題点を分析、手法の概念設計を行った。また協力病院で転倒状況を聴取した。問診アプリの開発に着手し先行研究の問診表を実装した。さらに実装方法を検討し時系列データを含む解析方法が課題であるとした。これら成果を次年度研究につなげていく。先行研究では、転倒の要因として21項目をあげ介護施設での検証をもとに絞り込み点数化して集計、閾値とを比較し転倒リスクの高低を判断するものである。しかしながら、①転倒リスクの高低の予測のみ、②感度・特異度は試験法の評価のみであり手法の妥当性検証として不十分、③判定の閾値が固定で前提条件の変化が考慮されていない、④サンプルや集団の特性の経年変化を反映していない、⑤転倒経験有の影響が支配的で他の要因の説明変数は小さい、⑥介入策までは示されていない。以上を踏まえ概念設計として、① Logistic回帰による転倒確率、②実データの蓄積とロジスティック回帰式の再計算と妥当性の検証、③検証と他の説明変数もいれた再計算、④経年変化をみる、の各機能をまとめた。予備調査として香椎原病院と金隈病院の療法士より聴取した。例えばデイケア150人中週に３～４人転倒が発生、退院直後で運動不足、片足立ち１０秒以下で歩行速度遅く歩行器をつかう等のケースや季節性が無くコンスタントに発生する状況を把握できた。以上をもとに問診アプリを開発、先行研究の問診項目をスマホ・タブレットに実装し病院側にデモした。得られた意見をもとに使いやすさ、セキュリティを改良し情報処理学会で報告した。さらに、単純な回帰予測の問題を議論し、高齢者の特性である緩慢な時間変化を考慮すべきとして時系列データの解析方法を調査し概念設計に加えることとした。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 研究計画の初年度課題である回帰予測の概念設計は現場状況聴取もとに実装がほぼ終了したため。ただし回帰式検証のためのデータ入力は未了のため（2）とした。
Strategy for Future Research Activity	先行研究の問題点を分析、手法の概念設計を行った。また協力病院で転倒状況を聴取した。問診アプリの開発に着手し先行研究の問診表を実装した。さらに実装方法を検討し時系列データを含む解析方法が課題であるとした。研究計画の初年度課題である回帰予測の概念設計は現場状況聴取をもとに実装がほぼ終了したため、概ね順調に進展しているといえる。ただし回帰式検証のためのデータ入力は未了であり次年度に実施する。これら成果と課題を次年度研究につなげる。