| Project/Area Number |
23K09576
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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 58010:Medical management and medical sociology-related
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| Research Institution | Yokohama City University |
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Principal Investigator |
佐藤 仁 横浜市立大学, 附属市民総合医療センター, 准教授 (70453040)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
後藤 隆久 横浜市立大学, 医学研究科, 教授 (00256075)
中村 京太 横浜市立大学, 附属市民総合医療センター, 准教授 (00287731)
中島 和江 大阪大学, 医学部附属病院, 教授 (00324781)
土屋 慶子 横浜市立大学, 国際教養学部(教養学系), 准教授 (20631823)
北村 温美 大阪大学, 医学部附属病院, 助教 (60570356)
安部 猛 横浜市立大学, 附属市民総合医療センター, 講師 (80621375)
川上 裕理 横浜市立大学, 附属市民総合医療センター, 講師 (90407958)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
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| Keywords | 加速度データ / 歩行 / 転倒予測 / 計測環境 / 病棟 / 転倒 / 転落 / 予測モデル開発 / 高齢者 / フレイル |
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| Outline of Research at the Start |
高齢者の転倒は、病院や高齢者施設のみならず、高齢者の暮らす家庭までも含めた社会的な懸念事項である。問題点の一つは、個々人の身体機能の客観的な評価が組み込まれていない点であると考えられる。昨今では、簡便に、非侵襲的に身体機能の計測が可能なセンサーが多く開発され実用可能な状態にある。そこで、本研究では、歩行機能を詳細に計測するセンサーを用いて入院患者の歩行機能を事前に計測し、従来型のリスク因子評価と院内での転倒のアウトカムを統合した多次元データを用いたマルチモーダル機械学習により新たな信頼性の高い転倒リスク予測モデルを見出すことを目的とする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
入院患者を対象に、歩行データの計測を実施する環境確立を行なった。ORPHE社の歩行センサー、ORPHE CORE、計測アプリケーションのORPHE CORE Recorder、データ分析用ソフトウエアのORPHE Analyticsを使用できるよう、インストールや作動確認を最初に実施した。ORPHE CORE Recorderは、IOSにて作動するので、 計測用にiPadでの環境を整備したのち、実際の計測にさいし、より小型の計測機の方が病棟での計測が実施しやすいため、iPhoneも追加した。計測の際は、測定カメラを規定の高さに保持するため、三脚を本計測用にセッティングし、毎回、同じ条件で計測できるような環境を作成した。実際に患者からのデータを収集するにあたり、病棟の環境でのインターネット通信の確率が必要であり、モバイルWiFiを数種類、テストする必要があった。通信速度が遅い場合、一部のデータが収集できない不具合に見舞われたため、通信速度のより早い機器を導入した。以上により、十分な計測環境を整備したのち、実際に患者からのデータ収集を行なった。病棟内においても、インターネットの電波状況が場所によって異なるため、電波状況が良好で、患者が10メートルの直線歩行が可能であり、他の患者と接触する危険のない場所を試行錯誤の上、決定した。また、患者アンケートを実施し、これまでに転倒したことがあるか、転倒した場合、外傷を負ったことがあるか、転倒した場合の状況についてデータの収取を行なった。また、電子カルテからは、院内で使用されている転倒リスク予測因子の評価結果を抽出した。血液検査や患者基本身体プロファイルの抽出も行なった。最終的に、2023年度は、63例の計測を実施した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の目標通り、初年度において安定した計測環境を確立でき、症例数を蓄積することができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
さらに計測データの蓄積を目指す。
計測データの解析を並行して実施していく。
計測データの解析には、機械学習モデルを導入する。
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