スマートセンシングと機械学習を用いたフレイル評価システムの有効性の検証

Research Project

Project/Area Number	23K16508
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 58080:Gerontological nursing and community health nursing-related
Research Institution	The Hyogo Institute of Assistive Technology
Principal Investigator	戸田晴貴兵庫県立福祉のまちづくり研究所, その他部局等, 研究員 (70828665)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
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: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000) Fiscal Year 2023: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Keywords	スマートセンシング / 機械学習 / 立ち上がり / フレイル / IoT
Outline of Research at the Start	本研究課題では、椅子に内蔵された測距センサのデータから立ち上がり動作中の体幹と大腿の角度を計測できるシステムの構築し、その妥当性を検証する。開発した椅子を使用して地域在住高齢者を対象とした立ち上がり動作計測とフレイル評価を実施する。これらのデータを使用してフレイルの有無を分類するための機械学習モデルを構築する。さらに、縦断的な計測を実施することにより、フレイル状態の変化を追跡できるか検証する。