• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

機械学習を用いた迅速システマティックレビューによる意思決定支援連携システムの構築

Research Project

Project/Area Number 23K16618
Research Category

Grant-in-Aid for Early-Career Scientists

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Basic Section 59010:Rehabilitation science-related
Research InstitutionIbaraki Prefectural University of Health Science

Principal Investigator

唯根 弘  茨城県立医療大学, 保健医療学部, 助教 (20845911)

Project Period (FY) 2023-04-01 – 2028-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2027: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Keywordsシステマティックレビュー / 機械学習 / 生活行為向上マネジメント / リハビリテーション
Outline of Research at the Start

患者との治療介入手段を決定する際に、システマティックレビューから統合された最新の情報を得ることは治療選択に有用である。リハビリテーション分野においてシステマティックレビューによる質の高いエビデンスは不足しており、その遂行にも膨大な時間や資源を必要とすることが課題であった。そのためリハビリテーションにおける治療選択では、介入期間中に最新のエビデンスを反映させることが困難であった。本研究では機械学習を用いることで迅速なシステマティックレビューを可能にし、研究者の利用可能な資源を活用することで患者へのリハビリテーション治療介入の意思決定を支援するための療法士と研究者の連携システムを構築する。

Outline of Annual Research Achievements

当該年度(2024年度)では、ハンドセラピィ領域での評価に関する臨床的に意義のある最小変化量(Minimal important change: MIC)や最小可検変化量(Minimal Detectable Change: MDC)の報告が散見されるため、機械学習を用いた迅速スクリーニングにより一覧化することを試みた。対象疾患には指、手、肘の整形疾患が含まれる、そのリハビリテーション評価に用いられる患者立脚型質問紙は複数存在する。迅速システマティックレビューにより各患者立脚型質問紙に対する様々な対象者や介入状況でのMCID、MDCの一覧を作成し、これを迅速に参照することで、対象者への介入効果の検証と介入方針への一助になる可能性が示唆された。また、実施後の検証により、機械学習を用いた迅速スクリーニング作業の過程で含まれるべき文献が、実施した際には優先度が低くスクリーニング作業の対象とならない文献がごくわずかに生じるといった問題が確認できた。これに対する対処としては機械学習アルゴリズムの再検討や、複数条件での見直し実施の必要性が考えられた。また、日本で開発されたチーム医療を実践するためのツールである生活行為向上マネジメント(management tool for daily life performance: MTDLP)の効果を、文献データベースから得たデータを迅速にレビューし分析することを目的とした。しかしながら、既に出版されている内容は国内誌を中心としており、国際誌での報告は乏しいことが事前の検索により明らかとなった。そのため、当初予定していた機械学習を用いた迅速システマティックレビューから変更し、スコーピングレビューにより現在までに出版された報告内容の網羅と特徴の抽出を優先した。文献データベースから得た抽出データの分析とともに、その成果を参照にした生活行為向上マネジメントの事例介入に着手しており、レビューの成果を参照することで事例の介入効果の検証を行っていく。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

当該年度(2024年度)においては2年度となるが、現状の方法による問題点を明らかにし対処法を検討することができた。得られた成果は学会発表での成果報告だけでなく、学術誌への投稿を行っている。引き続き迅速システマティックレビューを遂行し、得られた知見を事例への介入効果検証に活かし、その成果を報告する予定である。これらのことから、本研究課題の進捗状況についてはおおむね順調に進展しているといえる。

Strategy for Future Research Activity

次年度(2025年度)は、既に取得したデータの詳細な分析結果について、引き続き学会発表および学術誌への掲載による成果報告を順次進めていく予定である。また、迅速システマティックレビューの成果を参照した際の介入効果について、分析・成果報告へと進める。

Report

(2 results)
  • 2024 Research-status Report
  • 2023 Research-status Report
  • Research Products

    (2 results)

All 2024 2023

All Presentation (2 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results)

  • [Presentation] Effectiveness of occupational therapy intervention using the Management Tool for Daily Life Performance (MTDLP): A scoping review2024

    • Author(s)
      Hiroshi Yuine, Takeshi Sasaki, Sawako Saito, Tomohiro Kakehi, Ayaka Ito, Ikue Sanada, Yuka Takasaki, Naoto Kiguchi, Hideki Shiraishi
    • Organizer
      The 8th Asia Pacific Occupational Therapy Congress 2024 (Sapporo)
    • Related Report
      2024 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] カナダ作業遂行測定の臨床的に意義のある最小変化量と最小可検変化量 機械学習を用いた迅速システマティックレビューの試み2023

    • Author(s)
      唯根 弘, 佐々木 剛, 宮田 一弘, 白石 英樹
    • Organizer
      第57回日本作業療法学会
    • Related Report
      2023 Research-status Report

URL: 

Published: 2023-04-13   Modified: 2025-12-26  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi