| Project/Area Number |
23K20771
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| Project/Area Number (Other) |
21H00949 (2021-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2021-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 10030:Clinical psychology-related
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| Research Institution | The University of Tokushima |
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Principal Investigator |
山本 哲也 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(社会総合科学域), 准教授 (60779396)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉本 潤一郎 藤田医科大学, 医学部, 教授 (10403346)
木村 穣 関西医科大学, 医学部, 教授 (60298859)
菅谷 渚 独立行政法人労働者健康安全機構労働安全衛生総合研究所, 産業保健研究グループ, 任期付研究員 (90508425)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,160,000 (Direct Cost: ¥13,200,000、Indirect Cost: ¥3,960,000)
Fiscal Year 2025: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
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| Keywords | うつ病 / 脆弱性 / 機械学習 / 認知行動療法 / 生成AI / 再発予防 / mHealth / 情報通信技術 / AR / VR / ロボット / 拡張現実 / 人工知能 / 不安 |
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| Outline of Research at the Start |
うつ病の再発予防には，再発に至る兆候を早期に捉え，介入することが重要である。しかし，こうした兆候は患者によって多様であり，従来の臨床場面では再発兆候を理解することは困難であった。そこで本研究では，情報通信技術と人工知能技術(AI技術)を融合させ，うつ病の再発兆候に対し，早期検出・早期介入を可能にする情報基盤技術を開発する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は，これまで得られた知見を最大限活用して，主に生成AIを搭載した介入アプリの開発・実装と，アプリを搭載するデバイスを試作した。計画通り，大学生を対象に予備実験を行い，アプリの効果検討を行うことができた。
また，研究分担者とは密な連絡・連携を行い，特に木村とは次年度からの関西医科大学病院でのデータ収集・介入の準備を継続的に進められた。こうした体制を活かして，今後はさらなる円滑な研究の遂行が期待される。
以上のように，本年度の研究活動によって，次年度の研究遂行に向けた基礎的な方法論の確立につながり，よりよい研究環境が構築されたと考えられる。
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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
予定していた介入アプリの開発，および搭載デバイスの試作が行われた。また，健常者を対象とした基礎データの蓄積を開始することができ，これらは次年度からの計画遂行に大いに寄与することが想定される。以上のことから，今年度は大きな進展を挙げることができたと考えられる。
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続き，研究課題を完遂するため，収集済みのデータに対する網羅的な解析を行い，アプリとデバイスの精度を改善する。また，多様な対象に実施することによって，効果をもたらす生成AIに関する基盤技術の確立に努める。
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