Development and implementation of segmentation nudges based on behavioural and health data.

• Project/Area Number: 23K24572
• Project/Area Number (Other): 22H03314 (2022-2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2022-2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
• Research Institution: Hiroshima University (2024); Kyoto University (2022-2023)
• Principal Investigator: 福間 真悟 広島大学, 医系科学研究科(医), 教授 (60706703)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 佐々木 周作 大阪大学, 感染症総合教育研究拠点, 特任准教授(常勤) (20814586) ; 池之上 辰義 滋賀大学, データサイエンス学系, 講師 (70761443) ; 井上 浩輔 京都大学, 医学研究科, 助教 (80903830) ; 白井 こころ 大阪大学, 大学院医学系研究科, 特任准教授(常勤) (80530211)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥17,420,000 (Direct Cost: ¥13,400,000、Indirect Cost: ¥4,020,000); Fiscal Year 2024: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2023: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000); Fiscal Year 2022: ¥6,890,000 (Direct Cost: ¥5,300,000、Indirect Cost: ¥1,590,000)
• Keywords: ナッジ / 行動変容 / 疫学 / データサイエンス / 大規模ヘルスデータ / 行動インサイト / セグメンテーションナッジ / 因果推論 / セグメンテーション・ナッジ / 行動特性 / 疑似実験デザイン

Outline of Research at the Start

保健・医療・介護における行動変容介入による健康アウトカム改善を達成するための課題を整理し、大規模健康医療データの分析から得られるエビデンスを集約する。エビデンスに基づき、行動変容介入を個別化（対象者選択、介入コンテンツの選択等）することで、医療や保健の介入効果を最大化することを目指す。そのために、保険者データベースを活用したリアルワールドで実施する大規模な行動変容介入のランダム化比較試験、そこから得られる行動データの分析による介入方法の個別化の検討を行う。