Unlocking Individual Potential: High-Benefit Rehabilitation Through the Use of a Machine-Learning-Based Approach

• Project/Area Number: 24K02671
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
• Research Institution: Kanagawa University of Human Services
• Principal Investigator: 長山 洋史 神奈川県立保健福祉大学, 保健福祉学部, 准教授 (00552697)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 池田 公平 神奈川県立保健福祉大学, 保健福祉学部, 助教 (80828179) ; 中村 拓人 神奈川県立保健福祉大学, 保健福祉学部, 助教 (10828312) ; 友利 幸之介 東京工科大学, 医療保健学部, 教授 (90381681) ; 岸 知輝 杏林大学, 保健学部, 助教 (80845123) ; 山内 慶太 慶應義塾大学, 看護医療学部(藤沢), 教授 (60255552)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000); Fiscal Year 2028: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000); Fiscal Year 2027: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000); Fiscal Year 2026: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2025: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000); Fiscal Year 2024: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
• Keywords: リハビリテーション / 脳卒中 / 機械学習

Outline of Research at the Start

本研究では，患者個々人の特性から，最適なリハビリテーションの量と内容を提案し，効果の最大化を目指すシステムを開発する．具体的には，機械学習のモデルである因果フォレストを用いて，①脳卒中患者に対するリハビリテーションの効果の異質性について明らかにする②集中的リハビリテーションが効果的な患者は，どのような特性があるかを明らかにする③患者特性に応じてどの療法をどの程度実施することで効果が最大化するかについて明らかにすることである．