| Project/Area Number |
24K14144
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 58080:Gerontological nursing and community health nursing-related
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| Research Institution | Toyama Prefectural University |
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Principal Investigator |
張 平平 富山県立大学, 看護学部, 教授 (90436345)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
唐山 英明 富山県立大学, 工学部, 教授 (00401323)
黒田 久美子 千葉大学, 大学院看護学研究院, 准教授 (20241979)
松本 毅 千葉大学, 医学部附属病院, 助教 (30447304)
崔 高超 富山県立大学, 情報工学部, 助教 (60880359)
正木 治恵 千葉大学, 大学院看護学研究院, 教授 (90190339)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 腰痛改善度予測 / 経穴刺激 / 高齢者 / セルフケア / AIモデルの開発 |
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| Outline of Research at the Start |
慢性腰痛を有する地域高齢者を対象に光学式モーションキャプチャが記録した経穴刺激前後の歩行姿勢データと腰痛の程度を示すVAS（visual analogue scale）での評価結果及び、性別や年齢、基礎疾患などの基本情報を取得し、定量的なデータに変換・蓄積し、AIを用いて暗黙知を顕現化し分析することで経穴刺激による腰痛改善度を予測するAIモデルを作成する。また、作成したAIモデルを用いて新たな地域高齢者を対象に有効性の再現性を検証する。一定の支援方法を提供することで高齢者の性別や年齢、既往歴、腰痛の程度等による腰痛の回復状況、理想的な状態までの回復時間及び歩行姿勢の改善状況等が予測される。
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