アジャイル型アプローチによる乳幼児アレルギー発症予測モデルの社会実装戦略

• Project/Area Number: 25K02956
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58080:Gerontological nursing and community health nursing-related
• Research Institution: Kinjo Gakuin University
• Principal Investigator: 山口 知香枝 金城学院大学, 看護学部, 教授 (70514066)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 榎原 毅 産業医科大学, 産業生態科学研究所, 教授 (50405156) ; 竹尾 淳 名古屋文理大学, 情報メディア学部, 准教授 (20729222) ; 二村 昌樹 独立行政法人国立病院機構(名古屋医療センター臨床研究センター), その他部局等, 医長 (30470016) ; 近藤 康人 藤田医科大学, 医学部, 教授 (30301641) ; 楳村 春江 名古屋学芸大学, 管理栄養学部, 准教授 (90783879) ; 浅野 みどり 修文大学, 看護学部, 教授 (30257604)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000); Fiscal Year 2028: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000); Fiscal Year 2027: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2026: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2025: ¥7,670,000 (Direct Cost: ¥5,900,000、Indirect Cost: ¥1,770,000)
• Keywords: アレルギー / Artificial Intelligence / アジャイル / 社会実装

Outline of Research at the Start

本研究では、まずこれまでに開発してきた「乳幼児アレルギー発症予測モデル」の機械学習の予測アルゴリズムのプロトタイプを、国内及びグローバルに研究者コミュニティに向け発信し、利用を促す。そこで収集したデータは本研究でも共有し、追加データでモデルやパラメータの調整を行って機械学習の予測精度を向上させ、改良版を作成する。データが追加される度に改良し、随時最新の知見を公開する、このプロセスを反復するアジャイル型アプローチによって「完成版」に近づけていく。完成版の普及、定着を通して社会実装を実現する。