機械学習を用いたフレイル発症における口腔状態の重要度を検証する長期縦断研究

• Project/Area Number: 25K13124
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 57050:Prosthodontics-related
• Research Institution: The University of Osaka
• Principal Investigator: 高橋 利士 大阪大学, 大学院歯学研究科, 招へい教員 (70610864)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 野崎 一徳 大阪大学, 歯学部附属病院, 准教授 (40379110) ; 豆野 智昭 大阪大学, 大学院歯学研究科, 助教 (50845922)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2027: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2026: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: 口腔機能 / フレイル / 機械学習 / 縦断研究 / 高齢者

Outline of Research at the Start

超高齢社会に突入した我が国において，一人でも多くの高齢者が自立した生活を営むためには，個々の高齢者に対して，要介護状態の原因である疾患の発症やそのリスク因子を予測し，高齢者ごとに必要な対策を講じることが重要である．本研究では，『口腔のどの機能が，他の因子と比較してどの程度，フレイルに影響するのか？』を学術的疑問とし，70歳，80歳，90歳の地域高齢者を対象として行う15年にわたる2780名の長期縦断調査を実施する．口腔の状態を含む膨大な数の因子からフレイルの発症を予測する機械学習モデルを用いて，口腔機能がフレイルに与える影響と，その重要度を検証する．