2017 Fiscal Year Annual Research Report
Development of just-in-time adaptive intervention for behavioral modification based on continuous psycho-behavioral monitoring under daily life
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17H00878
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
山本 義春 東京大学, 大学院教育学研究科(教育学部), 教授 (60251427)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
北島 剛司 藤田保健衛生大学, 医学部, 准教授 (40360234)
吉内 一浩 東京大学, 医学部附属病院, 准教授 (70313153)
早野 順一郎 名古屋市立大学, 大学院医学研究科, 教授 (90173054)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 身体活動 / 行動・状態推定 / 介入指導 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究はJust-in-Timeに行動変容介入を行うリスク検知型の介入指導手法（JITAI）の開発とその臨床応用可能性の検証を目的とする。今年度は、基盤となるシステムの構築を主に行った。先ず、活動量などのセンシングデータおよびEcological Momentary Assessment（EMA）のアセスメントデータの発信源となるモバイル端末について汎用化を進めた。具体的には、先行研究においては専用器（アンドロイド）を対象となる被験者に貸し出していたが、各自が所有するスマートフォン（アンドロイド／アイフォン）に汎用化したアプリケーションソフトをインストールすることにより、各自の活動データおよびEMAデータがクラウドサーバにリアルタイムで連続的かつ自動的に集約されるようになった。データから特徴量ベクトル（平均、分散などの統計モーメントや中心周波数などの周波数情報など）を計算する部分の設計も完了している。特徴量ベクトルから対象者の行動推定（寝ている／起きている、座っている／歩いている等）を行う部分についても、先行研究において示されているアルゴリズを試用的に実装する準備はできた。ただし既存のアルゴリズムの妥当性は小規模集団に対して限定的に示されているだけなので、大規模集団での試行を通じて高精度化する課題は残っている。アセスメントに基づいてジャストインタイムに介入する方法については、詳細を検討中であるが、クラウドサーバからの情報フィードバック（心身の不活発性や睡眠覚醒を含む行動変化などに基づくリスクの可視化、行動医学・睡眠医学の観点による介入指導）を個人端末へ送信する部分の基本的な準備は完了した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究の基盤となるシステムの構築は、初年度ほぼ予定どおり終了した。
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| Strategy for Future Research Activity |
基本的なツール構築の部分は完了したので、今後は残りの要素技術の開発と検証に注力する。具体的には、行動・状態の連続推定技術、心身の不活発化・間欠化や睡眠覚醒を含む行動異常などの健康リスク（兆候）の検知技術、その個人にあった介入をジャストインタイムで行うプロトコルの開発を行う。推定や検知の基礎となるデータ解析技術として、今まで行ってきたマルチレベルモデルの適用の他に、より即時的・順応的な機械学習の手法を取り入れる。加速度データから抽出した局所特徴量を基にRandom Forest（RF）のアルゴリズムを用いてクラスタリングすることを考えているが、その他に局所特徴量を介さずに活動パターンそのものを学習するアルゴリズムも検討する。例えば機械の故障検出に使われているアルゴリズであるオートエンコーダ（ニューラルネットワークの応用）や、データの共起性に着目したトピックモデルなどの適用を試みる。介入については、医療を専門とする共同研究者が中心になって手法を検討していく。例えば不活動（運動不足）については、活動量のリアルタイム計測から、適切なタイミングで運動を促し、さらにその介入により実際に活動量が増えたことを確認するところまで、一貫して行えるようにする。システム全体の1次試案が定まった段階で300人程度の規模でランダム化した比較試験を行い、効果検証と課題抽出を行う。それを踏まえて総合的なブラシュアップを行った後、大規模集団による本格的な試験に着手する予定である。
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Research Products
(5 results)
