2018 Fiscal Year Research-status Report
センシング技術を基軸とした健康管理システムの地域特性に基づく分析
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17K01245
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
下野 僚子 東京大学, 総括プロジェクト機構, 特任助教 (60609361)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤原 幸一 名古屋大学, 工学研究科, 准教授 (10642514)
山川 俊貴 熊本大学, 大学院先導機構, 助教 (60510419)
菊池 康紀 東京大学, サステイナビリティ学連携研究機構, 准教授 (70545649)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 医療社会システム工学 / 社会実装 / 産学公連携 / 保健医療政策 / 品質管理 / システム設計 / システム解析 / 生活習慣病管理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、生活習慣病罹患または疑いのある人に対して、センシング技術の活用や、医療職等の面会によって従来よりもきめ細かなモニタリングを行い、健康状態に応じた早期介入を実現するしくみである健康管理システムの確立をめざしている。本研究の最終目標は、地域特性を考慮した最適な健康管理システムの設計を可能にすることである。そのため、本研究期間内では、地域別統計データや現地調査によって抽出した地域特性を用いて、健康管理システムの目標とシステム構成要素の理解に基づいて健康管理システムを分析する。2018年度は、下記を実施した。
・地域における現状調査：前年度まで調査を行っていた種子島以外の地域における健康管理の現状を把握するため、地域住民むけのアンケートや自治体等の担当者へのインタビューを行った。
・健康管理システムのモデル化：地域の健康管理システムの構成要素として、特定健診・特定保健指導等に対する受診行動のモデル化に加え、地域における健康増進イベントやポイント制度などの事業に対する参加者の国道についても検討を行った。
・データ収集に基づく分析：地域における健康増進イベントやポイント制度に関して、地域住民向けのアンケートを実施し、データの分析を進めた。
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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
2018年度は、健康管理システムの構築にあたり、計画通り、複数の地域における実態把握にもとづきシステムの構成要素のモデル化を進めることができた。研究フィールドでの研究体制を維持しながら地域におけるデータの収集と分析によりシステム目標と要素の関係の解明に基づき、実践可能なシステム構築を進めることができると考える。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでの健康管理システムの目標とシステム構成要素の理解に基づき、今後はデータ収集に基づく地域特性を反映した健康管理システムの分析を進める。次年度は、地域の自治体等の健康管理事業の実施主体の意思決定に寄与するようなデータ分析結果を提示する。
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| Causes of Carryover |
今後、データ分析結果を、地域における自治体や医療機関等で検討するための研究フィールド訪問および学会発表に伴う参加費、交通宿泊費に使用する予定である。
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Research Products
(13 results)
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[Journal Article] Epileptic Seizure Suppression by Focal Brain Cooling with Recirculating Coolant Cooling System: Modeling and Simulation2019
Author(s)
K. Hata, K. Fujiwara, T. Inoue, T. Abe, T. Kubo, T. Yamakawa, S. Nomura, H. Imoto, M. Suzuki, M. Kano
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Journal Title
IEEE Transactions on Neural Systems & Rehabilitation Engineering
Volume: Vol27, No.2
Pages: 162-171
DOI
Peer Reviewed
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[Journal Article] Heart Rate Variability-based Driver Drowsiness Detection and its Validation with EEG2019
Author(s)
K. Fujiwara, E. Abe, K. Kamata, C. Nakayama, Y. Suzuki, T. Yamakawa, T. Hiraoka, M. Kano, Y. Sumi, F. Masuda, M. Matsuo, H. Kadotani
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Journal Title
IEEE Transactions on Biomedical Engineering
Volume: 66(6)
Pages: 1769-1778
DOI
Peer Reviewed
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