2019 Fiscal Year Research-status Report
Development of treatment system for binge eating in eating disorders using machine learning implemented in smartphones
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18K07409
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
吉内 一浩 東京大学, 医学部附属病院, 准教授 (70313153)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
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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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 行動医学 / 摂食障害 / スマートフォン |
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| Outline of Annual Research Achievements |
日常生活下の情報取得法であるEcological Momentary Assessment(EMA)を発展させ、摂食障害患者の過食行動治療のため、ス マートフォンによるEMAで得られたデータを機械学習を用いてリアルタイムに解析し、その場で治療介入するEcological Moment ary Intervention(EMI)のシステムの開発を行うことを目的として以下を実施する。 1.過食衝動・行動の評価・介入システムの開発:コンピューター適応型質問票を含めて症状・行動の評価システムとEMIを行う ための機械学習を用いたシステムの開発を行う。 2.身体活動度による過食衝動・行動の予測モデルの開発:EMAで得られた情報を用いて、身体活動度による過食の予測モデルの 開発を行い、治療介入タイミングの同定を行う。 3.摂食障害患者における使用感の調査とマイクロランダム化試験による有効性の検証を行う。2019年度は、2018年度にスマートフォンに実装した、過食衝動 ・行動、排出行動、気分の記録システムを用いて、機械学習を用いた介入システム開発のための基礎的データを収集の継続を行った。具体的には、日常生活下において、スマートフォンによる症状・行動の記録と、加速度計による身体活動度の記録、自律神経機能の評価のためのRR間隔の記録、過食の前の唾液中のコルチゾールとアミラーゼの記録のシステムのセットアップを行い、倫理委員会での承認を得た。現時点で、新たに7名の被験者からのデータの取得が終了して、合計11名の被験者からのデータ収集が終了した。これらのデータを参考に、2020年度中に介入システムの開発を行う。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
2019年度後半からCOVID-19の蔓延のリスクが上昇してきていたため、被験者のリクルートのペースが落ちたため。
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続き、データ収集を行い、2020年度前半でデータ収集を完了し、介入システムのための基礎データとする。その基礎データを解析することにより、日常生活下における、スマートフォンを用いた介入システムを開発し、介入効果を上げるために、機械学習（強化学習）のアルゴリズムを組み込んで、ブラッシュアップさせる。開発したシステムの効果判定は、通常のランダム化比較試験の実施が困難であるため、個人内での介入の有無をランダムに行うマイクロランダム化比較試験を行う。つまり、各患者ごとに、本研究で開発したシステムを用いて対 処行動を提示した場合と、用いないで一般的な対処行動を提示した場合、身体活動による治療介入システムを立ち上げる場合と 立ち上げない場合を、過食衝動1回ごとにランダムに選択し、本研究で開発したシステムが有効であるか否かを検証するととも に、治療期間中(8週間)のどの時点から過食行動の改善が認められるかを検証する。
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| Causes of Carryover |
2019年度後半からCOVID-19の感染蔓延に伴い、被験者のリクルートのペースが落ちてしまったことによる研究の進捗の遅れと、参加を予定していた国際学会が中止となり、旅費の使用予定がキャンセルされてしまったことによる。2020年度に研究の遅れを取り戻す予定で、システム開発や学会参加のための旅費として使用予定である。
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