2020 Fiscal Year Research-status Report
Development of an alternative growth curve which is concerned with the prevention of lifestyle diseases through deep learning
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18K11021
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| Research Institution | Kagawa University |
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Principal Investigator |
芳我 ちより 香川大学, 医学部, 教授 (30432157)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
相田 敏明 岡山大学, ヘルスシステム統合科学研究科, 講師 (60290722)
珠玖 隆行 岡山大学, 環境生命科学研究科, 准教授 (70625053)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 体格推移 / 小児期 / 成長曲線 / 生活主観病予防 / ディープラーニング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，成人期の体格および生活習慣病の発症を予測することのできる新たな成長曲線の開発を目指し、小児期から成人期までの体格推移を明らかにすることを目的としている。1年目は小児期の肥満や痩せといった体格と関連する生活習慣や親の認識を探索し、睡眠習慣や親の養育態度を生活習慣因子として検討する必要性を明らかにした。2年目は、入手した幼児期から高齢期（最高年齢80歳）までのコホートデータの活用について検討し，AIを用いた機械学習によって各データを１つのクラスタに分類するハードクラスタリングを可能にした。これにより、グループ化の精度を高めることができた。また、その結果が、これまでの知見と大きくは異ならなかったことは、概ね、先行研究が示したことが事実に近いものであることを支持する。
その結果、男児は４つに、女児は３つに体格推移グループを分けることができた。また、肥満は男児で5歳、女児で4歳に決まる可能性も明らかにした。さらに，幼児期の体格で将来の体格（ＢＭＩを予測するモデル式を開発した。しかし，課題として体格を計測する時期が一定ではないこと，欠損値が多く，おそらく曲線を描くと想定した式ではあるが，実測値のみではそれを表現しきれないことが課題であった。
2020年度は，実測値がどれくらいの精度をもつことができるかを検討するために，幼児期の体格推移の現象として生じると検討されているAdiposity Rebound （AR）が14歳の体格を推定できるかどうかを検討した。その結果，およそ50％程度の確率であり，予測度は高いとはいえないことを示唆した。今後，小児期から成人期にかけての体格データをいかにして正確に，頻度高く収集できるかが課題である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
COVID-19による影響を受け，データ収集およびタイムリーな打ち合わせができずにいたこと，また，研究フィールドも活動自粛を受けて研究協力いただくことが困難になったこと，加えて大学教員としての業務にかかる時間が大幅に増えたことなどが理由としてあげられる。
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| Strategy for Future Research Activity |
研究期間を1年延長し，COVID-19感染拡大予防および対応に追われた1年分を取り戻す。
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| Causes of Carryover |
COVID-19による感染症拡大予防のための活動自粛および大学教員としての業務の激増を受け，研究フィールドでのデータ収集等の活動等を含めた，研究遂行時間の確保が難しかったため。延長した1年間で，研究成果をまとめた論文を出版する。
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