特定保健指導のアウトカム最適化を目指すAIを活用した大規模テキストデータ解析

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K10620
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 池之上 辰義 京都大学, 医学研究科, 特定講師 (70761443)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 山田 ゆかり 京都大学, 医学研究科, 特定講師 (00306846) ; 福間 真悟 京都大学, 医学研究科, 特定准教授 (60706703)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 特定保健指導 / 人工知能 / 自然言語処理 / 教師なし学習 / 教師あり学習

Outline of Annual Research Achievements

「特定保健指導」についての反応性を考察するの当たり、対象者の特性による反応性の違いを検討した。
【序論・背景】肥満は、世界的に重要な問題の一つである。過食や運動不足を自覚することが、体重の減少につながる。さらに、患者さんが肥満に対して行動を起こすかどうかで、体重減少につながる要因の重要性が変わる。
【目的】保健指導時の体重減少と肥満の自覚・対策の関連性を検討する。
【研究方法】本コホート研究では，2013年4月から2020年3月までに日本全国で実施された保健指導介入に参加し，1年間の体重変化を評価した40～74歳の個人を対象とした。エクスポージャーは、ベースラインの質問票で定義された過食や運動不足の意識と、患者が肥満に対して行動を起こすかどうかの組み合わせとして定義した。性別、年齢、過去の指導経験などの交絡因子は、重回帰モデルで調整した。
【結果】1,772名の参加者（平均[SD]ベースライン体重、77.1 [9.8] kg）のうち、行動を起こし、過食の自覚がある参加者は、行動を起こさず、自覚もない参加者に比べて、体重が低かった（調整後差、-1.02 kg; 95%CI、-1.52～-0.52）。行動を起こさず、運動を意識している参加者は、体重の増加と関連していた（調整後差、0.59kg；95%CI、0.16～1.01）。
【結論】肥満に対する意識と行動は、保健指導による体重減少と関連していた。保健指導の効果もこの患者特性により変化する可能性があり、考慮すべき交絡の一つと考えられた。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

「保健指導記録の分類と解析」について前年度の成果を基に論文化を開始した。論文化の開始にあたって、患者特性を明らかにすることが求められた。そのため、患者特性に合ついて焦点を当てた研究を実施したために本研究の主題であるほ「保健指導記録」による患者の反応の検討が一時的に止まっている。

Strategy for Future Research Activity

対象者の反応特性を考慮して、「保健指導記録」と反応量としての「体重」・「腹囲」の変化を検討する。

Causes of Carryover

新型コロナウイルス蔓延により旅費支払いが不要となったため