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

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K10620
• Research Institution: Shiga University
• Principal Investigator: 池之上 辰義 滋賀大学, データサイエンス教育研究センター, 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

＃1. 特定保健指導効果と自己認識の関係
「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内容について英文誌に提出し、査読中。
【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。【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。
＃2. 特定保健指導記録の分類と解析
初年度に得られた結果を再度解析を行い、保健指導パターンとアウトカムの関連性を評価した。具体的には、自然言語処理能力を強化したエンジンの実装とアウトカム対象年度を2021年にまで拡張しての解析を継続した。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

異動が生じたため計画が大幅に遅れたことと欠測値処理に時間を要しているため。

Strategy for Future Research Activity

分類をもとにした「アウトカムとの関連性解析」を継続して行う。

Causes of Carryover

最終報告年度を繰り越したため