2021 Fiscal Year Annual Research Report
人工知能による高齢者の不安全運転の予測モデルの確立と神経基盤の解明
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20H03607
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
山縣 文 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 特任准教授 (30439476)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小竹 元基 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 准教授 (10345085)
平野 仁一 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 講師 (60574910)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 自動車運転 / 不安運転 / 機械学習 / 高齢運転者 / 脳画像 / 実車運転 / 神経心理 / 予測モデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2022年度も世界的にCOVID-19の感染が収まらず、日本国内においても行動制限が行われていた。本研究の対象者は65歳以上となっており、高齢者は重症化のリスクが高いことや基礎疾患を有している者も多いため、研究協力者の感染予防の観点からの安全を第一に考えリクルートおよびデータ収集を中断していた。
その間、これまでに蓄積できた実車データ、脳画像データ、神経心理データの一部を用いて、健常高齢者の白質構造の異常と危険運転の関係性についての論文を発表した。前回発表した論文内容をさらに支持するかたちで、背側注意ネットワークを構成する右の上縦束の白質繊維の構造異常が不安全運転と大きく関与していることが示された。論文は、「White matter alterations in the dorsal attention network contribute to a high risk of unsafe driving in healthy older people」という題名で、2022年の7月にPsychiatry and Clinical Neuroscience Reportにアクセプトされた。
・Yamamoto Y, Yamagata B., et al. White matter alterations in the dorsal attention network contribute to a high risk of unsafe driving in healthy older people. Psychiatry Clin. Neurosci. Rep. 2022;1:e45. https://doi.org/10.1002/pcn5.45
さらに、新たな運転指標の開発を始めるためにデータ解析も同時並行的に行っている。また、リクルート再開に向けての準備も進めている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
2022年度も世界的にCOVID-19の感染が収まらず、日本国内においても行動制限が行われていた。本研究の対象者は65歳以上となっており、高齢者は重症化のリスクが高いことや基礎疾患を有している者も多いため、研究協力者の感染予防の観点からの安全を第一に考えリクルートおよびデータ収集を中断していた。今年度は早急にリクルートを再開しデータ取得をしていく方向である。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は研究協力者のリクルートを再開し、実車運転のデータの集積、認知機能検査、脳画像検査を収集していく。
その後、集積したデータを解析し、学会発表・論文発表を進めていく。
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