2021 Fiscal Year Research-status Report
Making algorithms of prediction and intervention for physical activity patterns using a machine learning approach
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20K19671
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| Research Institution | Kitasato University |
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Principal Investigator |
渡辺 和広 北里大学, 医学部, 講師 (60822682)
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2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 身体活動 / 座位行動 / 労働者 / 機械学習 / 深層学習 / モバイルヘルス / メンタルヘルス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、日本の労働者を対象に、勤務形態等の基本属性、およびスマートフォンに記録された身体活動データを用いて、労働者の身体活動のパターンの予測を行うこと、および予測されたパターンから労働者に個別の推奨を行うアルゴリズムを作成して介入研究を行うことを目的としている。
令和3年度は、令和2年度に実施する予定であった倫理審査、および企業・労働者の研究リクルートを実施した。2021年11月に、本研究の観察研究にかかる研究計画について、北里大学医学部・病院倫理委員会から承認を得た。その後の研究リクルートにおいては、東京都、および神奈川県に所在する企業、およびSocial Networking Service (Twitter) を通じた募集を行った。その結果、2022年4月時点において、13企業325名からの研究参加を取り付けている。身体活動パターンの予測に用いる性別、年代、勤務形態、雇用形態、職種、業種、身体活動、およびメンタルヘルス (K6によって測定された抑うつ・不安) 等の教師データは延べ1991日分 (約5.4年分) を取得した。現在、深層学習によるこれらのデータの解析、および論文化を進めている。さらに、解析結果を労働者に使用してもらうためのスマートフォンアプリケーション (ネイティブアプリ) を、民間会社との協力によって作成している。
なお、本研究に関連した研究活動として、労働者のメンタルヘルスに関わる学会発表を3件、および国内・国際誌への論文発表を16件行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
令和3年度は、新型コロナウィルス感染症 (COVID-19) 感染拡大に伴って遅延していた企業、および労働者の研究リクルートを遅滞なく行うことができ、延べ約2000日分の教師データを取得することが出来ているため。また、そのデータ解析も進行中であること、および、解析結果を実装するアプリケーションの開発も進行中であること等から、研究がおおむね順調に進展していると判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度は、課題研究の最終年度として、データ解析結果の公表 (論文化) を行う予定である。また、結果を実装するアプリケーションのプロトタイプを完成させる。さらに、アプリケーションのプロトタイプの有効性、および普及可能性について検討するために、労働者約10名を対象とした介入研究を実施する予定である。
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| Causes of Carryover |
令和2年度から開始する予定であったデータ収集、およびスマートフォンアプリケーションの開発の着手が今年度にずれ込んだために、アプリケーションの実装にかかる予算が次年度使用額として繰り越された。最終年度にて、アプリの開発を完了する予定である。
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